Як Держдеп США перевіряє заявки і фотографії учасників лотереї Green Card
Лотерея Green Card з моменту свого виникнення і до теперішнього часу була і залишається найпростішим способом імміграції в США. Для мільйонів людей, що беруть участь в DV-програмі, виграш грін-карти в лотерею є єдиним способом імміграції, на який вони можуть розраховувати. І тут важливо не упустити свій шанс через прикрою дрібниці - помилки в анкеті або неправильного фото. Фотографії при перевірці анкет приділяють величезне увага. Давайте розберемося, чому варто приділити особливу увагу при заповненні анкети.
Фото: Shutterstock
Процес розіграшу сам по собі не представляє нічого цікавого. Комп'ютер довільно відбирає із загальної бази регіону певну кількість переможців, всього по світу - від 100 до 150 тисяч. З огляду на, що віз тільки 50 тисяч, робиться досить великий запас, який покриє відсів надалі багатьох, а саме: «спортсменів», які грають для перевірки своєї успішності; людей, які, спокійно прикинувши плюси і мінуси імміграції, відмовляться від продовження процесу; судимих; які не пройшли медичну комісію; тих, хто не зможе зібрати потрібні документи або достатньо грошей; дискваліфікованих через виявлені помилок і обману і так далі.
Крім всіх цих людей з 100-150 тисяч спочатку відібраних переможців будуть відсіяні ті, хто подав не одну, а кілька заявок.
Найперша перевірка при подачі заявки на лотерею грін-карт
Щорічно для участі в лотереї грін-карт подають від 7 до 15 мільйонів заявок (залежить від країн-учасниць). Зрозуміло, що обробка і перевірка такого кількість документів вручну - робота невдячна, вона чревата великою кількістю помилок. З цієї причини практично весь процес обробки автоматизований і доручений спеціальними комп'ютерними програмами.
У момент подачі заявки вбудований валідатор перевіряє, чи заповнені всі необхідні поля анкети і чи відповідають такі, що додаються фотографії заданим технічним параметрам. Це найперша, технічна перевірка. Вона пропустить будь-які заявки, формально відповідають правилам. Наприклад, цілком можлива подача анкети людиною на ім'я Yyyyyyy Xxxxxxx з фотографією, на якій немає зображення людини. Якщо це фото розміром 600 на 600 пікселів, файл .jpeg менше 240 кілобайт, кольоровий знімок з 24-бітної глибиною - всі технічні параметри файлу дотримані, заявка буде прийнята, Confirmation Number видадуть.
Однак учасник Yyyyyyy Xxxxxxx ніколи не отримає повідомлення про виграш - його заявку відкинутий на наступному етапі перевірки, і участі в розіграші грін-карт вона не прийме.
Розіграш лотереї грін-карт та відсів «сміттєвих» заявок
По суті, проводиться не один загальний розіграш, а шість окремих - в кожному з шести регіонів, на які умовно розділений світ для програми DV-lottery. Для кожного регіону вираховується певна квота тих, хто виграв людина, сума цих шести квот дає загальна кількість виграшів - 100-150 тисяч.
У момент розіграшу всіма заявками регіону випадковим порядком присвоюються нові номери (case numbers).
Потім провадиться перевірка кожної заявки на відповідність технічним вимогам правил DV-лотереї. Програма бере заявку з номером 1, перевіряє її та дає висновок про її відповідність вимогам. Потім переходить до заявки з номером 2 тощо. Якщо програма виявляє заявку, що не відповідає заданим параметрам, вона позначає її як «сміттєву» і пропускає її номер — людина, яка подала її, не побачить повідомлення про виграш. Так програма перевіряє заявки поспіль до того часу, поки квота не заповниться «хорошими» номерами.
Оскільки до анкет при подачі заявки не постачається жодних підтверджуючих документів, встановити вірність зазначених даних на цьому етапі перевірки не представляється можливим. Людину цілком можуть дійсно кликати Yyyyyyy Xxxxxxx. Тому в подальшому перевіряються тільки подані фотографії.
Кожен файл зображення аналізується, при цьому встановлюється, чи людина зображений на фото і відповідає його зображення композиційним вимогам.
Область зображення, в якій повинна знаходитися голова, визначена правилами - на цю область програма накладає віртуальну маску, що представляє із себе усереднене відображення основних частин людського обличчя: очей, носа, губ і т.д. Якщо параметри аналізованої області збігаються за певними критеріями з маскою, фотографія визначається як містить зображення особи. Одночасно програма перевіряє, що перед нею саме фотографія, а не, наприклад, акварельний малюнок. Перевіряється і якість зображення.
На цьому етапі відкидаються анкети з доданими знімками кішок, машин, хмар, чорних квадратів і т.п. Такі анкети люди зазвичай подають для того, щоб подивитися, як працює сайт, потренуватися перед подачею своєї справжньої заявки.
Перевірка відповідності композиційним вимогам
Правилами задані досить жорсткі вимоги до зображення людини на фотографії: строго обумовлені розмір голови, рівень очей, положення голови - її нахил і поворот, колір фону. При цьому нічого не сказано про вуха, плечах, зачісці, бороді і вусах, макіяжі.
Відповідно, можна очікувати, що програма і буде перевіряти тільки те, про що сказано.
Якщо голова на фото більше або менше потрібного, повернута вправо або вліво, піднята або опущена, очі вище або нижче, ніж належить, - заявка буде відкинута при перевірці. Якщо за зачіскою не помітні вуха, плечі не на одному рівні, вуса і борода приховують рот, але пропорції дотримані і людина дивиться прямо в камеру - заявка буде визнана придатною.
Під час цієї перевірки оцінюється правильність фону і відсутність тіней на ньому - контури голови повинні чітко визначатися на тлі. Тіні на обличчі можуть стати причиною дискваліфікації, якщо програма через них не зможе розпізнати якісь частини обличчя.
Підготовка до першого етапу розпізнавання осіб
Чому ж фото так ретельно перевіряють? Чи не стане відкриттям твердження: щоб підвищити свій шанс на виграш в будь-якій лотереї, учасник повинен подати кілька заявок. Правилами DV-лотереї це заборонено, однак спокуса велика, і багато людей (і організації-посередники) вдаються до різних хитрощів, щоб обійти заборону.
Наприклад, подають заявки з різними варіантами транслітерації імені та фото з різною зачіскою. Щоб комп'ютер зміг зрозуміти, що це один і той же чоловік, використовується технологія розпізнавання осіб (face recognition).
При перевірці фотографій, поданих для участі в лотереї грін-карт, використовують кілька ступенів машинного розпізнавання осіб. Кожен наступний алгоритм розпізнавання складніше попереднього, тому кількість аналізованих зображень з кожним кроком зменшується - до тих пір, поки не залишаться фотографії, про які програма з майже 100-відсотковою впевненістю зможе сказати, що на них зображений один і той же чоловік.
Розпізнавання реалізується на основі розробленої компанією Visionic технології FaceIt. Технологію FaceIt використовує Державний департамент (DoS) для перевірки людей, що звертаються за отриманням будь-яких віз на в'їзд в США.
Програма FaceIt працює з зображеннями, що відповідають стандарту ISO / IEC 19794-5.
Розглядається кожна прикладена до заявки на участь в лотереї грін-карт фотографія і визначається її придатність для процесу розпізнавання, при цьому оцінюються такі параметри:
- Розмір голови - особа досить велика?
- Обрізка - особа повністю видно на зображенні?
- Центрування - особа розташоване досить по центру?
- Експозиція - чи не є зображення перетримки або недоекспонованим?
- Очі ясно видно - чи є на людині окуляри, і якщо так, очі видно або приховані?
- Фокус - зображення добре сфокусовано?
- Стиснення - чи не було зображення надмірно стисло, щоб видалити деталі шкіри?
- Текстура - містить поверхню шкіри текстури, придатні для використання в розпізнавання особи?
- Дозвіл - перевищує дозвіл зображення мінімум, вимірюваний в пікселях між очима?
- Faceness - чи можна назвати виявлений на зображенні об'єкт людським обличчям чи ні?
На етапі підготовки фотографії нормалізуються - комп'ютер повертає знімки так, щоб очі на них розташовувалися строго горизонтально (вирівнює особа щодо вертикальної осі) і обрізає зображення в новий розмір відсікаючи все зайве. Знімки обрізають так, щоб відстань між центрами очей на всіх зображеннях було однаковим, вирівнюється яскравість і контрастність знімків.
Електронне розпізнавання осіб на фотографіях
Електронне розпізнавання застосовують тільки до тих хто виграв заявками, які були визнані придатними на попередніх етапах перевірки і фотографії з яких були успішно нормалізовані.
Перший етап ідентифікації - векторне порівняння (VFA)
На першому етапі розпізнавання застосовується алгоритм векторного порівняння (Vector Feature Analysis - VFA).
Суть даного методу розпізнавання полягає в тому, що програма являє кожне аналізоване нормалізоване зображення особи як лінійну комбінацію інших, заздалегідь створених спеціальних зображень, так званих власних векторів або власних осіб (eigenfaces). Виходить код, що містить інформацію про цю комбінації. Так кодується кожне зображення, яке потребує перевірки.
Дуже спрощено «власні особи» («власні вектори») можна як набір деяких стандартних компонентів особи, отриманий шляхом статистичного аналізу, наступної вибірки та обробки безлічі зображень різних осіб. При використанні цього методу приймається за аксіому, що будь-яка людська особа можна скласти із «середньої особи» (компонента, яка однакова для всіх осіб) додаванням до неї певної кількості певних «власних осіб». Більшість осіб може бути отримано додаванням невеликої кількості «власних осіб».
Порівнюючи потім отримані безлічі власних векторів, система робить висновок про подібність або відмінність вихідних зображень.
Кожен файл з кодом, або шаблон, являє собою простий перелік застосованих власних осіб (і процентного вираження вкладу кожної особи в побудоване з них зображення) і має зовсім маленький розмір, тому не можна назад відновити зображення особи, використовуючи лише дані тільки одного цього шаблону. Однак через невеликих розмірів файлів шаблонів їх порівняння між собою відбувається дуже і дуже швидко.
Після того як всі файли шаблонів готові, програма порівнює першу виграла заявку з усіма поданими немусорнимі. Вона порівнює шаблони, отримані з фотографій на етапі кодування оцінюючи збіг кодів в процентному співвідношенні. Якщо збіг перевіряється коду з будь-яким іншим не перевищує певного значення, програма робить висновок, що дублікатів у заявки не виявлено.
Потім програма переходить до перевірки наступного заявки - звіряючи код фотографії з неї з усіма іншими кодами всіх фотографій з усіх поданих придатних заявок. Так, одну за однією, програма перевіряє всі виграли в лотереї грін-карт заявки.
Якщо комп'ютер виявляє, що збіг кодів двох порівнюваних фотографій перевищує порогове значення (це значення - один з параметрів, що настроюються системи ідентифікації), програма робить про це відмітку і продовжує перевірку досліджуваного коду.
Таким чином, в результаті першого етапу розпізнавання виходять пари (або трійки, четвірки і т.д.) фотографій, які система запідозрила в тому, що на них зображений один і той же чоловік.
Метод векторного порівняння - один з найдавніших методів, застосовуваних для розпізнавання осіб. Він вкрай вимогливий до того, щоб всі аналізовані зображення були строго нормалізовані. Значні похибки в ухваленні рішення про подібність порівнюваних осіб, властиві такому методу, обумовлені невеликою кількістю використовуваних власних векторів, змушують застосовувати його лише в якості самого грубого інструмента, основи для подальшого пошуку дублікатів.
Другий етап ідентифікації - алгоритм порівняння ієрархічних графів особи (HGM)
Hierarchical Graph Matching (HGM) - це алгоритм порівняння осіб на основі аналізу розташування контрольних вузлових точок і відстаней між ними.
На обличчі визначається безліч, понад 2000 точок, починаючи від центрів очей, перенісся, кінчика і крил носа, лівого і правого куточків рота і так далі, які, з'єднуючись між собою, утворюють так званий граф, або маску, індивідуальну для кожної особи. Відстані між точками по черзі заносять в файл, кодуючи при цьому зображення обличчя і роблячи його придатним для математичного порівняння.
Цей метод аналізу не залежить від текстури особи, що досліджує виключно її форму. Математичні моделі, що створюються, будуються за принципом «від великого до дрібного», що дозволяє значно прискорити процес порівняння файлів.
Алгоритм HGM показує досить хороші результати розпізнавання застосовується в межах Програми лотереї Грін-карт, де аналізують строго нормалізовані якісні зображення.
Третій етап ідентифікації - аналіз локальних відмінностей (LFA)
Місцевим відзнакою (Local Feature) вважається ділянку зображення, який відрізняється від інших найближчих до нього сусідніх ділянок. Ділянка може відрізнятися за інтенсивністю, кольором або текстурою, але необов'язково повинен бути локалізована саме по цій зміні. Місцевими відмінностями можуть бути точки, краю, маленькі частини зображення.
Процедура LFA описує безліч локальних взаємопов'язаних значущих для сприйняття полів, які визначаються в кожній точці віртуальної сітки рецепторів, що накладається на зображення обличчя. Ці поля різні друг від друга, оптимально складаються в вихідне зображення, а на виході розрізняються наскільки можливо. Алгоритм створення файлів, що описують залежність цих полів, і подальшого порівняння цих файлів є основою, яка застосовується для перевірки фотографій на грін-карту системи FaceIt.
Під час LFA програма, знову створюючи кодований файл, розпізнає і оцінює безліч локальних відмінностей зображення лицьових структур. Система порівнює створені кодовані файли і відзначає ті, ступінь збігу яких вище заздалегідь визначеного порога.
Одним з факторів, що ускладнюють ідентифікацію осіб, є їх мінливість в залежності від міміки. Навіть невелика напівпосмішка надає руху велика кількість м'язів обличчя, при цьому змінюються майже всі відстані між контрольними точками особи. Метод LFA, аналізуючи відмінності локальних ділянок особи, до того ж визначаються з великим надлишком, практично вільний від проблем, пов'язаних з мімікою.
Четвертий етап ідентифікації - аналіз текстури поверхні особи (STA)
Surface Texture Analysis (STA) слід розуміти як сукупність технологій і методів ідентифікації з використанням фотографій, що дозволяють досить докладно розглянути текстуру шкіри розпізнаються осіб. Відповідно, саме якість знімків має першорядне значення для успішного розпізнавання.
STA застосовується як подальший розвиток методу аналізу локальних відмінностей, що дозволяє використовувати для порівняння ще більш дрібні деталі, якими рясніє поверхню шкіри будь-якої людини.
Як правило, аналізується зона особи, вільна від надмірно густій рослинності - від низу очей до початку верхньої губи.
Коротенько метод STA можна описати так: спочатку визначається середня яскравість кожного пікселя як середнє значення шкали сірого оточуючих його пікселів. Потім зображення особи, шляхом порівняння значень шкали сірого пікселів в їх середньої яскравості, перетворюється в бінарне зображення зі значеннями 1 або 0, присвоєними таким пикселям, середня яскравість яких вище заданої межі значень сірого.
Потім виділена зона особи розбивається на невеликі блоки. Для кожного блоку з першого порівнюваного зображення система шукає відповідний блок у другому зображенні, найкраще співпадає з порівнюваним блоком.
Після цього оцінюється безперервність сусідніх блоків. Якщо відносна зміна позицій пари сусідніх блоків нижче заданого порогу, вони розглядаються як безперервні. Чим більше безперервних пар блоків, тим більша ймовірність, що аналізовані зображення належать одній і тій же людині. Ця ймовірність може бути сформульована як функція кількості безперервних пар блоків.
Аналіз текстури поверхні вимагає, в порівнянні з іншими методами розпізнавання, більшого часу для обчислень, тому застосовується на фінальній стадії ідентифікації до тих зображень, для яких є достатні підстави вважати що належать одному і тому ж людині. За даними фірми-розробника, застосування, як доповнення до LFA, методу STA збільшує точність розпізнавання на 20-25% дозволяючи впевнено відрізняти навіть ідентичних близнюків.
Розпізнавання ретуші фотографій для DV-лотерея
При перевірці заявок на участь в лотереї грін-карт, з метою припинення зміни зображень на фотографіях з використанням спеціальних графічних програм та інших технічних засобів, застосовується детекция ретуші.
Інструкція до лотереї грін-карт прямо говорить, що ретуш подаються фотографій заборонена - заявки, в фотографіях яких були зроблені будь-які зміни (show manipulation in any way), будуть дискваліфіковані.
Для детекції ретуші (під терміном «ретуш» тут маються на увазі будь-які зміни у фотографії, крім обрізки в розмір) застосовують спеціальні програми, які використовують при пошуку змін поєднання кількох алгоритмів - від колірних перетворень з накладанням різних фільтрів та розпізнавання безперервності ланцюжків блоків пікселів, що утворюються при стисканні зображення в jpeg, до аналізу коду jpeg-файлу.
Роблячи будь-які зміни в фотографіях, слід пам'ятати про те, що, з великою часткою ймовірності, ретуш виявлять. Безумовно, можна спробувати ускладнити детекцию ретуші роздрукуванням на папері і скануванням змінених фотографій, фотографуванням екрану монітора з відретушувати зображенням і тому подібними прийомами, але потрібно розуміти, що використовуються для перевірки технології можуть включати в себе інструменти захисту від подібних маніпуляцій.
Результат перевірки фотографій для лотереї Грін-карт
Однозначної відповіді, зображений чи на двох різних фотографіях один і той же чоловік, комп'ютер дати не може. Він здатний лише оцінити ймовірність такого збігу (безумовно, ймовірність ця може наближатися до 100%). Однак остаточне рішення завжди приймає людина.
У KCC для кожного виграв заводять кейс (справа), куди збирають надсилаються документи та результати проведених перевірок. Якщо за результатом перевірки фотографій у заявки виявляють дублікати (підозра, що це дублікати, перевищує певну величину), всі ці підозрілі заявки теж включають в кейс, в файлі опису кейса роблять про це запис, а на паперову папку з особистою справою наклеюють червоний лейбл з зазначенням причини.
Укомплектований справу пересилають в той консульський відділ, де буде проходити інтерв'ю. На інтерв'ю консул оцінить всі обставини справи, ознайомиться з результатами перевірки фотографій і візуально порівняє знайдені підозрілі анкети бачачи перед собою живу людину, заявника. Підсумком буде рішення, чи було порушення правил, чи подавав заявник кілька анкет. Відповідно, консул або схвалить видачу візи, або зробить відмову.
У перший рік функціонування DV-2006 (система розпізнавання осіб) серед переможців було виявлено 5221 шахрайська заявка.
Обман системи пошуку дублікатів на лотереї грін-карт
Подача кількох заявок однією людиною є порушенням правил лотереї, тягне автоматичну дискваліфікацію заявника.
За брехню консулу під присягою на інтерв'ю можна отримати довічну заборону на в'їзд в США.
Консул, побачивши в вашому кейсі кілька поданих заявок з різними фотографіями, розпізнаними програмою перевірки, обов'язково зацікавиться обставинами події. Якщо людина візьметься брехати, це призведе і до відмови у візі, і до довічної заборони на в'їзд.
Проблема в тому, що заявник не може точно знати, чому консул запитує про це - чи дійсно програма розпізнала його заявки або консул задає простий чергове запитання.
Виходячи з цього, про способи обману системи розпізнавання можна говорити виключно теоретично, в дослідницьких цілях, а також для того, щоб випадково не зробити щось заборонене.
Онлайн-реєстрація для участі в лотереї Green Card +2023 почалася 6 жовтня 2021 року і триватиме до 12:00 09 листопада 2021 року східним часом. Всі подробиці та підказки для заповнення анкети ForumDaily підготував для вас тут.
Читайте також на ForumDaily:
15 істотних мінусів життя в США, за версією російськомовного іммігранта
В Іллінойсі літні нелегали отримають безкоштовну медстраховку
Відкрилася реєстрація на лотерею грін-карт DV-2022: де і як взяти участь
Як заповнити анкету на грін-карту: докладна інструкція
Підписуйтесь на ForumDaily в Google NewsХочете більше важливих та цікавих новин про життя в США та імміграцію до Америки? - Підтримайте нас донатом! А ще підписуйтесь на нашу сторінку в Facebook. Вибирайте опцію «Пріоритет у показі» і читайте нас першими. Крім того, не забудьте оформити передплату на наш канал у Telegram і в Instagram- там багато цікавого. І приєднуйтесь до тисяч читачів ForumDaily Нью-Йорк — там на вас чекає маса цікавої та позитивної інформації про життя в мегаполісі.
Вибір редакції
