Учёные научились различать отражения людей на радужке глаза

Фотография человека и увеличенное изображение отражений в его глазу

Фотография человека и увеличенное изображение отражений в его глазу
(иллюстрация Rob Jenkins, Christie Kerr).

Схема расположения камеры и людей во время эксперимента

Схема расположения камеры и людей во время эксперимента
(иллюстрация Rob Jenkins, Christie Kerr).

Фотографии добровольцев и их изображение, отражённое в глазах во время фотосъёмки

Фотографии добровольцев и их изображение, отражённое в глазах во время фотосъёмки
(иллюстрация Rob Jenkins, Christie Kerr).

Фотография человека и увеличенное изображение отражений в его глазу
Схема расположения камеры и людей во время эксперимента
Фотографии добровольцев и их изображение, отражённое в глазах во время фотосъёмки
Будущее стало ещё немного ближе. Впрочем, не все будут этому рады. Исследователи из Великобритании разработали метод, позволяющий по фотографии определить, что видел человек в момент съёмки. Люди и объекты напротив отражаются в радужной оболочке глаза.

Долгое время считалось, что зрачок умершего сохраняет последнее мгновение жизни человека. Криминалисты предполагали, что таким образом можно получить портрет убийцы. Даже Шерлок Холмс в романе Артура Конан Дойля проводил соответствующие опыты. Впрочем, исследования не подтвердили эту версию.

Но новая работа учёных из Великобритании, опубликованная в издании PLoS ONE, показывает, что глаза достаточно чётко отражают то, на что направлен взгляд человека. Таким образом, с помощью анализа фотографий жертв преступлений, можно установить исполнителей.

Фотография человека и увеличенное изображение отражений в его глазу
(иллюстрация Rob Jenkins, Christie Kerr).

Роб Дженкинс (Rob Jenkins) из университета Йорка и Кристи Керр (Christie Kerr) из университета Глазго (University of Glasgow) вооружились камерой, снимающей с высоким разрешением и яркой импульсной вспышкой. Они фотографировали человека, напротив которого стояли ещё пять добровольцев. На полученных снимках с разрешением 5400 на 7200 пикселей на изображение радужной оболочки глаза приходилось около 54 тысяч точек. Приблизив этот участок фотографии, исследователи сумели выделить несколько фрагментов, содержащих отражённые портреты людей. Каждый образ в среднем состоит из 322 точек. Лица добровольцев, конечно, выглядят размытыми, но на них легко можно узнать участников эксперимента.


Авторы показали полученные кадры добровольцам из другой группы и попросили сличить их с качественными фотографиями тех же людей. В результате участников эксперимента опознали 71% из числа тех, кто видел их впервые, и 84% тех, кто был знаком с ними раньше. Как показывает практика, люди могут идентифицировать знакомого и по более плохим фотографиям с разрешением всего 7 на 10 точек.

Схема расположения камеры и людей во время эксперимента
(иллюстрация Rob Jenkins, Christie Kerr).

Нынешнее открытие пока не открывает дорогу данному методу идентификации в "большую" криминалистику. Так как в этом отношении законом прописаны существенные ограничения. Для идентификации отражённых лиц требуются снимки высокой чёткости. При этом объект должен смотреть в направлении камеры. Но, учитывая, как быстро развиваются технологии, очень скоро подходящие камеры с разрешением в 39 и более мегапикселей будут в каждом втором смартфоне.

"Будущие перспективы весьма интересны, — говорит Дженкинс в пресс-релизе университета Йорка. – Мир купается в цифровых изображениях. Только пользователи сервиса Instagram (запрещена в РФ) ежедневно загружают более 40 миллионов фотографий. При этом количество пикселей у цифровых камер удваивается каждый год. Таким образом, в будущем появится много изображений, которые могут быть интересны для анализа".

Также по теме:
Красноярские полицейские смогут ловить преступников по голосу
В Японии изобрели очки против автоматической идентификации личности
Учёные предлагают вводить пароли силой мысли
В Японии появились банкоматы, выдающие деньги по отпечатку ладоней
Очки проецируют виртуальную реальность прямо на сетчатку глаз
Создана видеокамера, записывающая триллион кадров в секунду