При этом, как утверждает руководитель исследования, психолог Элис ОТул, система не должна бить тревогу почем зря и обязана отличать утомленного туриста от фанатика, планирующего устроить теракт.
Алгоритмы распознавания, которые уже имеются в распоряжении американских исследователей, иногда разбираются во внешности лучше, чем человек, даже несмотря на то, что в трактовке разных типов лиц они продолжают совершать ошибки.
Поэтому лучшим методом для внедрения подобных систем в обозримом будущем станет их совместная работа с человеком. В этом случае вероятность безошибочного угадывания опасных личностей в толпе может приблизиться к 100%.
По понятным причинам правительству США важно выявлять людей, которые могли бы представлять опасность — главным образом в аэропортах. Но в то же время американские власти не хотят провоцировать слишком много ложных тревог и задерживать людей, которые угрозы не представляют.
Чтобы останавливать человека для дополнительной проверки, аппаратура должна проводить отбор на уровне профессионала с наметанным глазом. И именно к решению этой задачи близки ученые.
По словам Элис ОТул, их софт для распознавания лиц развивается как раз в сторону улучшения экспертной оценки и трактовки их черт. Для разработки таких алгоритмов ОТул и ее команда использовали детальные сравнения миллионов лиц из базы данных.
При этом для анализа лица человек не обязательно должен встать перед камерой неподвижно в анфас: система заточена на то, чтобы анализировать лица на ходу, в разных ракурсах и даже при недостаточном освещении.
На сегодня техасские исследователи говорят о "западном алгоритме", составленном из алгоритмов, анализировавших внешность жителей западных стран, и о восточноазиатском алгоритме, в основу которого положены алгоритмы пяти стран Восточной Азии. Соответственно, западный алгоритм лучше распознает белые лица, чем восточноазиатский, и наоборот.
Ученые, однако, признают, что проблемой систем распознавания лиц является достижение их "всеядности". Разработчики, которые смогут создать универсальное программное обеспечение для распознавания подозрительной внешности, вероятно, и выиграют в конечном счете.