Знакомые все лица: зачем городу нужны системы автоматического распознавания лиц
Распознавание лиц — технология, которая автоматически идентифицирует или верифицирует человека на фото, видео или в режиме реального времени. Система работает на базе алгоритмов и нейросетей, анализирующих уникальные черты лица и сверяющих их с базой. Процесс состоит из нескольких этапов: детектирование человека в кадре, нормализация изображения, извлечение биометрического шаблона и его сравнение с существующей базой.
Где применяют системы
Сегодня технологии распознавания лиц решают целый спектр важных задач и используются практически во всех сферах.
- Безопасность и контроль
Полиция и спецслужбы с помощью автоматизированной системы ведут поиск злоумышленников, собирают информацию для доказательства преступлений и их предотвращения. Также сервисы распознавания лиц стали привычным явлением в аэропортах. Технология не только сокращает время ожидания на пограничном контроле, но и повышает безопасность.
- Качество торговли
В ретейле системы используют для аналитики целевой аудитории. Собранная информация помогает оптимизировать ассортимент под потребности покупателей. Данные также позволяют сформировать персональные предложения и повысить лояльность клиентов.
- Образование
В процессе онлайн-обучения системы следят, чтобы ученик не отвлекался во время урока или экзамена, не списывал и не пользовался подсказками. Технологии также используются в зданиях школ. Они помогают родителям контролировать посещаемость и поведение детей.
- Здравоохранение
Система распознавания лиц в больницах упрощает регистрацию пациентов, быстро находит медицинские карты и отслеживает состояние посетителей. Уже сегодня некоторые нейросети умеют определять ряд заболеваний по характерным признакам на лице.
Передовые технологии
Система камер с распознаванием лиц в России признана одной из самых развитых в мире. Технологии отечественного производства в 2022 году использовались в 36 странах, в том числе на чемпионате мира по футболу в Катаре. Российские компании ежегодно создают и тестируют передовые биометрические технологии, цель которых обеспечить безопасность и комфорт.
- VisionLabs разработала технологию оплаты проезда по биометрии лица, которая работает на всех станциях метро Москвы, речном транспорте и ж/д направлениях «Аэроэкспресса». Столица — первый город в мире, где сервис запущен в таком масштабе.
- NtechLab создала популярный сервис FindFace. С его помощью пользователи VK искали людей по фотографиям. Алгоритм был признан одной из лучших технологий по распознаванию лиц и победил в международном конкурсе MegaFace Benchmark. Сегодня компания продолжает развивать и внедрять свои системы. Одной из последних разработок стал сервис по поиску потерявшихся животных.
- Созданный разработчиками Ovision программно-аппаратный комплекс OGATE выполняет сразу несколько функций. Технология может работать и как полноценная система контроля и управления доступом (СКУД), и как биометрический считыватель. Продукт уже зарекомендовал себя на рынке: скорость распознавания занимает всего 0,2 секунды, и комплекс подходит для всех типов турникетов. Эту и другие разработки компания недавно показала на Международном форуме инноваций «Облачный город», который прошел с 27 по 29 августа в «Зарядье».
Будущее распознавания лиц
Сегодня одним из главных вызовов для развития «компьютерного зрения» в России, частью которого является распознавание лиц, стало ограничение поставок процессоров и графических карт. Отечественная отрасль продолжает искать способы решения этой проблемы.
«Мы видим запрос на обезличенную аналитику, поэтому последние несколько лет разрабатываем технологии мультикамерного трекинга. Они помогают строить карты перемещения и определять зоны активности людей с помощью распознавания по силуэту, одежде или обуви, так как на улицах или в помещениях не всегда есть возможность и необходимость идентифицировать человека именно по лицу. Потенциально распознавание силуэтов способно улучшить городскую среду во многих сферах — от оптимизации пространств до обеспечения безопасности, причем весь анализ будет анонимизированным», — отметил директор VisionLabs Дмитрий Марков.
Еще один возможный вызов в будущем — недоверие к распознаванию лиц со стороны пользователей. Чтобы этого избежать, необходимо популяризировать использование таких технологий: больше говорить о принципах работы и способах применения, распространять реальную статистику по безопасности и эффективности.
«Существуют риски кибербезопасности, например, утечка данных. Очевидно, что необходимо гарантировать сохранность конфиденциальности и целостности данных, организациям нужно продумать качественную защиту инфраструктуры, устройств и периметра», — подчеркнула Светлана Леонова.
Разработки в области распознавания лиц продолжают развиваться и доказывать свою эффективность в разных сферах. Основная перспектива — объединение всех систем в пределах города. В мегаполисе будущего, таком как Москва, жители будут чувствовать себя в безопасности. Преступники не затеряются в толпе, поскольку полицейские в считаные минуты смогут отследить их передвижения с помощью технологий. На дорогах не появятся нетрезвые водители, потому что встроенная в автомобиль камера не позволит запустить двигатель.