Развитые системы видеобиометрии позволяют нам использовать распознавание лиц в качестве любых видов аутентификации или контроля персонала. Системы распознавания лиц используются как составные части программных комплексов, как модули для IP камер, как отдельно используемые терминалы создания 3D моделей. После изобретения и массового внедрения компонентов для моделирования лиц, стоимость устройств и оснащения резко снизилась, а качество, предлагаемое алгоритмами распознавания значительно возросло. Можно с уверенностью говорить о том, что технологии распознавания лица человека могут успешно использоваться для аутентификации при работе в различном ПО, при использовании в узлах СКУД и иных задачах, где необходимо идентифицировать человека по лицу.
TRASSIR Face Recognition – это интеллектуальный модуль распознавания и поиска лиц по заранее настроенной базе (БД) людей (жильцов, персонала и др.). Поддерживаются различные типы лицензирования на количество от 10 до 1000000 лиц.
VOCORD FaceControl 3D – программно-аппаратный комплекс для биометрического распознавания лиц в общественных местах: на транспортных узлах, на стадионах,
в торговых центрах и банках.
Face.DJ – приложение, которое переносит Ваш образ в виртуальную реальность. Необходима только фотография.
Macroscop – профессиональное программное обеспечение для IP-камер. С Macroscop вы можете построить систему IP-видеонаблюдения любого масштаба от одной до неограниченного количества IP-камер.
Высококлассная технология распознавания лиц FindFace.PRO предлагает широкий спектр возможностей: определение лица, его верификация и идентификация, определение пола, возраста и эмоций. Высочайшая точность работы алгоритма позволит удовлетворить вашим самым специфическим требованиям к технологии распознавания лиц. Алгоритм работает как с фото, так и с видеопотоками, для операций с которыми используется новейший видеодетектор.
«Интегра-Видео» предназначена для непрерывного визуального мониторинга, видеозаписи и обнаружения движения в охраняемых зонах на объектах любого масштаба. Система позволяет построить распределенную структуру любой сложности с подключением неограниченного числа серверов, видеокамер и пользователей. Настройка видеонаблюдения ведется через один (центральный) сервер, который передает все установки остальным (ведомым) серверам. Также возможна настройка каждого сервера по отдельности.
Несанкционированный доступ физических лиц к объектам предприятия
Ограничение несанкционированного доступа путем идентификации личности
Сокрытие присутствия на рабочем месте путем использования контактных СКУД
Невозможность использования чужого идентификатора с целью маскировки присутствия, т.к. СКУД одновременно функционирует с системой биометрии
Бесконтрольное движение персонала по территории
Исключение хаотичного передвижения внутри подконтрольного периметра с целью ограничения нахождения лиц в запретных зонах
Агрессивное поведение посетителей
Обнаружение лиц из «черного списка» на подходах к местам массового скопления людей с целью недопущения беспорядков и волнений
Управление потоками посетителей
В сфере сетевого ритейла и продажах система используется для мотивирования покупателей на основании ведения статистических данных предыдущих посещений; контроль образования очередей и выявление причин их возникновения, контроль раскладки товара и т.п. (дополнение функционала маркетолога)
Внедрение системы распознавания лиц позволит организации
- Обеспечить безопасность мест массового скопления людей путем предотвращения доступа нежелательных лиц («черный» список);
- Распознавать преступника в толпе (узнать, не находится ли человек в розыске) при работе с потоковым массивом данных;
- Дополнить системы охраны (СКУД), с целью избегания незаконного проникновения на территорию объекта, поиска злоумышленников;
- Организовать фейс-контроль в сегменте общепита и развлечений, поиск подозрительных и потенциально опасных посетителей;
- Оптимизировать работу банковского сектора (верификация банковских карт, онлайн платежи, аутентификация рабочих мест персонала, верификация клиентов, мошенников).
Как можно использовать и с чем комбинировать комплексы распознавания лиц
Программные реализации технологии распознавания лиц работают следующим образом:
- Изображения лиц обрабатываются, чтобы выделить индивидуальные особенности, на основе которых составляется цифровой шаблон, основанный на уникальных особенностей каждого человеческого лица (расстояние между глазами, глубина их посадки, форма скул, ширина носа, форма челюсти);
- Преобразование результатов измерений в цифровой код с получением «отпечатка лица» (3D модель лица);
- Сравнение полученного фото, создание нового «цифрового отпечатка» с отпечатками в базе данных.
- Вывод результата
Есть несколько вариативных сценариев использования распознавания лиц
- Распознавание лиц в толпе. Этот сценарий предполагает использование системы IP видеонаблюдения для получения видеоизображения и серверных мощностей для детекции сотрудников, учеников, желательных и нежелательных лиц. А программное обеспечение позволяет настроить модели поведения: уведомления, сигналы тревоги, общую аналитику поведения детектируемых лиц;
- Распознавание лица на рабочем месте. Этот метод аутентификации позволяет с высокой точностью проходить проверку на валидность персонала, выполняющего работы. При этом вероятность обойти систему крайне низка: не отработает ни распечатанное фото сотрудника, ни изготовление маски этого сотрудника, при этом не помешает детектировать сотрудника борода, солнечные очки или платок. При использовании этого сценария можно быть уверенным в том, что дополнительные факторы аутентификации не требуются.
- Распознавание лица в составе СКУД. Терминалы построения трехмерной модели лица позволяют нам использовать лицо сотрудника в качестве основного элемента идентификации. Данные устройства могут быть оснащены считывателями любых видов карт, дактилоскопическими считывателями и работать как в параллели с ними, так и при двойной идентификации (после распознавания лица СКУД может потребовать предъявления карты или отпечатка пальца).
Сотрудниками нашей компании ежемесячно решаются десятки задач видеобиометрии, мы глубоко знакомы с алгоритмами распознавания лиц, системами и устройствами распознавания объектов и можем помочь с решением любых нестандартных задач.
Видеокамеры сегодня моментально устанавливают личность человека, его пол и возраст. Алгоритм с применением нейросетей был разработан для повышения общественной безопасности и выявления преступников, но уже активно применяется в бизнесе. Технология станет вскоре привычным явлением в России: система распознавания лиц (СРЛ) вошла в национальный стандарт «Умного города». Главное, чтобы государство и бизнес при таком сканировании населения не нарушали этические принципы, считают эксперты.
Полтора года опытной эксплуатации в Москве
В российской столице построена одна из самых масштабных в мире систем безопасности с идентификацией личности. Она заработала в сентябре 2017 года. Сейчас эксперимент завершен и признан успешным.
До настоящего времени только часть видеокамер в столице была подключена к СРЛ. Но в 2019 году проект будет распространен на все районы.
Комментарий пресс-службы департамента информационных технологий г. Москвы (ДИТ):
– Сейчас система работает на 1,5 тыс. одновременных видеопотоков, до конца 2019 года их станет 105 тысяч.
Для распознавания лиц камеры городской системы видеонаблюдения используют базу МВД. Алгоритм отслеживает в реальном времени лица людей и сравнивает результаты поиска с базами данных. Если система находит сходства, правоохранительные органы получают сигнал.
Важно отметить, что система не заменяет их действия, а является дополнительным источником информации для принятия решения.
Подрядчик СРЛ будет определен по итогам конкурсных процедур, в соответствии с требованиями законодательства. В настоящее время в рамках действующего пилотного внедрения видеоаналитики используется алгоритм одной из отечественных компаний – NtechLab.
Отечественная разработка № 1
Команда NtechLab стала известна как разработчик сервиса для поиска пользователей «ВКонтакте» по фотографии. С лета прошлого года работа над этим проектом в соцсети прекращена.
Алгоритм NtechLab получил международное признание. Он предъявляет минимальные требования к изображениям, которые предстоит анализировать, и может работать со съемкой лиц практически с любого ракурса.
Преимущества алгоритма:
• Высочайшая точность (более 99%).
• Широкий разброс параметров (на алгоритм не влияют возрастные различия, освещение, положение головы и т. д.).
• Производительность (результат за доли секунды в многомиллиардной базе данных).
• Неограниченный набор данных.
• Масштабируемая архитектура (поиск по всей стране).
• Мобильность (результаты в полевых условиях).
Компания третий год реализует инструменты для создания коммерческих сервисов по распознаванию лиц.
0,3 секунды — таково время запроса в наборе данных из 250 млн фотографий
В планах российского разработчика системы – определение пройденного пути человека по его силуэту.
Метро и аэропорт как критическая инфраструктура
Московский метрополитен запустил СРЛ в пилотном режиме в марте 2018 года. Месяц спустя мэр Сергей Собянин рассказал об обнаружении первого преступника. В пресс-службе подземки пока не комментируют проект. Но известно, что там сотрудничают с компанией VisionLabs. В феврале 2019 года ее представители сообщили о 81 пойманном с помощью СРЛ нарушителе.
В других странах идентификация в метро шагнула далеко. Так, в Китае уже есть возможность оплачивать проезд с помощью СРЛ. Тестирование системы идет на сетях связи 5G компании Huawei. Для оплаты проезда пассажирам станции Футянь достаточно подойти к турникетам со специальным планшетом.
В Великобритании, однако, не оценили ценность СРЛ в метро. Выяснилось, что в Лондонской подземке система приводила к 98% ложных срабатываний.
Для порядка на массовых мероприятиях
СРЛ была установлена в прошлом году на 12 стадионах чемпионата мира по футболу 2018 года в России. Благодаря новшеству удалось задержать более 180 человек, включенных в базы правонарушителей. А также предотвратить кражу спонсорского кубка ЧМ-2018 из фан-зоны.
Комментарий пресс-службы ДИТ:
– Во время ЧМ в столице были развернуты три пилотные зоны СРЛ:
• на входных КПП стадионов «Лужники» и «Спартак»;
• площадке фестиваля болельщиков на Воробьевых горах – там были установлены видеокамеры с модулем распознавания лиц.
В результате было задержано 98 человек, которые числились в базах правоохранительных органов.
Идентификация личности с помощью СРЛ будет использована в столице Японии во время летних Олимпийских и Паралимпийских игр в 2020 году.
Распознование лиц включили в стандарт
В марте 2019 года в России был утвержден стандарт «Умного города».
В документе обозначено, что интеллектуальное наблюдение по всей стране будет внедрено к 2024 году. Однако замглавы Минстроя РФ Андрей Чибис сообщил, что это может произойти и раньше.
Вышеупомянутый проект СРЛ в столице прописан в Цифровой стратегии Москвы «Умный город – 2030». Там указано, как в будущем планируется использовать искусственный интеллект (ИИ) для обеспечения безопасности:
- Объединение всех камер, датчиков и сенсоров в единую сеть, позволяющую одновременно получать, обрабатывать, анализировать и хранить данные.
- Поиск лиц и объектов во всем массиве хранимых данных, а также отслеживание их движения по городу в режиме онлайн.
Некоторые кейсы системы распознавания лиц в мире
Среди недавних внедрений системы можно выделить несколько достаточно необычных. Так, компания по аренде автомобилей Hertz внедрит распознавание лиц для повышения скорости обслуживания. Умная идентификация работает в госструктурах и больницах Северной Кореи. В Японии же ее планируют интегрировать в работу казино.
По числу внедрений системы распознавания лиц лидерует Китай, где работает 170 млн умных камер видеонаблюдения
В 2018 году полицейским Поднебесной выдали умные очки с распознаванием лиц.
Комментарий генерального директора CorpSoft24 Константина Рензяева:
– Большую часть информации о жителях китайские власти могут получить именно благодаря установленным камерам. В КНР систематизация личных данных достигла апогея: с помощью искусственного интеллекта и, в частности, распознавания лиц стало возможно введение в стране системы социального рейтинга (Social Credit Score). Не стоит забывать, что внедрение ИИ в жизнь китайцев призвано обеспечить не только безопасность и систематизацию данных, но и слежение за лояльностью действующему режиму.
Ритейлеры используют CРЛ для сбора данных о клиентах и подбора предложений на их основе. А IT-гигант Amazon даже продает технологию.
Комментарий исполнительного директора Directorix Николая Гославского:
– Система распознавания лиц в 2018 году была успешно встроена в разработку компании Directorix Barista для кофеен. Полученный продукт определяет пол, возраст и настроение посетителя, анализирует результаты и предлагает клиенту соответствующий напиток. Эту систему мы начали использовать для показа персонализированной рекламы в торговых центрах. Но она пока доступна не всем из-за высокой стоимости и степени готовности самих ТЦ.
В чем риски внедрения систем распознавания лиц
В марте 2019 года компанию IBM обвинили в незаконном использовании изображений пользователей фотохостинга Flickr, без их разрешения, для обучения системы ИИ по распознаванию лиц. Все чаще люди во всем мире задумываются над этической стороной внедрения различных СРЛ. В связи с этим RSpectr задал вопрос экспертам:
– Есть ли риски, что государство и бизнес будут использовать систему в целях, нарушающих права граждан на приватность? Нет ли вероятности нарушения законодательства в сфере персональных данных (ПД)?
Комментарий руководителя департамента развития новых направлений бизнеса ООО «Тошиба Рус» Владимира Максимова:
– Внедрение умного видеонаблюдения станет скорее позитивным новшеством, которое поможет повысить безопасность на улицах города. Тем не менее, конечно, есть и риски:
- Утечка данных. Единый центр хранения и обработки данных (ЕЦХД) рано или поздно может стать объектом хакерской атаки. В открытый доступ попадут данные о передвижениях людей и о посещаемых ими местами. Этой информацией воспользуются мошенники или шантажисты, спецслужбы разных государств. Прецеденты уже были, когда в Сеть попали данные участников одного из митингов в Москве летом 2017 года.
- Недостаток нормативно-правовой базы. Закон о персональных данных и Административный кодекс лишь частично затрагивают вопросы видеофиксации нарушений. Идентификация личности через распознавание лица автоматически означает использование ПД без санкции его обладателя. Отсутствие регулирования может привести к злоупотреблениям в использовании информации, ошибкам в оперативной правоохранительной деятельности или судебных решениях.
- Подлог личности. Технологии 3D-печати в ближайшее время позволят сравнительно легко создавать маски, идентичные лицу практически любого человека. Что из этого может получиться, описано в фильмах про Фантомаса. Камера распознает лицо человека с 95-97-процентной точностью, но под фейковым «лицом» вполне может скрываться злоумышленник. При отсутствии прочих доказательств суд может совершить ошибку, если будет опираться исключительно на приобщенные к делу данные камер видеонаблюдения.
Комментарий пресс-службы АО «ЭР-Телеком Холдинг»:
– Видеонаблюдение – эффективный инструмент предупреждения террористических угроз. Современные решения позволяют существенно сократить уличную преступность и повысить раскрываемость. Опыт использования «Умных домофонов» от «ЭР-Телеком» в Санкт-Петербурге и других городах это подтверждает.
Если говорить о потенциальных рисках для приватности граждан, то на данном этапе опасения беспочвенны. Система распознавания лиц ориентирована на выявление преступных элементов в городской среде. Для рядовых горожан никаких угроз и ограничений она не несет.
Комментарий СЕО Rusonyx Константина Анисимова:
– Внедрение все более совершенных систем слежения и распознавания преступников – это безусловный тренд. Например, в Лондоне на квадратный километр приходятся 300 камер видеонаблюдения, для сравнения, в Москве – 50.
Если же говорить о потенциальных угрозах для рядовых граждан, то тут не надо сгущать краски, наоборот, нужно популярно объяснить принцип действия технологий и правоохранительных органов. Простыми словами, система работает таким образом, что она сравнивает видеоизображение с загруженными в нее данными по преступникам, находящимся в розыске. Задач по тотальному слежению за гражданами перед государством не стоит.
Комментарий генерального директора CorpSoft24 Константина Рензяева:
– Россия вряд ли пойдет по пути Китая. В нашей стране пока недостаточно технических средств и квалифицированных специалистов, которые бы смогли повсеместно реализовывать программу по внедрению ИИ и системы распознавания лиц.
Она, если говорить об этической стороне вопроса, нарушает приватность людей. Но в данном случае приходится выбирать: либо безопасность, либо сохранение тайны частной жизни и ощущение комфорта. К тому же граждане могут сами (по запросу) использовать записи с камер для отстаивания своих прав в различных ситуациях.
Безусловно, основной целью использования системы является обеспечение безопасности. Однако настоящей находкой она может стать для маркетинга. Она позволит получить информацию не только о возрасте и поле потенциальных клиентов, но и об их эмоциональной реакции на что-либо. У меня, как и у большинства людей, неоднозначное отношение к этому.
Пока на должном уровне не разработана правовая база по использованию и обработке ПД, система распознавания лиц действительно может представлять опасность. Нужны новые криптографические средства, усиление мер по защите информации. Без всего этого благое дело превратится в широкое поле деятельности для злоумышленников. Под чьим контролем будет защита персональных данных? Смогут ли сами граждане регулировать их использование? Кого и как призвать к ответственности в случае их утечки? К сожалению, пока вопросов больше, чем ответов.
Комментарий руководителя отдела по работе с партнерами Macroscop Серика Хачатряна:
– Установленная система видеонаблюдения, в частности, распознавания лиц, уместна на государственном уровне при условии контроля и сличения снимков с базой лиц, на которую у государства есть права или согласие граждан.
Если собственник супермаркета подключен к некоему государственному информационному ресурсу, в котором собраны лица преступников, то в таком контексте распознавание лиц будет являться законным, поскольку посетитель оповещен о том, что его снимают, а ПД или база данных по преступникам находится у соответствующих органов, уполномоченных хранить подобного рода информацию.
Владелец торговой точки не имеет права ставить ее в раздевалках, туалете – поскольку нарушает право на личную жизнь посетителей.
Однако риски существуют, поскольку у граждан нет инструмента проверки. Остается открытым вопрос: если человек идет по улице и лицо его попадает в кадр и отправляется на распознавание, что дальше происходит с этим снимком, где он хранится и т. д.
Комментарий исполнительного директора Directorix Николая Гославского:
– Риски при масштабном использовании системы распознавания лиц, безусловно, есть. Достаточно вспомнить, как часто случаются утечки баз данных, включая, казалось бы, защищенные ресурсы. С другой стороны, количество статистической информации, в том числе и персональной, собираемое разными сервисами (поисковые системы, социальные сети, бесплатный Wi-Fi и пр.), практически достигло критической массы. Бояться уже поздно.
Сегодня любой рекламодатель может узнать, где вы работаете, живете, в каком ресторане ужинаете, посещаете ли фитнес, есть ли у вас домашнее животное. Используя эти данные, он может показать персонализированную рекламу и даже обратиться к вам по имени. Такой маркетинг – побочное явление технологического прогресса и, на мой взгляд, не является этичным. Но законодательно это, к сожалению, пока не регулируется. Распознавание лиц – всего лишь крупица личной информации, которая будет храниться «в облаке», хотя и довольно значимая.
Я считаю, что сбор и хранение подобной информации неизбежны. Главный вопрос – насколько ее утечки будут влиять на безопасность, психологический комфорт и здоровье людей. Вот об этом точно нужно позаботиться государству, причем в мировых масштабах. А мы должны подготовить своих детей к будущим реалиям жизни.
Применяемое в СИБУРе решение разрабатывалось индивидуально под требования компании и не является «коробочным». Прежде чем выбрать конкретное решение, специалисты тестировали несколько вариантов, представленных на рынке. Остановились на совокупности лучших показателей: допустимой вероятности ошибки, высокого уровня быстродействия и защиты от спуфинга (англ. spoofing — подмена), а также возможности интеграции с другими системами доступа.
Решение, основанное на идентификации по лицу, в сравнении с другими биометрическими модальностями, такими как радужная оболочка, отпечаток ладони или пальца, не требует прямого контакта пользователя со считывателем, при этом процесс максимально открыт. Также выбранное решение не требует замены систем управления доступом, которые построены на разных платформах, а значит, и не предполагает соответствующих затрат.
Применение системы снизило риски, связанные с человеческим фактором при предоставлении доступа в офис, а также исключило несанкционированный проход путем передачи пропуска. Также решение повысило удобство пользователей, как сотрудников, так и гостей. Внедрение комплекса биометрической идентификации упростило дальнейшую автоматизацию процесс доступа посетителей в офис — позволило внедрить терминалы самостоятельной регистрации.
МВД тестирует камеры-видеорегистраторы с функцией распознавания лиц. Если испытания будут успешными, функция распознавания появится у портативных видеорегистраторов, которые уже применяют полицейские. Камера по размеру чуть меньше рации и крепится на одежду человека. Она анализирует видеопоток и выделяет из него лица людей, данные о которых через интернет (в устройство можно вставить сим-карту) отправляет на сервер. В некоторых странах, например, в США и в Китае, в распоряжении полиции есть не только такие устройства, но и умные очки.
Для многих организаций, в частности, для сетевого ритейла, актуальная задача — обнаружить человека из «черного списка» (ранее совершившего кражу или подозреваемого в незаконных действиях).
Цель системы в этом сегменте — проанализировать поведение покупателя (например, на кассе) и повысить лояльность к сети. Такие системы уже использует 59% ритейлеров одежды в Великобритании. В 2017 году Walmart разработал технологию, которая помогает определить, насколько покупатель доволен посещением магазина. Если система обнаружит покупателя с несчастным лицом, она подает сигнал об этом сотрудникам магазина.
Ведущие российские ритейлеры также либо тестируют, либо уже используют распознавание лиц, часто покупая «коробочные» решения. В 2018 году о тестовом проекте заявила X5. Технология распознавания лиц в десятки раз ускорила контроль планограмм, сократила на 10% количество людей, уходящих из магазина без покупок, и на 20% — потери магазинов. Руководство считает, что улучшения положительно повлияли на товарооборот. Система помогала отслеживать количество людей в очередях, определяла самые посещаемые отделы в магазинах, а также распознавала лица, пол, возраст и настроение покупателей.
С первого июля 2018 года российские банки начали сбор биометрических данных клиентов. Пройдя идентификацию в системе, клиент может с помощью голоса и фотоизображения удаленно открыть счет или заказать выпуск карты на портале госуслуг.
«Альфа-Банк» производит сбор биометрических данных для Единой биометрической системы более чем в 100 отделениях по всей стране.
«Альфа-Банк» реализовал простую и быструю для клиентов и для сотрудников процедуру сбора данных. Разработанное банком приложение дает графические и текстовые подсказки оператору для быстрого фотографирования и записи голоса. В среднем процедура сбора занимает пять минут. «Потенциально все банковские услуги могут быть оказаны с применением биометрической идентификации, но разработка новых продуктов и процессов требует много времени, — добавляет Баттулин. — Сейчас этот рынок находится в стадии становления, и банки предлагают клиентам самые простые продукты с удаленной идентификацией — дебетовые карты и депозиты».
Андрей Шурыгин, руководитель дирекции биометрических технологий «Почта Банка» (система применяется более чем в 3,5 тысячах точек присутствия), рассказывает о применении технологии:
Евгений Лукин, операционный директор ORBL, говорит, что интерес у работодателей к системе учета рабочего времени сотрудников (СУРВ) растет с каждым годом. Осуществление контроля происходит при помощи программы, встроенной в планшет при входе в офис или другое место работы.
Камера планшета фиксирует время прихода и ухода сотрудника, вносит информацию в систему, которая при запросе формирует отчет о присутствии каждого из сотрудников на рабочем месте. Такие системы особенно востребованы у тех работодателей, которые имеют много наемного персонала, работающего посменно и с гибким графиком. Система позволяет упростить всю бумажную работу и контроль, предоставляя достоверную информацию по отработанному сотрудниками времени.
В 2017 году подобный сервис тестировала сеть салонов «Эконика». Чтобы сервис распознал лицо пришедшего на работу сотрудника, тому было достаточно посмотреть в камеру планшета. Распознавание лица занимало меньше секунды, если данные передавались по Wi-Fi, если по мобильному интернету — то 2-3 секунды.
В марте стартап ORBL представил прототип разработки с одним из европейских провайдеров платежных систем на выставке eShow в Барселоне. Это киоск для оплаты товаров или услуг при помощи лица. Для регистрации необходимо скачать мобильное приложение, с помощью которого можно привязать банковскую карту или электронный кошелек, а также сфотографироваться. При оплате в киоске денежные средства списываются со счета покупателя. Технология позволяет совершить покупку, даже если покупатель по каким-либо причинам не может воспользоваться привычными методами оплаты. А также снизить риск пользования картой третьим лицом.
Еще один успешный кейс — использования технологии для приобретения лотерейных билетов, продажа которых ограничена возрастным цензом.
«Нашими системами распознавания лиц оборудованы четыре аэропорта и шесть вокзалов, включая Казанский вокзал Москвы, железнодорожный вокзал Сочи, транспортные узлы острова Сахалин, Саранска, а также метрополитен и канатная дорога Нижнего Новгорода», — рассказывает Хрулев. — Основной сценарий здесь — обнаружение людей, находящихся в розыске, с целью обеспечения транспортной безопасности. Сегодня распознавание лиц от ЦРТ работает на 24 транспортном объекте. Идет активная работа по внедрению распознавания лиц в аэропортах.
Однако пока разработчиков сдерживает нормативное регулирование. Например, наше законодательство не позволяет регистрироваться на самолет без предъявления паспорта и посадочного документа.
Московский институт психоанализа внедрил решение по распознаванию лиц в систему обучения и тестирования студентов для удаленной идентификации. При использовании учебного портала студенты института получают доступ к материалам курса и к сдаче тестов и экзаменов, тогда как ранее это было невозможно из-за использования системой стандартного механизма доступа по паролю. По данным разработчика, около 5% студентов пытались использовать третьи лица для сдачи экзаменов, но система предотвратила все случаи мошенничества.
Прокторинг — процедура наблюдения и контроля за дистанционным испытанием, очень развит в США, где прокторинговые компании работают в основном с образовательными учреждениями. В России университеты только начинают использовать его при приёме экзаменов. Решения верифицируют личность с помощью биометрии в режиме видеопотока и анализируют поведение человека перед монитором. Российские стартапы ProctorEdu и Examus, разработавшие системы прокторинга, уверены, что инструмент будет востребован при проведении аттестаций в коммерческих компаниях.
Популяризации технологии способствует расширение возможностей использования — на дронах, ноутбуках, в банкоматах и так далее. Число смартфонов, на которых установлена технология распознавания лиц, неуклонно растет. Согласно прогнозу агентства Counterpoint Research, в 2020 году будет продано более миллиарда таких устройств. В последних моделях iPhone технология уже доступна любому человеку.
Также эксперты говорят об экспансии технологии в новые рыночные сегменты.
«Ежедневно к нам приходят запросы уже и по отработанным кейсам, чаще всего это СКУД, автоматизация проезда транспорта на парковку, прохода сотрудников в здание. Но все чаще заявки приходят и из тех сфер, где распознавание, казалось бы, неуместно. Все стараются автоматизировать процессы внутри организации и максимум исключить человеческий фактор. Как раз компьютерное зрение поможет увидеть то, что человеческий глаз может пропустить.
Есть три основных параметра, за которые ведется борьба среди разработчиков: стоимость решения, точность распознавания, быстродействие системы. И здесь надо оптимально подобрать все три составляющие, чтобы продукт был рентабельным, не уступал конкурентам и лидерам. И максимально стремился войти в когорту продуктов на рынке систем распознавания».
Другие факторы, которые стимулируют распространение технологии, отмечает Дмитрий Стариков — запрос компаний на персонификацию обслуживания, а также возможность реализации масштабных проектов (системы оплаты по лицу на транспорте, прохождение паспортного контроля, замена паспортов и банковских карт и др.), где активно можно использовать технологии распознавания лиц.
Разработчики говорят о новых вызовах безопасности, которые также стимулируют развитие технологии. «Чем доступнее становятся современные технологии, облегчающие взлом системы, тем более прогрессивными должны быть алгоритмы защиты» — говорит Андрей Хрулев. «Основная конкуренция идёт за рынок, для этого мы ежедневно с командой разработчиков и исследователей развиваем наш продукт, — добавляет Александр Ханин. — Сейчас наши решения получают награды, недавно на крупнейшей международной конференции CVPR-2019 технология VisionLabs продемонстрировали ошибку в 1,5 раза меньше, чем решения других международных компаний и заняла первое место в конкурсе ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge».
Точность алгоритмов растет каждый год. Чтобы оставаться в лидерах, техновизионеры компаний-разработчиков (например, ЦРТ) фокусируются не только на самих технологиях и продукте, но и являются экспертами международного Биометрического института (Biometrics Institute), проводят собственные конференции (в частности, саммит Machines Can See от VisionLabs), участвуют в создании и регулировании подобных вопросов вместе с мировым сообществом.
Факторы, которые пока тормозят развитие технологий в России, считает Дмитрий Стариков: недостаточная точность, относительно высокая цена внедрения систем распознавания лиц, а также возникающий синдром «Большого брата», ощущения постоянной слежки у пользователей.
