Bagaimana Pengakuan Wajah Bekerja?

Trump upaya administrasi Untuk menerapkan peraturan imigrasi baru menarik perhatian - dan api hukum - karena pembatasan kemampuan orang-orang yang lahir di negara-negara Muslim tertentu untuk memasuki AS. Dalam hiruk-pikuk kekhawatiran, sepotong perintah eksekutif yang tidak jelas tidak terlalu banyak diteliti, atau bahkan diperhatikan, sangat banyak: perluasan sistem pengenalan wajah di bandara utama AS untuk memantau orang-orang yang meninggalkan AS, dengan harapan bisa menangkap orang-orang yang telah memperpanjang visa mereka atau ingin melakukan penyelidikan kriminal. Percakapan

Ini adalah versi metode yang jauh lebih hebat telepon atau komputer mungkin digunakan untuk mengidentifikasi teman di foto kamu Menggunakan komputer untuk mengenali wajah orang-orang dan memvalidasi identitas mereka bisa merampingkan kontrol akses untuk bangunan dan perangkat perusahaan dan pemerintah yang aman. Beberapa sistem bisa mengidentifikasi penjahat yang dikenal atau dicurigai. Bisnis dapat menganalisis wajah pelanggan mereka untuk membantu strategi pemasaran yang lebih khusus untuk orang-orang dari berbagai jenis kelamin, usia dan latar belakang etnis. Bahkan ada layanan konsumen yang memanfaatkan pengenalan wajah, seperti virtual pas kacamata dan makeover virtual.

Ada juga kekhawatiran privasi yang serius karena agen pemerintah dan perusahaan lebih dapat melacak individu melalui komunitas mereka, dan bahkan di seluruh dunia. Pasar pengenalan wajah bernilai sekitar US $ 3 miliar dan diperkirakan akan tumbuh $ 6 miliar 2021. Pengawasan merupakan alasan besar pertumbuhan; entitas pemerintah adalah konsumen utama. FBI memiliki database dengan gambar sekitar setengah dari populasi AS. Ada juga kekhawatiran orang-orang yang menggunakan pengenalan wajah untuk terlibat dalam pelecehan online atau bahkan dunia nyata menguntit.

Karena pengenalan wajah menjadi lebih umum, kita harus tahu cara kerjanya. Sebagai seseorang yang mempelajari dan meneliti implikasi hukum teknologi baru dalam penyelidikan kriminal, saya yakin penting untuk memahami apa yang dapat dan tidak dapat dilakukan, dan bagaimana teknologinya berkembang. Baru setelah itu kita bisa menginformasikan diskusi tentang kapan dan bagaimana menggunakan komputer untuk mengenali ciri manusia yang paling banyak - wajah kita.

Cara kerjanya

Sebagai salah satu dari beberapa metode sistem identifikasi "biometrik", pengenalan wajah menguji ciri fisik tubuh seseorang dalam usaha untuk membedakan satu orang dari orang lain secara unik. Bentuk lain dari jenis pekerjaan ini termasuk yang sangat umum pencocokan sidik jari, pemindaian retina, pemindaian iris (menggunakan bagian mata yang lebih mudah diamati) dan bahkan pengenalan suara.


grafis berlangganan batin


Semua sistem ini mengambil data - seringkali merupakan gambar - dari orang yang tidak dikenal, menganalisis data dalam masukan itu, dan mencoba cocokkan dengan entri yang ada dalam database wajah atau suara orang-orang yang dikenal. Pengenalan wajah melakukan ini di tiga langkah: deteksi, pembuatan faceprint, dan verifikasi atau identifikasi.

Saat gambar diambil, perangkat lunak komputer menganalisisnya untuk mengidentifikasi di mana wajah berada, katakanlah, kerumunan orang. Di mal, misalnya, kamera keamanan akan masuk ke komputer dengan perangkat lunak pengenalan wajah untuk mengenali wajah di umpan video.

Begitu sistem telah mengidentifikasi wajah potensial dalam gambar, itu terlihat lebih dekat pada masing-masing. Terkadang gambar itu perlu reorientasi atau ukurannya. Wajah yang sangat dekat dengan kamera mungkin tampak miring atau sedikit terentang; Seseorang yang lebih jauh dari kamera mungkin tampak lebih kecil atau bahkan sebagian tersembunyi dari pandangan.

Ketika perangkat lunak telah sampai pada ukuran dan orientasi yang tepat untuk wajah, semakin terlihat, berusaha untuk menciptakan apa yang disebut "faceprint. "Sama seperti catatan sidik jari, sebuah faceprint adalah seperangkat karakteristik yang, disatukan, secara unik mengidentifikasi wajah satu orang tertentu. Unsur dari faceprint meliputi lokasi relatif fitur wajah, seperti mata, alis dan bentuk hidung. Seseorang yang memiliki mata kecil, alis tebal dan hidung yang panjang dan sempit akan memiliki faceprint yang sangat berbeda dari seseorang dengan mata besar, alis tipis dan hidung lebar. mata adalah faktor kunci dalam akurasi. Kacamata hitam besar lebih cenderung mengurangi keakuratan perangkat lunak daripada rambut wajah atau kacamata resep biasa.

Sebuah faceprint bisa dibandingkan dengan sebuah foto tunggal untuk memverifikasi identitas orang yang dikenal, katakanlah seorang karyawan yang ingin memasuki area yang aman. Faceprints juga bisa dibandingkan dengan database banyak gambar dengan harapan bisa mengidentifikasi orang tak dikenal.

Ini tidak selalu mudah

Faktor kunci yang mempengaruhi seberapa baik pengenalan wajah bekerja adalah penerangan. Sebuah wajah yang terang benderang terlihat langsung dari depan, tanpa bayang-bayang dan tidak ada yang menghalangi pandangan kamera, adalah yang terbaik. Selain itu, apakah citra wajah sangat kontras dengan latar belakangnya, dan seberapa jauh itu Dari kamera, bisa membantu atau menyakiti proses pengenal wajah.

Tantangan lain yang sangat penting untuk pengenalan wajah yang sukses adalah sejauh mana orang tersebut diidentifikasi bekerja sama dengan - atau bahkan menyadari - prosesnya. Orang yang tahu mereka menggunakan pengenalan wajah, seperti karyawan yang mencoba masuk ke ruang terbatas, relatif mudah untuk bekerja dengan. Mereka bisa melihat langsung kamera dengan pencahayaan yang tepat, untuk mengoptimalkan optimalisasi analisis perangkat lunak.

Orang lain tidak tahu wajah mereka sedang dianalisis - dan mungkin bahkan tidak tahu mereka sedang diawasi oleh sistem ini sama sekali. Gambar wajah mereka lebih rumit untuk dianalisis; sebuah wajah yang diambil dari tembakan kerumunan mungkin harus diubah secara digital dan diperbesar sebelum bisa menghasilkan faceprint. Itu membuat lebih banyak ruang untuk sistem salah mengidentifikasi orang itu.

Potensi masalah

Bila sistem pengenalan wajah salah mengidentifikasi seseorang, itu bisa menyebabkan sejumlah masalah potensial, tergantung pada jenis kesalahannya. Sistem yang membatasi akses ke lokasi tertentu dapat salah mengenali orang yang tidak berwenang - jika, katakanlah, dia mengenakan penyamaran atau bahkan terlihat cukup mirip dengan seseorang yang seharusnya diizinkan masuk atau bisa menghalangi masuknya orang yang berwenang karena gagal untuk mengidentifikasi dirinya dengan benar.

Dalam penegakan hukum, kamera pengintai tidak selalu bisa mendapatkan gambaran yang sangat bagus dari wajah tersangka. Itu bisa berarti mengidentifikasi orang yang tidak bersalah sebagai tersangka - atau bahkan gagal mengenali bahwa seorang penjahat yang diketahui baru saja melanggar hukum lagi.

Terlepas dari seberapa akuratnya drama TV, ada ruang untuk kesalahan, meski teknologinya membaik. Institut Nasional Standar dan Teknologi memperkirakan bahwa tingkat kesalahan yang dinyatakan menurun 50 persen setiap dua tahun, dan saat ini sekitar 0.8 persen. Itu lebih baik daripada pengenalan suara, yang punya tingkat kesalahan diatas 6 persen. Tapi Pengenalan wajah mungkin masih lebih rawan kesalahan dari pemindaian iris dan pemindaian sidik jari.

Masalah privasi

Bahkan jika itu akurat, meskipun - dan bahkan mungkin lebih karena akurasi membaik - pengenalan wajah meningkat masalah privasi. Salah satu kekhawatiran utamanya adalah, sama seperti munculnya database DNA, fitur wajah dan foto sedang pergudangan oleh instansi pemerintah, yang akan bisa melacak orang dan menghapus gagasan privasi atau anonimitas apa pun.

Masalah privasi baru juga terus bertambah. Sebuah aplikasi smartphone baru, FindFace, memungkinkan orang untuk mengambil foto seseorang dan menggunakan pengenalan wajah untuk menemukan akun media sosial mereka. Dengan cara yang praktis untuk terhubung dengan teman dan rekan kerja, aplikasi ini mengundang penyalahgunaan. Orang bisa menggunakannya mengekspos identitas dan melecehkan orang lain.

Kemampuan baru ini juga meningkatkan kekhawatiran tentang penggunaan berbahaya lain dari gambar yang tersedia untuk umum. Misalnya, ketika polisi mengeluarkan lansiran tentang anak-anak yang hilang, mereka sering menyertakan foto wajah anak tersebut. Ada sedikit peraturan atau pengawasan, jadi tidak ada yang tahu apakah gambar itu juga dimasukkan ke dalam sistem pengenalan wajah.

Ini, tentu saja, bahkan tidak menyentuh penggunaan alat pengenal wajah bersama dengan teknologi lainnya seperti kamera tubuh polisi, perangkat lunak geolokasi dan pembelajaran mesin untuk membantu dalam pelacakan real-time. Itu melampaui identifikasi sederhana dan masuk ke wilayah tempat seseorang berada, dan di mana perangkat lunak memprediksi mereka akan pergi. Menggabungkan teknologi menawarkan pilihan menarik untuk pertempuran kriminal, dan memperdalam kelemahan dalam privasi kami.

Teknologi menyediakan alat yang hebat, dan hukum seringkali kurang dilengkapi untuk mengikuti perkembangan baru. Tetapi jika kita akan menggunakan pengakuan wajah dalam keputusan imigrasi dan penegakan hukum, kita harus terlibat dengan kemungkinan dan kerugiannya, dan memahami masalah akurasi, privasi dan etika yang dimiliki kemampuan baru ini.

Tentang Penulis

Jessica Gabel Cino, Dekan Associate untuk Urusan Akademik dan Associate Professor of Law, Georgia State University

Artikel ini awalnya diterbitkan pada Percakapan. Membaca Artikel asli.

Buku terkait

at Pasar InnerSelf dan Amazon