Новосибирские студенты создали новую технологию распознавания лиц

Никто чужой на кафедру автоматических систем управления Новосибирского государственного технического университета теперь не пройдет. Коридор "просматривается" бдительными нейросетями, способными отличить "своих" от возможного незваного гостя. Подобные системы распознавания лиц не новость, но до сих пор они требовали дорогостоящего оборудования, как минимум в сто пятьдесят тысяч рублей. Новосибирские студенты сумели объединить наиболее эффективные наработки в области нейросетей и создали программное обеспечение, работающее на обычном ПК.

- Такие системы устанавливаются на режимных объектах, закрытых предприятиях, но, например, для вуза это достаточно дорогое удовольствие. Мы же намерены как минимум в несколько раз удешевить возможность использования автоматического распознавания лиц. Систему можно будет установить и на заводской проходной, и в любой школе, даже в обычном подъезде, - рассказал "РГ" один из трех авторов проекта Артем Сорока.

По его словам, автоматический комплекс сегодня способен распознавать с десяток лиц, одновременно попавших в объективы камер, практически не теряя в быстродействии. Притом он тестируется на простой видеокарте за 15 тысяч рублей, а в коридорах кафедры установлены стандартные камеры наблюдения.

Одним из перспективных вариантов повышения эффективности системы молодые разработчики называют использование ансамбля нейронных сетей с достаточно нетребовательной архитектурой построения. Один такой компонент выдает меньшую точность, нежели его "продвинутые" аналоги, и может работать с вероятностью точного узнавания лица лишь на 90 процентов. Но когда несколько нейросетей дополняют друг друга, их эффективность возрастает до 99 процентов.

Работа такого ансамбля "завернута" в одну программу и не требует от пользователя особой квалификации. На то, чтобы собрать тестовый образец системы, который вполне может рассчитать посещаемость лекций на кафедре, у ребят ушло меньше трех месяцев.

Пока что у системы, созданной учащимися магистратуры НГТУ, есть ряд недостатков. Например, она не очень эффективно работает с низким разрешением, когда человек находится далеко от камеры. Но эти нюансы поправимы.

Более того, в планах - научить не слишком требовательные нейросети различать даже близнецов. Это станет возможным, если программа будет считывать и обрабатывать настолько мелкие детали внешности, как родинки или шрамы. Но прежде всего необходимо снизить нагрузку на функцию распознавания лиц до минимума. Этого разработчики стремятся достичь за счет считывания нейросетью особенностей движения объекта.

Студенты сумели объединить наиболее эффективные наработки в области нейросетей и создали программное обеспечение, действующее на обычном ПК

Как поясняет Артем Сорока, распознав лицо человека, система следит уже за его перемещением, что требует гораздо меньше аппаратных мощностей.

Чтобы обучить ансамбль нейросетей определять проходящих по принципу "свой-чужой", для начала необходимо составить фотобазу тех, кому доступ в помещение разрешен. Таким образом система в мельчайших деталях запомнит лица "своих", а выделить среди них чужого - уже дело техники.

А как у них?

Камера, открой личико

Сан-Франциско стал первым крупным городом в США, который запретил использование властями технологии распознавания лиц.

По данным местного издания San Francisco Examiner, инициатором такого запрета выступил один из членов городского наблюдательного совета, назвавший технологию "совершенной, но опасной и гнетущей". Новый закон не только вводит запрет на распознавание лиц, но и усиливает надзор за использованием других технологий наблюдения со стороны полицейского управления и других городских учреждений. Городские департаменты должны доводить до сведения общественности уже существующие схемы наблюдения и представлять наблюдательному совету планы использования таких технологий в будущем. В проекте документа говорилось, что эти планы должны быть представлены в течение 120 дней, но этот срок был продлен до полугода. Правоохранительные органы должны сообщать, как именно они используют уже существующие технологии и как долго будут храниться полученные с их помощью данные, а также - кто будет иметь доступ к этим данным. Пока эти планы не будут рассмотрены и утверждены, оборудование может использоваться.

Закон о запрете поддержали восемь членов городского совета, против проголосовал только один.

Технологии распознавания лиц используются в США повсеместно - в аэропортах, в общественном транспорте, в магазинах, на стадионах и в культурных учреждениях, в магазинах. Несколько крупных торговых сетей в США опробуют камеры, оснащенные этой технологией, для того, чтобы определять пол и возраст проходящего мимо витрины человека и автоматически демонстрировать на видеоэкранах подходящую ему рекламу. Но, по словам правозащитников, возможности вмешательства в частную жизнь, которые они предоставляют, становятся пугающими. Поэтому инициатива о запрете применения технологии была поддержана, например, Американским союзом гражданских свобод Северной Калифорнии. Нашлись у нового закона и противники. Вице-президент сан-францисской группы Stop Crime SF ("Остановить преступность СФ") Джоэл Энгардио заявил: "Мы согласны с тем, что существуют проблемы с технологией распознавания лиц и ее не следует повсеместно применять прямо сегодня. Но эта технология будет совершенствоваться, и она может стать полезным инструментом общественной безопасности, если будет использоваться ответственно и более точно". "Мы очень разочарованы, что не было сделано исключение для крупных публичных мероприятий", - добавил он.

Впрочем, закон не запрещает технологию распознавания лиц в федеральном порту и международном аэропорту Сан-Франциско.

По мнению журналистов San Francisco Examiner, за их городским советом могут последовать и власти других городов США. Процесс будет продолжаться, пока не появятся четкие правовые рамки, регулирующие применение технологии распознавания лиц.

Подготовила Ариадна Рокоссовская