НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

Зачем машинам распознавать лица

Vocord

Технологии машинного распознавания человеческих лиц повсеместно находят практическое применение. В США, например, их используют церкви, чтобы отслеживать посещаемость. В Британии – владельцы магазинов, чтобы «узнавать» воров. В Китае эти технологии применяются для идентификации владельцев карт, которые могут заплатить за покупку, просто посмотрев в камеру. В России активно используют алгоритм распознавания лиц, в том числе, при борьбе с преступностью и мошенничеством.

 
Сергей Щербина

О развитии технологии распознавания лиц, ее применении и лидерах отрасли Полит.ру рассказал Сергей Щербина, директор по маркетингу компании Вокорд, резидента IT-кластера Фонда «Сколково».

От «параметрических» систем до нейронных сетей

За последнее десятилетие технология распознавания лиц прошла путь от «параметрических» типов систем, когда по заданному набору биометрических точек анализировались соотношения между ними, до нейронных сетей, отметил Сергей Щербина. Причем, по его словам, первый подход уже практически не используется в силу недостаточной точности распознавания, а технологический скачок сделал возможным широкое применение технологии распознавания в реальных условиях.

«Все современные системы биометрической идентификации по лицу работают на нейросетевых алгоритмах глубокого обучения, – пояснил эксперт. – Это позволяет добиться максимальной точности даже для изображений низкого качества. Системы устойчивы к поворотам головы, сложным условиям освещения и имеют высокое быстродействие. Они работают на разных платформах: клиент-серверной архитектуре, в облаке, на мобильных и встраиваемых устройствах».

Массовое внедрение систем распознавания лиц началось в последние два-три года. Основные заказчики – финансовый сектор, розничная торговля, транспорт, правоохранительные органы, использующие их в комплексных решениях общественной безопасности и антитеррора. «Благодаря высокой производительности современных графических процессоров и сверхкомпактным аппаратным платформам на их базе, таким как NVIDIA Jetson, стала возможна интеграция распознавания лиц  в различные устройства – СКУД, банкоматы, терминалы самообслуживания и т.д. Также эти решения успешно портированы на мобильные и встраиваемые платформы», – рассказал представитель компании Вокорд.

3D-зрение и учет рабочего времени

Российская компания Вокорд была основана в 1999 году для разработки и производства профессиональных систем видеонаблюдения и телекоммуникационных решений. В 2011 году Вокорд стал резидентом Фонда «Сколково» с проектом системы 3D-зрения и распознавания лиц.

«Свои первые системы распознавания лиц компания Вокорд поставила еще 8 лет назад, – рассказал о продуктах компании Сергей Щербина. – Сегодня полный спектр решений по распознаванию лиц востребован заказчиками и успешно применяется на стадионах («Арена-Омск», «Минск-Арена», Ледовый Дворец «Витязь» и др.),  крупных международных мероприятиях (EXPO-2017 Астана), в проектах «Безопасный город» (Рязань, Адлер, Ступино и др.), в крупнейших торговых сетях и банкоматах некоторых банков».

Говоря о проблемах, с которыми сталкиваются разработчики систем распознавания лиц, Сергей Щербина упомянул два вида систем: кооперативные и некооперативные. По его словам, первые предусматривают «взаимодействие» человека с системой: нужно смотреть в камеру определенное время, чтобы быть распознанным. Но для выполнения сложных задач с большим потоком людей такие системы не подходят, и для дистанционной идентификации человека в толпе используются некооперативные системы распознавания.

«Поскольку некооперативные системы устанавливаются на вокзалах, в метро, крупных торговых центрах и других сложных объектах с большим потоком людей, основная проблема, с которой приходится иметь дело – сложные условия освещения. Чем лучше изображение, тем выше скорость и выше достоверность распознавания», – объяснил эксперт.

Решением проблемы недостаточного освещения становится совершенствование самих нейросетевых алгоритмов, а также использование камер, специально предназначенных для распознавания лиц. «Такие камеры сами выделяют лица из видеопотока и передают на сервер не сжатое изображение, что существенно облегчает работу алгоритма распознавания. Наша компания сейчас разрабатывает специализированную камеру с распознаванием лиц «на борту». С ее помощью будут существенно снижены расходы на сетевое оборудование и сервера», – подчеркнул преимущества решения Вокорд Сергей Щербина.  

Среди решаемых биометрией задач, стоящих перед предприятиями малого и среднего бизнеса, – учет рабочего времени персонала, сбор маркетинговой статистики в магазинах, организация доступа в охраняемые помещения и другие. Одним из таких проектов стала совместная разработка компаний Вокорд и Timebook, одного из ведущих разработчиков систем управления рабочим временем.

Интегрированная система учета рабочего времени строится на платформе от Timebook и представляет собой полуавтоматическую систему планирования персонала, считыватель со встроенной камерой и ПО автоматизированного расчета табелей рабочего времени с последующей передачей в 1С или SAP. Изображение с камеры передается на облачный сервер, где с помощью алгоритма распознавания лиц Вокорд происходит верификация предъявителя карты с точностью выше 99 процентов: если человек пытается пройти по чужой карте, доступ блокируется и автоматически уведомляется работодатель.

Профильные мероприятия и лидеры

Познакомиться с новинками в области распознавания лиц можно на многочисленных тематических мероприятиях: RETEXPO, IT в ритейле, банковских и технологических конференциях, выставках. В прошлом году компания Вокорд участвовала в ключевых мероприятиях отрасли: TechFusion (London), NVIDIA GTC Munich, Biometrix (Tampa, USA), Hannover Messe, INTERSEC (Dubai), All-Over-IP, ТБ Форум, Банковская конференция, Комплексная безопасность, Интерполитех,  MIPS и других.  

По оценке Сергея Щербины, отечественные системы на сегодняшний день – лучшие в мире и полностью конкурентоспособны, что подтверждается несколькими независимыми тестами, например, NIST и Megaface. «Тем не менее, на некоторых зарубежных рынках сильные позиции традиционно занимают местные разработчики, например в Японии это NEC и Toshiba, в Европе – Cognitec, в Китае – Face++», – уточнил эксперт. 

Павел Кривозубов, руководитель направления «Робототехника и искусственный интеллект» Фонда «Сколково», считает компанию Вокорд признанным лидером по распознаванию лиц: «Алгоритмы компании неоднократно побеждали в различных международных конкурсах. Постепенно такие технологии становятся частью нашего обыденного жизненного процесса, и я рад осознавать, что один из лидеров этого глобального преобразования, толкающего подобные технологии вперёд – российская компания, являющаяся резидентом ”Сколково”».

Редакция

Электронная почта: [email protected]
VK.com Twitter Telegram YouTube Яндекс.Дзен Одноклассники
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2022.