SKDMap-Net już to potrafi: kamery rozpoznają ludzi po chodzie

Autorzy badania opisanego w „International Journal of Reasoning-based Intelligent Systems” zaprezentowali system SKDMap-Net, czyli narzędzie biometryczne, które łączy analizę szkieletu ciała z analizą sekwencji ruchu i ma rozpoznawać ludzi po samym sposobie chodzenia, a nie po twarzy. Z opisu badania wynika, że:

• analizowano nagrania ruchu i wskazywano konkretne osoby nawet wtedy, gdy twarz była słabo widoczna, kamera stała daleko, ujęcie obejmowało sylwetkę z boku albo postać była częściowo zasłonięta;
• na jednym z głównych zbiorów danych dotyczących chodu system osiągnął skuteczność 95,8 proc.;
• na trudniejszym zbiorze danych, z materiałem z warunków ulicznych, uzyskano 83,7 proc. skuteczności Rank-1;
• zamiast opierać się głównie na konturze ciała, system śledził punkty szkieletowe i analizował dynamikę ruchu;
• pod uwagę brano zginanie stawów, tempo ruchu kończyn, rytm kroków i ogólny wzorzec poruszania się w czasie;
• większe znaczenie przypisano ruchowi widocznemu w górnej części sylwetki wtedy, gdy dolna część ciała była częściowo zasłonięta;
• poprawiono też odporność na tłum, słabą jakość obrazu i niekorzystny kąt ustawienia kamery.

SKDMap-Net działa trochę jak klasyczne systemy rozpoznawania twarzy, tylko że zamiast rysów twarzy bierze pod lupę długość kroku, tempo, pracę rąk i nóg oraz charakterystyczne, powtarzalne wzorce ruchu. To spora różnica, bo biometria oparta na twarzy, odciskach palców czy tęczówce zwykle potrzebuje dobrego, bliskiego i w miarę czystego obrazu. Chód da się wychwycić z większej odległości i bez żadnej współpracy ze strony osoby nagrywanej. Żeby taka identyfikacja w ogóle była możliwa, kamera musi jednak zarejestrować sekwencję ruchu, z której da się odczytać te cechy.

Nic dziwnego, że technologia tak mocno interesuje branżę bezpieczeństwa. W publikacjach naukowych pojawiają się wzmianki o wdrożeniach w chińskich miastach, między innymi w Pekinie i Szanghaju, gdzie podobne systemy miały identyfikować ludzi nawet z odległości do 50 metrów. Firma Watrix deklarowała z kolei skuteczność sięgającą 96 proc. Coraz częściej rozpoznawanie chodu łączy się też z rozpoznawaniem twarzy jako dodatkowym czynnikiem identyfikacji.

Na razie tak wysoka skuteczność tej technologii znajduje potwierdzenie głównie w materiałach badawczych, wybranych wdrożeniach i prognozach rynku.

Największy znak zapytania wisi nad prywatnością. Nawet jeśli system przetwarza dane szkieletowe zamiast przechowywać pełne nagranie wideo, wzorzec chodu dalej może posłużyć do ponownej identyfikacji tej samej osoby i do śledzenia jej przemieszczania się w przestrzeni publicznej, bez jej wiedzy i zgody. Eksperci zwracają też uwagę na ryzyko nadużyć podczas demonstracji, w węzłach komunikacyjnych i przy zwykłym monitoringu miejskim. Do tego dochodzi problem błędnej klasyfikacji oraz możliwych uprzedzeń zapisanych w danych treningowych. Stąd coraz częstsze rozmowy o ścisłych zasadach przechowywania danych, dostępu do nich i warunków wdrażania takich systemów.

W Wielkiej Brytanii sprawie przygląda się Biometrics and Forensic Ethics Group, analizując rozpoznawanie chodu i głosu. W Nowym Jorku pojawiła się z kolei propozycja, by wzorce chodu uznać za dane pozwalające zidentyfikować konkretną osobę. Rynek też wyraźnie przyspiesza: według jednej z prognoz globalny rynek biometrii chodu był wart 1,25 mld dolarów w 2024 r., a do 2032 r. może urosnąć do 3,41 mld dolarów, przy średnim rocznym tempie wzrostu wynoszącym 13,38 proc.

Ta sama technologia ma też znacznie mniej kontrowersyjne zastosowania, choćby w ochronie zdrowia, od monitorowania choroby Parkinsona po opiekę nad seniorami. Im lepiej kamery rejestrują sposób, w jaki się poruszasz, tym trudniej zachować anonimowość, nawet jeśli twoja twarz nie pojawia się w kadrze. Wszyscy inni użytkownicy muszą jeszcze poczekać.