System SKDMap-Net rozpoznaje ludzi po sposobie chodzenia, nie po twarzy

Zespół badaczy pod kierunkiem Binge Quana opisał w International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems system sztucznej inteligencji o nazwie SKDMap-Net, który rozpoznaje ludzi po chodzie, czyli indywidualnym wzorcu ruchu ciała podczas chodzenia. W przeciwieństwie do rozpoznawania twarzy, metoda działa nawet wtedy, gdy twarz jest zasłonięta, odwrócona od kamery albo widoczna tylko częściowo.

SKDMap-Net nie analizuje surowego obrazu wideo, tylko wyodrębnione z niego punkty kluczowe szkieletu, czyli pozycje stawów takich jak barki, łokcie, biodra, kolana i kostki, śledzone klatka po klatce. System oblicza kąty zgięcia stawów, prędkość i przyspieszenie ruchu, a następnie przetwarza dane o pozycji ciała i dane o dynamice ruchu osobno, zanim połączy je w jeden opis chodu danej osoby.

Jak działa mechanizm uwagi

Kluczowym elementem architektury jest mechanizm uwagi, który przypisuje większą wagę tym częściom ciała, które są najlepiej widoczne w danej scenie. Jeśli nogi są częściowo zasłonięte przez przeszkodę albo inną osobę, system automatycznie opiera rozpoznanie bardziej na ruchu tułowia i rąk. Dzięki temu metoda radzi sobie lepiej niż starsze podejścia oparte na analizie samej sylwetki, które łatwo zaburzał niekorzystny kąt kamery albo zmiana ubrania.

Autorzy podkreślają, że rozdzielenie informacji o statycznej pozycji ciała od informacji o dynamice ruchu, a potem ich ponowne połączenie za pomocą uwagi, pozwoliło osiągnąć wyniki lepsze niż dotychczasowe metody na wszystkich trzech testowanych zbiorach danych publicznych.

Dlaczego chód jest trudniejszy do ukrycia niż twarz

Chód należy do biometrii behawioralnej, czyli cech opisujących sposób działania człowieka, a nie jego wygląd. W odróżnieniu od twarzy, którą można zasłonić maską czy kapturem, sposobu poruszania się praktycznie nie da się świadomie zmienić na dłuższą metę bez znaczącego wysiłku fizycznego. To czyni tę metodę atrakcyjną dla systemów monitoringu, które muszą identyfikować osoby z dużej odległości albo w słabym oświetleniu, gdzie rozpoznawanie twarzy zawodzi.

Jednocześnie ta sama cecha, która czyni chód użytecznym biometrycznie, czyni go trudnym do ochrony. Hasła i dokumenty tożsamości można wymienić po wycieku, chodu zmienić się nie da. Raz zebrany wzorzec ruchu pozostaje z daną osobą do końca życia i może posłużyć do jej ponownej identyfikacji nawet po usunięciu z danych informacji o twarzy.

Argument autorów o mniejszej inwazyjności

Autorzy pracy przedstawiają nieoczywisty argument na rzecz swojego podejścia: skoro system operuje na współrzędnych punktów szkieletu, a nie na pełnym obrazie wideo, teoretycznie można przechowywać mniej danych wizualnych identyfikujących osobę niż w klasycznym monitoringu z zapisem obrazu w wysokiej rozdzielczości.

Podejście to mogłoby uczynić rozpoznawanie chodu bardziej niezawodnym, a jednocześnie zmniejszyć ilość danych wizualnych o osobie, które trzeba przetwarzać - z opisu metodologii SKDMap-Net w International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems

Ten argument nie usuwa jednak głównego zagrożenia. Redukcja ilości surowego obrazu nie oznacza redukcji możliwości identyfikacji, bo dane szkieletowe wciąż wystarczają, by rozpoznać konkretną osobę na wielu kamerach rozproszonych w przestrzeni publicznej i zbudować szczegółową mapę jej codziennych tras i zwyczajów.

Co to oznacza dla Polski

W Polsce trwają prace nad krajowym wdrożeniem unijnego AI Act, który klasyfikuje zdalną biometryczną identyfikację w przestrzeni publicznej jako obszar wysokiego ryzyka, a w części zastosowań objęty ścisłymi ograniczeniami. Systemy takie jak SKDMap-Net pokazują, że techniczne możliwości identyfikacji ludzi wyprzedzają tempo, w jakim powstają przepisy regulujące ich stosowanie przez podmioty publiczne i prywatne operatorów monitoringu miejskiego.

Dla operatorów systemów monitoringu w polskich miastach i galeriach handlowych oznacza to, że sama rezygnacja z rozpoznawania twarzy nie gwarantuje już anonimowości osobom rejestrowanym przez kamery. Ustalenie tożsamości może odbywać się metodami, które formalnie nie są nazywane rozpoznawaniem twarzy, a mimo to prowadzą do identyfikacji konkretnej osoby.

Autorzy pracy wprost postulują, że zanim technologia rozpoznawania po chodzie trafi do szerszego zastosowania, potrzebne są ścisłe zasady dotyczące przechowywania danych, dostępu do nich oraz sposobu wdrażania takich systemów, tak by nie powstała furtka omijająca istniejące regulacje dotyczące biometrii twarzy.

Źródła: How you walk could identify you: New AI boosts long-range security checks (techxplore.com), Adeus reconhecimento facial: a sua forma de andar é a sua nova impressão digital (pplware.sapo.pt), Ciemne okulary i kaptur już nie pomogą (spidersweb.pl)