Главной фишкой системы стала возможность использования дешевых видеоадаптеров. Как правило, в центрах обработки данных требуются мощные видеокарты, работающие с нейросетями. Их цена начинается от 300 тысяч рублей. Система новосибирских разработчиков без потерь в точности справляется на процессоре за четырнадцать тысяч рублей. Это значительно расширяет возможности внедрения.
- В зависимости от алгоритмов распознавания системы фиксируют от трех до девяти десятков точек на лице, - рассказал "РГ" доцент кафедры автоматизированных систем управления факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ Иван Томилов. - Если человек в маске, таких точек условно остается в два раза меньше. В теории это не может не сказаться на точности, но на практике, тестируя нашу систему, снижения точности мы не наблюдаем. Алгоритм идентификации работает также стабильно, на уровне выше 95 процентов правильного срабатывания.
Пока у разработчиков отсутствует доступ к действительно большому количеству данных - тысячам, десяткам тысяч лиц. Но в ближайшее время они смогут протестировать систему на нескольких городских камерах - готовится соответствующее соглашение с министерством цифрового развития и связи Новосибирской области. Это существенно расширит возможности экспериментов над аналитическими алгоритмами.
Основная цель авторов системы - создать эффективный инструмент для работы на проходных крупных предприятий. Достаточно внести в базу идентификационные данные работников, и машина вычислит незнакомца. Теоретически систему можно настроить и на работу в обратном порядке: внести в базу "нежелательные" лица, и компьютер даст сигнал при появлении их в объективе камеры. Это даст возможность использовать ее, например, на стадионах.
Кстати
Изначально алгоритмы распознавания лиц создавались под условия заказчика, который интегрирует разработку специалистов НГТУ в собственную платформу "Умный дом". Однако потенциал системы гораздо выше - в минуту она считывает данные до тридцати-сорока человек, проходящих через турникет. При этом в базе находятся не фотографии людей, а биометрические данные, что дает большую точность и дополнительную защиту, и это было обязательным условиям для использования в условиях дома.
- Поскольку квартира - это объект высокой степени приватности, наша задача была в том, чтобы специально для этой платформы разработать и алгоритм, реализующий антиспуфинг, то есть невозможность обмана системы. Например, использования в качестве исходных данных фотографии или, скажем, снимка на смартфоне, чтобы выдать их за реального хозяина квартиры или дома, - отмечает Иван Томилов. - В нашей системе "картинка" анализируется в динамике, учитывается изменение расстояния между точками в движении, которое отсутствует на фото.