【IT/画像認識】ライブ顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81％は無実[07/06]
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ライブ顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81％は無実
https://gigazine.net/news/20190705-live-facial-recognition/
2019/7/5
GIGAZINE
【科学(学問)ニュース＋】
ロンドン警視庁が運用している、監視カメラの映像内に写った顔とデータベースの顔写真を照合して容疑者を見つけ出すライブ顔認証システム(LFR)は「極めて不正確な精度で運用も不透明」と指摘を受けています。このたび、ロンドン警視庁からの依頼を受けてLFRに関する調査が行われ、「容疑者」と認識された人のうち81％が無実だったという精度の低さが浮き彫りとなっています。
LFRは自動顔認証システム(AFR)とも呼ばれ、2016年8月に「ノッティングヒルカーニバル」で初めて導入されて以降、他のイベントでも使われてきました。しかし、2017年のUEFAチャンピオンズリーグの決勝戦では2000人以上のサッカーファンが犯罪の容疑者と誤判定されるなど、その精度には以前から疑問が投げかけられていました。
これを受けて、システムを運用しているロンドン警視庁はエセックス大学に調査を依頼。ピート・フュッシー教授とダラー・マレー博士が調査を行い、独立した報告書を提出しました。
報告書では、国内法でLFRを使用するための明示的な許可がないため、裁判所が異議を申し立てた場合、警察によるLFRの展開が違法と判断される可能性が高いと指摘されています。
また、具体的な問題点として、調査対象の事案の中で、LFRにより抽出された容疑者の数は42人いましたが、本当に犯人だったケースは8人で、34人が無実だったという指摘があります。これは、LFRによる容疑者の認識精度がわずか19％だったことを示しています。その一方で、ロンドン警視庁の用いていた測定基準では、エラー率は「0.1％」でした。
そもそも、監視対象とする人物のリストに掲載される基準も明確ではなく、LFRで特定しようとしていた人々はカテゴリーもばらばらだったとのこと。リスト自体も正確さを欠き、すでに裁判が終わっている人物がリストに掲載されている事例もあったそうです。
運用自体にも問題が指摘されており、反監視キャンペーングループ・ビッグブラザーウォッチのシルキー・カルロ氏はSky Newsに対して「問題は、ロンドン警視庁がLFRの使用中止をいつ決定するかということです」と語っています。
一方で、LFRを運用するロンドン警視庁のダンカン・ボール氏は「報告書が否定的で不均衡なトーンであることに失望しています。我々は、ロンドンを安全にするために犯罪と戦うにあたり、大衆が革新的な方法を期待していると考えています」と述べています。
■■ソースに引用ＵＲＬあり >>3
ジュンク堂、っていうか親会社の大日本印刷は以前に本にＩＣタグ入れようとしてたし
基本的に客を泥棒と思ってる >>2
はっきりとは言ってないけど
多分そうだろな
グーグルでもいまだに黒人の認識は全然っていうし 打率２割ならあと一息だな。
でも契約更新は可能な成績だろ。 >>1
支那も実際はこんなとこなんだろうなwww
恐ろしいwww 顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81％は無実
ってなんかちょっと話がずれてるような
探していた人間でなかった割合を議論しないと >>2
違う。
一般的な顔認識に比べて公衆を対象とした顔認識システムは認識に使えるリソースがとても少ない。
そして多くの場合、レンズは歪んでいるし、画像内の顔の位置はバラバラでかつ大きさもピンキリ、向きも色々。
例えばある容疑者の目と目の距離が85.6mmとわかっていたとして、レンズの補正、位置の補正、向きの補正などを繰り返し行うと誤差は±数センチになってそれっぽい顔であれば候補の中に入ってしまう。
一方で犯罪者は可能な限り監視カメラを避けたり顔が映りにくいように動くから、現実に映っている顔から犯人の顔と似た顔を探すと別人ばかりを見つけてしまうわけだ。
これは現実の技術と現実に配置されている監視カメラを使え以上避けることは難しい。 >>8
中国は携帯の位置情報などとリアルタイムでリンクさせて本人判定の精度を上げている。
イメージとしては、スコットランドヤードは通行人の顔から、犯人を見つけようとするものなのに対して中国ではもともと誰かわかっている人の行動を各社で記録し続けている。 >>9
馬鹿？
一致率だけでなく、本人拒否率、他人受け入れ率も重要だ。 > リスト自体も正確さを欠き、すでに裁判が終わっている人物がリストに掲載されている事例もあったそうです。
システムの正確性の数字と、運用ミスによる誤認逮捕の数字は、分けて示して欲しい >>12
顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81％は無実
というのはおおまかにいって「はずれの割合」の話なわけだけど
「無実の割合」とした場合は
検索対象に入ってないけど、たまたま別の有罪案件を抱えてる人物なら「あたり」判定にされそう
というところがある
だから同じ「はずれの割合」を議論するなら
「検索対象だと思ったけど検索対象ではなかった割合」の方がいいだろうということを書いている
簡単にいうと「はずれの割合」の議論
そこにしぼった話をしてる
なのに、おまえは違う尺度を持ち出して勝った気になってる
勝った気になりたくてしょうがないマウンティング馬鹿ｗ 職質で声をかけた奴のうち２割が犯罪者だったら相当優秀なんじゃない。 >>10
ライティングも滅茶苦茶だからな
正規化の何から何までが滅茶苦茶だ ウンソウダネ。
健康診断やがん検診も、
要検査になっても精密検査で高確率で問題なしになるから不要だよね。 顔認証の実際の運用上の精度なんてそんなもんだよ。
余り信じすぎると冤罪を生む。 >>5
今19％なら十分だよな
ここから上がる一方で下がらないんだし 間違っても捻じ曲げず罪を作り犯罪者に仕立て上げるのが日本の警察 まあ当然の結果だろうな
指紋でさえ一致率90％程度でやれば複数の人が一致するぞ
形状による判別なんてその程度なんだよ 精度上げるには解像力が全然足りない。
その解像力は光学性能に依存するのでハードに無知なソフト屋が
いくら頑張っても無駄。光学性能も限界あるからな。 容疑者候補を見つけるものだとしたら十分な精度だと思うけどね
後は人間が絞り込んでいけば良い
最初から全部の画像を人間がチェックするのよりはずっと効率がいい >>30
警察ならまだいいんんだよ。
一般のショッピングセンターなどのものは、素人が運用してるからトラブルが出ると思うけどね。 >>1
最近はリアルなマスクも多いから
顔認証なんて簡単に突破できるけどな
防犯カメラも過信してるやつら多すぎる >>31
バイトテロみたいに気に食わない人間をブラックリスト登録する事案は確実に発生するだろうね。 81％が無実ってどういうこと？ 人違いだったって事？ 日本でもとっくにDEFENDER-Xのような3D嘘発見器みたいなシステムで
お前らは見られてる
コイツ、やましいことがある！何か企んでる！犯罪者予備軍！
でキャッチされると顔認証とペッタンコされて導入している所なら
津々浦々まで回覧される
スーパーやモール、公共施設からコンビニに至るまで
「あれ？何か俺マークされてる！？」と思ったらおよそ、このシステム。 >>9
「探していた容疑者じゃなかった」っていう意味で「無実」って言ってるんでしょ
そうじゃないと意味が通らない。別に有罪無罪を判定する機械じゃないんだから
文章を書くのが下手クソなだけ >>3
イオン系列のウェルシアも導入済。
あとはドンキが有名 記事の言葉の使い方がむちゃくちゃ
「監視対象とする人物のリスト」に無いのに誤判定されたのが81%ってことだろうけど
>「容疑者」のうち81％は無実
> 容疑者の数は42人いましたが、本当に犯人だったケースは8人
容疑者と犯人は意味が違う
無実かどうかは裁判の結果であって画像判定とは関係無い 別に最初のフィルタリングとしては
役に立つのでは？
誰かが言っていたように
有罪無罪を決める道具ではないわけで。 もしロンドンで毎日何万人が行き交う有象無象の人混みの通りの中から、容疑者42人にまで絞ったということなら上出来。
さすがに人間による監視でチェックし続けるのは無理があるから、AIで数を絞った後に人間による鑑定で間違いがないようにすればいい。 10000人の中から8人当たりの入っている42人を絞り出したなら上出来 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
