угол поворота головы и условия освещения лица могут быть произвольными.
Еще один фактор существенного прогресса в технологиях машинного распознавания лиц - способность современных камер делать снимки высокого разрешения. Благодаря этому, в частности, становится возможен тщательный компьютерный анализ текстуры кожи человека. При таком анализе любой из участков кожи, именуемый кожным отпечатком (skin print), может захватываться как отдельный образ, а затем разбиваться на меньшие фрагменты, которые алгоритмами превращаются в математически зафиксированные соотношения между складками, порами и другими характеристиками кожной текстуры. Когда все эти характеристики известны, они позволяют различать даже близнецов, что обычным системам распознавания лиц пока не под силу. По свидетельству Ральфа Гросса комбинирование стандартных возможностей биометрической идентификации по лицу с анализом кожных текстур может повышать точность опознания на 20–25 процентов.
Среди выводов итогового отчета конкурса FRVT-2006 следует отметить пункт о том, что некоторые из систем распознавания лиц демонстрируют качества, превосходящие возможности человека. Ведь все люди, даже маленькие дети, как известно, столь хорошо опознают лица, что компьютерщикам долго не удавалось даже приблизиться к подобным показателям в своих алгоритмах. Джонатан Филипс объясняет достигнутый прогресс примерно так. Обычно люди очень хорошо распознают лишь уже знакомые лица. Когда же речь идет о незнакомых, картина существенно иная. В рамках тестирования FRVT впервые проводились сравнительные испытания способностей людей и алгоритмов в области распознавания незнакомых лиц. Благодаря этим тестам усредненные человеческие возможности превратились в важную меру для оценки потенциальной эффективности компьютерных приложений. Как показали эксперименты, в ситуациях, где люди давали низкий уровень ложных опознаний, шесть из семи новейших алгоритмов идентификации сработали сопоставимо или даже лучше, чем люди. Больше того, три алгоритма работали не хуже людей и при высоком уровне ложных тревог (то есть в таких условиях, где даже люди сталкивались с серьезными трудностями). В отчете перечислены разработчики этих алгоритмов: Neven Vision, Viisage, Cognitec, Identix, Институт передовых технологий Samsung (SAIT) и Университет Синьхуа. Правда, с сожалением отметил Филипс, подавляющее большинство участников конкурса FRVT-2006 не пожелало раскрывать подробности о своих технологиях, поэтому невозможно объективно оценить различия и сходство протестированных алгоритмов.
Технологии биометрической идентификации вообще и алгоритмы опознавания по лицу в частности находят все больше практических приложений в системах безопасности. О системах контроля доступа знают практически все, но есть и множество других столь же массово внедряемых технологий. В США, к примеру, больше десятка штатов уже применяют автоматизированную систему сканирования фотографий для водительских удостоверений. С ее помощью отлавливаются люди, подающие заявления на новые права в разных штатах (ведущих разные базы данных) или же в одном штате, но под разными именами. Однако и в этой весьма успешной системе условия для опознания лиц практически идеальные - на водительском удостоверении снимок должен быть единообразным: обязательно анфас и при правильном освещении. Куда больший интерес у полиции, спецслужб и прочих органов безопасности сейчас вызывают существенно иные системы - способные быстро анализировать лица в
