Распознавание лиц при помощи видеонаблюдения — автоматизированная безопасность. Как преуспеть на рынке. Зона повышенной безопасности

Одним из залогов качества жизни в современном социуме является правильный подход к обеспечению личной безопасности и сохранности имущества. Требования предъявляемые к системам видео-регистрации постоянно возрастают. Хорошая система наблюдения в наши дни должна не только уметь записывать происходящее на съемные носители, но и распознавать, и идентифицировать людей в кадре.

Места применения

Функция «распознавание лиц» нашла свое применение во многих аспектах человеческой жизни. С помощью систем видеонаблюдения данного типа можно:

организовать проходную на предприятии или других закрытых от посторонних объектов. Видеонаблюдение можно связать с турникетами и организовать автоматический пункт пропуска по принципу «свои-чужие»;
организовать систему противодействия хищениям в торговых точках и других частных владениях. Любые магазины, особенно большие, сталкиваются с проблемой пристрастия некоторых посетителей к воровству. Зачастую одни и те же люди, склонны осуществлять кражи в одних и тех же торговых точках. Установив камеры с системой распознавания лиц, можно более тщательно приглядываться к действиям уже попавшегося на воровстве человека. Сканер сообщит на пульт охраны как только он зайдет в магазин;
организовать систему противодействия проникновению на территорию домовладений и другие закрытые объекты. Порой человеку сложно на мониторе отличить затаившегося злоумышленника от куста, или другого предмета, тем более если камеры установлены на слабоосвещенном участке местности. Но ведь то что недоступно человеку, вполне может сделать компьютерный модуль;
фейс-контроль в ночных клубах — 100% защита от непрошеных гостей.

Принцип работы

Система видеонаблюдения с функцией «распознавание лиц» работает по принципу сравнения полученного изображения с имеющимся в базе. Среднестатистический комплекс умеет идентифицировать человеческое лицо на расстоянии не превышающем десяти метров от камеры. При этом посетитель будет узнан даже с учетом наличия изменений физических параметров лица: смена прически, борода, наличие очков и т. д. Анализ основывается на сравнении биометрических параметров строения головы, индивидуальных для каждого человека. При этом сканирование происходит на ходу, посетителю достаточно повернуть лицо к сканеру во время движения. Система видеонаблюдения может быть связана с турникетами и другими устройствами авторизированного входа и работать автоматически. Неопознанные посетители не получат доступа на охраняемую территорию, а их фото будет сохранено в базе для обработки службой охраны.

Обычно такие системы устанавливаются в больших корпорациях, где от безопасности зависит будущий успех компании, например, компании по разработке новых типов вооружения или микросхем, биологическая лаборатория. Система автоматически распознает всех сотрудников и сравнивает с базой данных. В случае несоответствия или отсутствия человека в системе, она активизирует протоколы безопасности, в комнате охраны загорается тревожный сигнал и красная световая индикация. Место обнаружения нарушителя точно указывается на электронной карте объекта и охрана за считаные секунды находит нарушителя.

Методы работы

Камеры систем распознавания лиц работают в двух режимах двухмерном и трехмерном. В случае с 2D системами, распознавание происходит на основе плоского изображения. Двухмерные камеры весьма чувствительны к уровню освещенности помещения, от этого параметра в значимой мере зависит качество конечной картинки. При плохом свете изображение будет трудноразличимым. 3D камеры для индикации воссоздают трехмерный образ на основе полученного изображения. Плохая освещённость для них особой помехой не является, обычно это может лишь незначительно исказить текстуру лица.

Виды

В зависимости от целей и задач, поставленных перед системой видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, они делятся на:

обнаружения (Камера от 1 Мп, фокусное расстояние от 1 мм). Действие этой охранной системы направлены на фиксирование проникновений на подконтрольные объекты. Сканер в состоянии отличить человека от кошки или белки, но не сможет идентифицировать его;
распознавания (Камера от 2 Мп, фокусное расстояние от 6 мм). В данном случае основной функцией сканера является распознавание лиц посетителей по принципу «свои-чужие». При просмотре видеоряда изображение будет достаточно смазанным, Вы узнаете на нем знакомые лица, но в случае если на объект проник вор, найти его по данным кадрам будет весьма затруднительно;
идентификации (Камера более 2 Мп, фокусное расстояние от 8 мм) Данные системы могут выполнять все функции предыдущих типов, при этом качества получаемого изображения будет вполне достаточно чтобы опознать злоумышленника. Такое фото вполне можно передать в судебные органы и органы правопорядка.

В скобках к описанию каждого типа систем видеонаблюдения мы обозначили минимальные требования к разрешению камеры и фокусному расстоянию объектива. При заказе оборудования необходимо учитывать, что этих характеристик достаточно при идеальных условиях для съемки. Естественно на практике такое встречается редко, поэтому выбирая сканеры лучше приобрести устройства с запасом, к примеру, для систем распознавания — разрешение в 2 Мп и фокусное расстояние в 8 мм, для систем индикации — разрешение в 5 МП и фокусное расстояние в 12 мм.

Естественно, конечный результат зависит не только от этих характеристик. Фокусное расстояние и разрешение весьма важны, но при монтаже камеры необходимо учесть освещенность, углы обзора и множество других параметров. Поэтому подбор и установку лучше доверить профессионалам.

Вы поднимаетесь по лестнице и заходите в лифт. Он знает, на какой этаж вам нужно. Двери в квартиру сами открываются перед вами. Компьютер и телефон «узнают» вас и не требуют ввода пароля.

На первый взгляд может показаться, что любая организация, которая может себе такое позволить, следит за каждым вашим шагом, собирает на вас досье. Но вы даже не представляете, как широко технологии распознавания лиц распространились по миру и какие мощные перспективы обещают. Помимо выше приведенных примеров, системы распознавания лиц позволяют делать и такие простые и сложные вещи:

подтверждение личности студента во время онлайн-экзаменов;
определение людей из «черного списка» на входе на стадионы и ночные клубы;
оплата товаров;
сохранение вашего места в очереди при посещении парка аттракционов;
разблокировка телефона или компьютера.

Что говорить, если в одной только Москве уже работает сеть из более 150 000 камер наружного видеонаблюдения. От них никуда не скрыться, и это заставляет людей задумываться, но масштабы «слежки» не настолько велики. Сеть использует мощную систему распознавания лиц, но для ее работы необходимо много энергии, поэтому в режиме реального времени работают всего 2-4 тысячи камер. Массовым слежением за населением пока только пугают, поэтому стоит сосредоточиться на реальных плюсах работы данной технологии. Но обо всем по порядку.

Как работает система распознавания лиц?

Никогда не задумывались о том, как вы сами узнаете лицо, распознаете его? А как это делает компьютер? Конечно, у человеческих лиц есть определенные свойства, которые легко описать. Расстояние между глазами, положение и ширина носа, форма надбровных дуг и подбородка - все эти детали вы подмечаете бессознательно, когда смотрите на другого человека. Компьютер же делает все это с определенной эффективностью и точностью, потому что, совмещая все эти метрики, получает математическую формулу человеческого лица.

Итак, насколько хорошо работает система распознавания лиц в настоящее время? Вполне неплохо, но иногда ошибается. Если вы когда-нибудь сталкивались с ПО, распознающим лица на Facebook или на другой платформе, вы наверняка замечали, что забавных результатов бывает столько же, сколько и точных. И все же, хотя технология работает не со 100-процентной точностью, она достаточно хороша, чтобы найти широкое применение. И даже заставить понервничать.

Пол Хоуи из NEC говорит, что их система распознавания лиц сканирует лица на предмет индивидуальных идентификаторов:

«К примеру, многие считают расстояние между глазами уникальной характеристикой. Или же это может быть расстояние от подбородка до лба и другие компоненты. Мы, в частности, учитываем 15-20 факторов, которые считаются важными, а также другие факторы, уже не настолько значимые. Создается трехмерное изображение головы человека, поэтому даже если она частично будет закрыта, мы все равно сможем получить точное соответствие. Затем система берет сигнатуру лица и пропускает ее через базу данных».

Стоит ли переживать о программах, распознающих лица?

Прежде всего, распознавание лиц - это данные. Данные можно собирать и хранить, зачастую без разрешения. Как только информация собрана и сохранена, она открыта и для взлома. Платформы с ПО, распознающим лица, пока не подвергались серьезным взломам, но по мере распространения технологий ваши биометрические данные оказываются в руках все большего числа людей.

Существуют также вопросы владения. Большинство людей не знают, что когда они регистрируются в социальных медиаплатформах вроде Facebook, их данные с этого момента принадлежат этой самой Facebook. Поскольку число компаний, использующих распознавание лиц, постоянно растет, очень скоро даже не придется загружать собственные фотографии в Интернет, чтобы оказаться скомпрометированным. Они уже там хранятся, и хранятся давно.

Говоря о программном обеспечении, все они работают по-разному, но в основе своей используют похожие методы и нейросети. У каждого лица есть множество отличительных признаков (в мире невозможно найти два идентичных лица, а ведь сколько их было за всю историю человечества!). К примеру, программное обеспечение FaceIt определяет эти признаки как узловые точки. Каждое лицо содержит примерно 80 узловых точек, схожих с теми, что мы упоминали прежде: расстояние между глазами, ширина носа, глубина глазных впадин, форма подбородка, длина челюсти. Эти точки измеряются и создают числовой код - «отпечаток лица» - который затем попадает в базу данных.

В прошлом распознавание лиц опиралось на двумерные снимки для сравнения или идентификации других двумерных снимков из базы данных. Для пущей эффективности и точности изображение должно было быть лицом, прямо смотрящим в камеру, с небольшой дисперсией света и без особого выражения лица. Конечно, работало это чертовски плохо.

В большинстве случаев снимки не создавались в подходящей среде. Даже небольшая игра света могла снизить эффективность системы, что приводило к высоким показателям отказа.

На смену 2D пришло 3D-распознавание. Эта недавно появившаяся тенденция в программном обеспечении использует 3D-модель, обеспечивающую высокую точность распознавания лица. Запечатлевая трехмерное изображение поверхности лица человека в реальном времени, ПО выделяет отличительные черты - где больше всего выдаются жесткие ткани и кость, например, кривые глазного гнезда, носа и подбородка - для идентификации субъекта. Эти области уникальны и не меняются со временем.

Используя глубину и ось измерения, на которые не влияет освещение, система трехмерного распознавания лиц может даже использоваться в темноте и распознавать объекты под разными углами (даже в профиль). Подобное программное обеспечение проходит через несколько этапов, идентифицируя человека:

Обнаружение: получение снимка при помощи цифрового сканирования существующей фотографии (2D) или видео для получения живой картинки субъекта (3D).
Центровка: определив лицо, система отмечает положение головы, размер и позу.
Измерение: система измеряет кривые на лице с точностью до миллиметра и создает шаблон.
Репрезентация: система переводит шаблон в уникальный код. Этот код задает каждому шаблону набор чисел, представляющих особенности и черты лица.
Сопоставление: если снимок в 3D и база данных содержит трехмерные изображения, сопоставление пройдет без изменений снимка. Но если же база данных состоит из двумерных снимков, трехмерное изображение раскладывается на разные составляющие (словно сделанные под разными углами двумерные снимки одних и тех же черт лица), и они конвертируются в 2D-изображения. И затем находится соответствие в базе данных.
Верификация или идентификация: в процессе верификации снимок сравнивается только с одним снимков в базе данных (1:1). Если целью же стоит идентификация, снимок сравнивается со всеми снимками в базе данных, что приводит к ряду возможных совпадений (1:N). Применяется тот или иной другой метод по необходимости.

Где используются системы распознавания лиц?

В прошлом системы распознавания лиц находили применение в основном в сфере правоохранения, поскольку органы использовали их для поиска случайных лиц в толпе. Некоторые правительственные учреждения также использовали подобные системы для безопасности и для устранения мошенничества на выборах.

Однако есть много других ситуаций, в которых такое программное обеспечение становится популярным. Системы становятся дешевле, их распространение растет. Теперь они совместимы с камерами и компьютерами, которые используются банками и аэропортами. Туристические агентства работают над программой «бывалого путешественника»: с ее помощью они проводят быстрый скрининг безопасности для пассажиров, которые добровольно предоставляют информацию. Очереди в аэропортах будут продвигаться быстрее, если люди будут проходить через систему распознавания лиц, сопоставляющую лица с внутренней базой данных.

Другие потенциальные применения включают банкоматы и терминалы выдачи наличных денег. Программное обеспечение может быстро проверить лицо клиента. После разрешения клиента банкомат или терминал делает снимок лица. Программное обеспечение создает отпечаток лица, защищающий клиента от кражи личных данных и мошеннических транзакций, - банкомат просто не выдаст деньги человеку с другим лицом. Даже ПИН-код не потребуется.

Волшебство? Технологии!

Особенно важным и интересным может быть развитие технологии распознавания лиц в сфере банковских переводов. На днях российский банк «Открытие» представил собственное уникальное решение, разработанное под технологическим брендом Open Garage: перевод денег по фотографии в мобильном приложении «Открытие.Переводы». Вместо того чтобы вбивать номер карты или телефона, достаточно просто сфотографировать человека, которому нужно сделать перевод. Система распознавания лиц сравнит фото с эталонным (делается, когда банк выдает карту) и подскажет имя и фамилию. Останется только выбрать карту и ввести сумму. Что особенно важно, клиенты сторонних банков также могут использовать эту функцию для переводов клиентам «Открытия» - отправитель переводов может пользоваться картой любого российского банка.

«Использование фотографии клиента вместо номера банковской карты - это принципиально новый подход к онлайн-переводам, основанный на использовании нейросетевой системы распознавания лиц, которая позволяет с высокой степенью точности идентифицировать клиента по его биометрическим данным, - говорит начальник Управления развития партнерских систем банка «Открытие» Алексей Матвеев. - Сервис открывает для пользователей совершенно новые жизненные сценарии для выполнения денежных переводов. В настоящее время ни один из участников финансового рынка в мире не предлагает подобного сервиса своим клиентам».

Еще недавно охранные системы с опцией распознавания лиц казались чем-то фантастическим, а увидеть их можно было только в кино. Но за последние несколько лет многое изменилось. Появились новые разработки, которые изменили представление об охранных системах.

Качество и комфорт существования общества зависит от правильного подхода к организации персональной безопасности и защиты имущества. Не удивительно, что требования к защите постоянно растут. Одним из нововведений стало появление функции распознавания лиц. В чем ее особенности? Где она применяется? На каком принципе работает? Эти и другие вопросы подробно рассмотрим в статье.

Сферы применения

Пользу распознавания лиц сложно переоценить. Охранные системы с такой функцией применяются в различных сферах - при организации системы пропуска в крупных организациях, для поиска злоумышленников, защиты частных объектов и так далее.

Если говорить в целом, с помощью такой охранной системы удается решить следующие задачи:

Организовать надежную и эффективную систему пропуска на проходной в компании или на других закрытых объектах. Для большей эффективности видеонаблюдение объединяется с турникетами. В результате удается быстро распознавать своих сотрудников и посторонних лиц.
Создать систему защиты от краж в точках продаж и частных объектах. Не секрет, что различные магазины, торговые центры, супермаркеты и прочие заведения сталкиваются с проблемными клиентами, склонными к кражам. В большинстве случаев воровство осуществляется одними и теми же людьми. При наличии соответствующей базы функция распознавания лиц позволяет вовремя выявить человека и информировать охранника. В результате удается принять дополнительные меры по защите имущества.
Организовать охранную систему, обеспечивающую защиту от проникновения посторонних в сооружения закрытого типа и частные домовладения. Даже при внимательном наблюдении охраннику не всегда удается отличать злоумышленника от другого объекта. Это особенно актуально, если камера установлена на участке с низким уровнем освещения. Монтаж специальных систем с функцией распознавания лиц помогает быстро определить человека даже в темноте. То, что неподвластно работнику охраны, с легкостью решается компьютерным модулем.
Обеспечение фейс-контроля в ночных заведениях. Наличие рассматриваемых систем в клубах гарантирует 100-процентную защиту от «проблемных» посетителей.

Как это работает?

Наибольший интерес вызывает принцип работы системы, способной не только передавать изображение на монитор, но и распознавать лица людей. Задача специального модуля заключается в считывании информации, а также ее последующем сравнении с данными, которые имеются в базе. Такие комплексы способны идентифицировать лицо человека на удалении от камеры до 10 м.

Одна из особенностей системы - высокая «чувствительность», позволяющая распознавать личность даже при изменении внешности. Модуль невозможно сбить с помощью очков, изменения прически, бороды или других дополнительных элементов маскировки на лице. Это связано с тем, что анализируются не черты лица, как считают многие, а строение черепа, его биометрические параметры. Такие характеристики индивидуальны, как и отпечатки пальцев, что исключает вероятность ошибки.

Информация сканируется и обрабатывается в режиме реального времени. Достаточно посетителю повернуться лицом по направлению к сканеру, как система определяет личность и дает команды другим органам. Если модуль распознавания лиц связан с турникетами или другими устройствами блокировки, их срабатывание производится автоматически. Кроме того, в памяти сохраняется фотография подозрительного лица для дальнейшей обработки и анализа охраной.

Наибольшее распространение системы с функцией идентификации получили в крупных компаниях, где имеет место большая конкуренция. Не секрет, что от уровня безопасности зависит успех предприятия. Особенно это касается организаций, которые работают в оборонной сфере, занимаются разработкой новых проектов или биологическими исследованиями.

Задача системы заключается в сравнении работников и сверке лиц с имеющейся базой. Если человека нет в перечне, подается сигнал охранникам, после чего последние принимают меры по предотвращению проникновения постороннего лица на объект. При этом место выявления точно фиксируется на электронной карте, а сотрудники отдела безопасности в течение нескольких минут выявляют нарушителя.

Особенности установки

В процессе монтажа системы с опций распознавания лиц стоит учесть, что видеокамеры могут работать в одном из 2-х режимов - 2D или 3D. В первом случае анализ выполняется на базе плоского изображения, а двухмерные камеры обладают высокой чувствительностью к освещению. Из этого следует, что при установке 2D-камер стоит отдельное внимание уделять освещению охраняемого объекта и охвату защищаемых зон.

Что касается камер с 3D, они работают с трехмерным объектом на базе передаваемого устройством изображения. В этом случае можно не обращать внимания на уровень освещенности, ведь система хорошо справляется с возложенными на нее функциями даже в темноте. Единственная опасность в том, что текстура лица будет в незначительной степени искажена.

Какие виды таких систем существуют?

При выборе систем, имеющих функцию распознавания лиц, важно ориентироваться на несколько факторов - цели, задачи и место монтажа. Кроме того, стоит брать во внимание виды таких устройств:

Системы обнаружения. Видеокамера имеет разрешение от 1 Мп, а фокусное расстояние составляет от 1 мм. Работа устройства направлена на фиксацию факта проникновения посторонних субъектов на защищаемые объекты. Особенность сканера заключается в способности отличить человека от животного, но идентифицировать личность не получится.
Система распознавания. Этот комплекс отличается большей сложностью, а в него входит 2-мегапиксельная камера с фокусным расстоянием от шести миллиметров. Задача заключается в распознавании лиц и их определению по принципу «свой-чужой». В случае просмотра видео четкости у картинки не будет. Система выявляет посторонние лица, но в случае кражи найти вора по сохраненному изображению будет сложно
Устройства идентификации. При организации такой системы применяются камеры с разрешением от 2 МП и более, имеющие фокусное расстояние больше восьми миллиметров. Такие комплексы способны выполнять функции, рассмотренные выше. Плюс заключается в том, что полученного изображения достаточно для опознавания вора по фотографии. Имеющийся кадр можно использовать в процессе расследования и даже передавать в суд.

В приведенном описании рассмотрены минимальные требования для охранных систем в отношении фокусного расстояния и разрешения «картинке». Это значит, что при покупке оборудования стоит ориентироваться на изделия с лучшими характеристиками, обеспечивающими более качественную съемку. Например, для систем распознавания больше подойдут камеры на 2 МП, имеющие фокусное расстояние, равное 8 мм. Что касается комплексов для идентификации, здесь рекомендации еще более серьезные. Желательно использовать видеокамеры с разрешением в 5 МП и 12-миллиметровым фокусным расстоянием.

Подведем краткие итоги:

Видеокамера с разрешением 1МП позволяет отличить человека от животного. При этом идентифицировать субъекта не получится.
Для фиксации лиц и сравнения с имеющейся базой устройство для фиксации должно иметь разрешение от 2-х МП и более.
Для идентификации человека желательно применять 5-мегапиксельную камеру.

Лицо человека уникально, технологии биометрического распознавания лиц точны и доступны. Если сложить два этих факта, можно смело делать прогноз: идентификация человека по лицу имеет все шансы стать одним из основных способов подтверждения личности.

Сергей Щербина, директор по маркетингу компании «Вокорд», на пяти примерах показывает, в каких областях эта технология уже работает.

Сегодня на рынке представлены сразу несколько типов подобных систем и выполняют они разные по уровню сложности задачи: от дистанционного распознавания в толпе до учета рабочего времени в офисе. Решения для распознавания лиц доступны заказчикам на разных платформах – это серверная архитектура, мобильные и встраиваемые решения и облачные сервисы.

Современные системы работают на нейросетевых алгоритмах глубокого обучения, поэтому точность распознавания максимальная даже для изображений низкого качества, они устойчивы к поворотам головы и обладают другими преимуществами.

Пример 1. Общественная безопасность

Обеспечение безопасности – это своего рода отправная точка, с которой началось внедрение систем биометрической идентификации. Системы дистанционного распознавания лиц применяются для обеспечения безопасности объектов массового нахождения людей.

Самая сложная задача – идентификация человека в толпе.

Так называемое некооперативное распознавание, когда человек не взаимодействует с системой, не смотрит в объектив камеры, отворачивается или пытается скрыть лицо. Например, на транспортно-пересадочных узлах, метро, крупных международных мероприятиях.

Кейсы

Одним из самых значимых проектов 2017 для нашей компании стала крупнейшая международная выставка EXPO-2017, проходившая в Казахстане этим летом. В системе дистанционного биометрического распознавания лиц применялись специализированные камеры.

Выделение лиц в кадре происходит в самой камере и на сервер передается только изображение лица, это разгружает канал и существенно снижает затраты на сетевую инфраструктуру. Камеры контролировали четыре входные группы, в разных частях комплекса. Архитектура системы была разработана таким образом, что входные группы работали по отдельности или все вместе, при этом корректная работа системы обеспечивалась всего 4 серверами и 48 камерами.

С помощью видеоаналитики в режиме онлайн на крупных территориально-распределенных объектах ищут подозреваемых, пропавших людей, расследуют происшествия и инциденты, ведут анализ пассажиропотоков.

В некоторых аэропортах до конца 2017 года биометрия начнет применяться и для регистрации пассажиров на рейс. По данным портала Tadviser , системы «умных гейтов» в аэропортах планируют также внедрить 12 европейских стран (Испания, Франция, Нидерланды, Германия, Финляндия, Швеция, Эстония, Венгрия, Греция, Италия, Румыния).

А следующим шагом должно стать внедрение систем распознавания лиц для прохождения пограничного и миграционного контроля. При государственной поддержке внедрение идентификации по лицу может стать такой же обыденностью, как рамки металлодетекторов в перспективе ближайших трех-пяти лет.

Пример 2. Знать своего покупателя в лицо

Бизнес тоже делает ставку на биометрическую идентификацию по лицу. В первую очередь, это розничная торговля.

Системы распознают пол и возраст покупателей, частоту и время посещения торговых точек, аккумулируют статистику по каждому отдельному магазину сети.

После этого для отдела в автоматическом режиме выводятся подробные отчеты как в целом по сети, так и с разбивкой по торговым точкам. На основе этих отчетов удобно составлять «портрет клиента», планировать эффективные маркетинговые кампании.

К сожалению, мы не можем разглашать заказчиков. В их числе крупнейшие ритейлеры и DIY (Do It Youself) сети, в ассортименте которых присутствует дорогой инструмент и комплектующие.

Как это работает

Многие опасаются утечек конфиденциальной информации, но мы особо подчеркиваем, что никакие личные данные распознанных людей не хранятся в архивах. Более того, хранится даже не изображение, а его биометрический шаблон, по которому изображение не восстановить.

При повторных визитах «подтягивается» биометрический шаблон лица, поэтому система точно знает, кто и сколько раз был в магазине. За сохранность личных данных можно быть спокойным.

Для небольших магазинов, автосалонов, аптек механизм сбора маркетинговой аналитики реализован в облачном сервисе распознавания. Для предприятий малого и среднего бизнеса такой вариант является более предпочтительным, поскольку не требует затрат на серверное оборудование, найм дополнительного персонала, обновление софта и так далее Это, во-первых, удобный инструмент для оценки эффективности торговых точек, а во-вторых, отличный помощник для выявления воров. То есть одна система выполняет сразу несколько функций.

Пример 3. Системы контроля и управления доступом

Помимо вышеперечисленных функций, систему распознавания лиц удобно применять как альтернативу Proximity-картам в системах контроля и управления доступом (СКУД).

Они имеют ряд преимуществ: обеспечивают высокую достоверность распознавания, их невозможно обмануть, скопировать или украсть идентификатор, их легко интегрировать с существующим охранным оборудованием. Можно даже использовать уже имеющиеся камеры наблюдения. Системы биометрической идентификации лиц работают дистанционно и очень быстро с фиксированием событий в архиве.

На базе биометрической СКУД удобно вести учет рабочего времени сотрудников, особенно в крупных офисных центрах.

Кейс

Мы внедрили такую систему на крупном индийском предприятии, которое специализируется в сфере логистики в прошлом году. Число постоянных сотрудников – более 600 человек. При этом компания работает в круглосуточном режиме и практикует «плавающий» трудовой график. С помощью нашей системы дистанционной биометрической идентификации заказчик получил полный и достоверный учет рабочего времени сотрудников, инструмент превентивной безопасности объекта и СКУД.

Пример 4. Пропуск болельщика на стадион

В момент покупки билета в кассах лицо каждого покупателя автоматически фотографируется и подгружается в систему. Так формируется база посетителей матча. Если покупка была через интернет или мобильное приложение, то авторизация возможна удаленно с помощью «селфи». В дальнейшем, когда человек придет на стадион, система его распознает без всяких паспортов.

Идентификация посетителей спортивных соревнований стала обязательной согласно Федеральному закону № 284-ФЗ «О внесении изменений в статью 20 Федерального закона «О физической культуре и спорте в Российской Федерации» и статьи 32.14 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях.

На стадион пройдет именно тот, кто купил билет, передать билет другому лицу или пройти по поддельному билету невозможно. Дистанционное распознавание лиц на стадионах работает по такому же принципу, как на крупных территориально-распределенных транспортных объектах: если человек внесен в списки лиц, которым доступ на стадион запрещен, система его не пропустит.

Кейс

В марте 2016 года в рамках совместного проекта Вокорда и Ханты-Мансийского филиала ПАО «Ростелеком» система дистанционного распознавания лиц применялась для обеспечения безопасности Кубка мира по биатлону, проходившего в Ханты-Мансийске. С 2015 года такая же система успешно работает в многофункциональном спортивном комплексе «Арена Омск». Он входит в шестерку самых больших спортивных сооружений России, является крупнейшим спортивно-развлекательным объектом Сибири и базой хоккейного клуба «Авангард».

Пример 5. Интернет-банкинг и банкоматы

Еще одной нишей, в которой обосновалось распознавание лиц, является банковская сфера. Здесь внедрение новых технологий проходит интенсивно, поскольку финансовый сектор больше других заинтересован в достоверности и сохранности персонифицированной информации.

Сегодня биометрия постепенно начинает, если не вытеснять привычные и устоявшиеся «бумажные» документы, то идти с ними вровень. При этом существенно повышается степень защиты при проведении платежей: для подтверждения транзакции достаточно посмотреть в камеру своего смартфона. При этом сами биометрические данные никуда не передаются, соответственно, перехватить их невозможно.

Внедрение технологий биометрической идентификации напрямую связано с массовым использованием электронных сервисов и устройств, развитием интернет-торговли и распространением пластиковых карт взамен наличных денег.

С появлением высокопроизводительных графических процессоров (GPU) и сверхкомпактных аппаратных платформ на их базе – таким как NVIDIA Jetson – распознавание лиц начало внедряться в банкоматы. Теперь снять наличные или провести операции по счету может только владелец карты, например, через банкоматы Тинькофф-банка . А PIN-код скоро может уйти на пенсию.

В NtechLab в мае этого года вложился фонд Impulse, связанный с Романом Абрамовичем. А в VisionLabs инвестировал в 2016 г. венчурный фонд АФК «Система» Sistema VC.

По данным исследовательской компании MarketsandMarkets, которые приводит Bloomberg, к 2021 г. объем рынка распознавания лиц достигнет $6,84 млрд. В 2016 г. он был вдвое меньше – $3,35 млрд.

Мошенники не пройдут

Григорий Бакунов, занимающий в «Яндексе» должность директора по распространению технологий, создал сервис, проектирующий уникальный случайный макияж, позволяющий избежать идентификации. Об этом он сообщал в своем telegram-канале. Проект команды основывался на алгоритме, который на основе оригинальной фотографии подбирал новый образ по принципу «антисходства». Затем на основе полученного результата визажист составлял план макияжа, после чего он наносился на лицо модели. Но затем разработчик решил свернуть проект. Объяснил он этот шаг соображениями совести: «Слишком уж велик шанс использовать продукт не для добра, а вовсе с другими целями». Алгоритмы, которые тестировали этот макияж, уже устарели, а современные алгоритмы распознают лицо даже с таким макияжем, уверяет представитель VisionLabs.

Самое масштабное внедрение технологии распознавания лиц среди российских банков произошло у «Почта банка» (создан ВТБ и «Почтой России»), рассказывает генеральный директор компании VisionLabs Александр Ханин. Сейчас 50 000 рабочих мест сотрудников банка оборудованы специальными камерами, которые умеют распознавать лицо, рассказывает советник предправления «Почта банка» Павел Гурин. В банке есть три базы изображений – фотографии сотрудников, клиентов банка и мошенников. Каждая фотография хранится в зашифрованном виде, как набор символов. Перед началом работы с клиентами сотрудник должен войти в систему банка. Для подтверждения личности он не только вводит пароль, но и фотографирует себя. После этого специальная программа преобразует фотографию в код и сравнивает его с кодом, хранящимся в базе. Если они совпадают, сотрудник начинает работу. Систему распознавания лиц используют и для внутренней аттестации, чтобы один не проходил тесты за другого и чтобы никто не мог зайти под чужим паролем и провести незаконную транзакцию.

Когда приходит клиент, камера верифицирует его аналогичным образом. Кроме того, программное обеспечение сравнивает изображение клиента с базой мошенников. Она пополняется и собственными усилиями банка, и с помощью межбанковского взаимодействия.

Деньги по фотографии

У «Тинькофф банка» нет отделений. Но по закону представитель банка обязан провести личную встречу с клиентом, поэтому работники «Тинькофф» фотографируют его с помощью специального мобильного приложения, которое преобразует изображение в обезличенный код, рассказывает директор по коммуникациям «Тинькофф банка» Дарья Ермолина. Дальше система сравнивает код с базой данных. Это позволяет убедиться, что перед представителем именно тот человек, который подавал документы, и что он не мошенник, а также сократить время обработки заявки.

«Открытие» внедрило денежные переводы по фотографии с помощью технологии распознавания лиц, рассказал директор по инновациям банка «Открытие» Алексей Благирев. Для этого достаточно сфотографировать получателя в мобильном приложении или загрузить его фотографию – система сама найдет данные человека в базе, чтобы отправить ему деньги.

Распознавание в цифрах

1,5 млрд руб.
общая сумма кредитов, которую «Почта банк» не выдал мошенникам благодаря использованию технологии распознавания лиц
70%
правонарушений (включая нарушения на дорогах) раскрывается с помощью систем видеонаблюдения в Москве
1 млрд фотографий из базы способен в режиме реального времени распознавать алгоритм российского стартапа NtechLab
117 млн человек – их фотографии есть в полицейской базе распознавания лиц США, это примерно половина взрослых американцев

Сбербанк в июле установил в Москве тестовый банкомат, где для совершения операций со счетом нужно только сфотографироваться, а не прикладывать пластиковую карту, рассказал представитель банка. Эксперимент продлится до конца 2017 г., после чего банк решит, внедрять ли технологию дальше. «Тинькофф банк» также сообщил о тестировании идентификации клиентов в банках.

Сбербанк использует технологию распознавания лиц при выдаче кредитов с 2014 г.

Прививка от очередей

В ритейле распознавание лиц используется, чтобы мотивировать покупателей, говорит генеральный директор компании NtechLab Михаил Иванов. Если человека узнают на входе в магазин и видят его историю покупок, то сотрудники магазина лучше знают, что ему предложить, объясняет Иванов. Например, если он покупал в магазине электроники телевизор, сотрудник его узнает, обратится по имени и предложит приобрести новый пульт.

В «Дикси» тестировали распознавание лиц клиентов для определения гендерного состава клиентов и для таргетированной рекламы в кассовой зоне и торговом зале, говорит директор IT-департамента ГК «Дикси» Владимир Муравьев. В X5 Retail Group технологию распознавания лиц используют пока в тестовом режиме – чтобы уменьшать длину очередей на кассах и для оптимизации торгового пространства. Система распознавания лиц может определить, сколько человек стоит в очереди, и отправить сигнал о том, что необходимо открыть дополнительную кассу. Видеоаналитика помогает проследить, где в магазине проходит больше людей, на что они обращают внимание, чтобы потом правильно расположить товары и промоматериалы.

Зона повышенной безопасности

Самый развитой мировой рынок технологии распознавания лиц – в сфере безопасности, говорит Иванов. В США лицевая биометрия широко внедрена на государственном уровне и используется сотрудниками полиции – в том числе и для проверки при выдаче водительских прав, рассказывает он. Кроме того, США и Европа используют идентификацию по лицу на паспортном контроле при пересечении границы.

Российские компании также предлагают использовать технологию распознавания лиц в сфере безопасности. Так, среди основных клиентов отечественной компании «Центр речевых технологий» – крупные стадионы. Когда болельщик приходит на стадион и прикладывает к валидатору именной абонемент, камера над валидатором подтверждает, что войти на стадион пытается именно владелец абонемента. Система не позволяет войти на спортивный объект людям из черного списка фанатов. Также «Центр речевых технологий» внедрил технологию распознавания лиц в аэропорту Южно-Сахалинска: когда туда заходят люди, которые находятся в розыске, система отправляет уведомление полиции и службе безопасности аэропорта.

Компания Magic Ашота Габрелянова запустила игру, в которой для управления используется мимика пользователя, рассказал сам Габрелянов на своей странице в Facebook. В первой версии игры пользователю нужно уничтожать злых персонажей четырех разных цветов с помощью оружия, которое управляется мимикой – она распознается с помощью нейросетей. Например, для использования желтой пушки нужно изобразить радость, для красной – сделать рассерженное лицо.

NtechLab также разрабатывает продукт в области безопасности, который нужен госструктурам и спецслужбам: это софт, который находит людей по доступным базам, работает с их документами.

Большое будущее

В ближайшие годы технологии анализа лиц будут развиваться в двух направлениях, считает Ханин. Первое – переход к пониманию поведения человека: сейчас уже мало понимать, кто изображен на фотографии, важно знать, как человек себя ведет в разных ситуациях, например на собеседовании или при посадке на рейс. Второе направление – это встраивание чипов с компьютерным зрением в устройства, чтобы они смогли не только идентифицировать пользователя, но и проанализировать потоковое видео. Например, показать, когда конкретный человек заходил в помещение, или построить 3D-аватар прямо в телефоне.

Благодаря технологии распознавания многие удивительные вещи станут реальными: человек только посмотрит на чайник – и он автоматически нагреет воду, говорит Иванов.