Российская технология по распознаванию лиц самая передовая в мире

Американские специалисты признали российскую технологию по распознаванию лиц самой передовой. Алгоритм разработала компания NtechLab. Признанием стала победа в конкурсе, организованном американским агентством передовых исследований в области разведки и Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST).

О технологии NtechLab в эфире радио Sputnik рассказал генеральный директор компании Михаил Иванов.

«Компания наша занимается технологией распознавания лиц с 2015 года. А самый яркий проект - это FindFace, когда вы можете искать человека по его лицу, в социальной сети "ВКонтакте". Это такой развлекательный проект. Это демонстратор технологий. Создавая его, мы решили много проблем. В частности, основная задача была - это поиск по большому массиву данных и сделать это нужно было довольно быстро. А как же это работает на самом деле? Это похоже на то, как это делает человек. Ваш глаз вылавливает человека, фиксирует вас на его лице, отправляет сигнал в мозг, который производит сравнения, что это за человек. Мозг распознаёт его по той базе лиц, которая хранится в вашем сознании. И компьютер делает тоже. Существует понятие «детекция», когда система определяет, что в картинке есть человек, и лицо его мы видим. Она вырезает это лицо, отправляет дальше в нейронную сеть, которая строит вектор признаков лица. Когда Вы смотрите на лицо человека, то сходу не запоминаете все мельчайшие детали, а вылавливаете самые содержательные его признаки. Также работает и нейронная сеть. Она выделяет некие уникальные черты, строит зависимости и получается некоторое число - цифровой хеш. Дальше уже работа идёт с ним. Именно этот хеш является уникальным признаком лица. По нему лица сравниваются, ищутся и т.д. Это технология, построенная  на основе нейронных сетей, на принципах машинного обучения. Это то, что сейчас является одной из самых модных направлений в области развития искусственного интеллекта. Базой может быть всё, что угодно. Например, это может быть база людей, которые давали интервью, если человек подошёл к бюро пропусков, а там висит камера, которая может распознать  его. Человека приветствуют, дают пропуск, а его паспортные данные у них уже есть. Это может быть посетитель в магазине. Он заходит, его узнают, потому что он уже совершил ранее там покупку. И с этим посетителем общаются, как со старым другом. А может быть преступник, который находится в базе правоохранительных органов. Если он пройдёт мимо камеры на вокзале, то будет дана команда полицейским, которые проведут задержание этого человека. А в FindFace используется база фотографии, профиль "ВКонтакте". Это самая популярная сеть в России. Мы делали демонстратор технологий именно для РФ. Это был первый и единственный проект, который мы реализовали для массовой аудитории. В целом же система распознавания лиц - это серьёзный рынок «би ту би» - «бизнес для бизнеса». Мы фокусируемся на решении «бизнес для бизнеса. Когда создавали проект, то безусловно занимались развлекательным приложением. NTechLab стала известна благодаря выигранному конкурсу MegaFace в Вашингтоне. Мы победили Google. Эта победа положила начало череде успехов компании. И она поменяла некоторый взгляд на ситуацию, на применимость алгоритма, среди основателей компании. После победы, к нам посыпались запросы из разных стран, из Великобритании, там люди ищут пропавших детей по различным сайтам. А также люди, которые работают в пропускных пунктах на границе, ну и люди, которые хотели бы сделать развлекательные приложения для Диснейленда, то есть, применений масса. Мы проанализировали те запросы, которые к нам пришли, сегментировали это. Мы выяснили, какие индустрии, какие сценарии востребованы на текущий момент в мире. Раньше весь рынок был создан, сформирован вокруг обработки фотографии. Алгоритмы были слабые и медленные. Они были настроены на то, чтобы работать с маленьким количеством данных в базе. А сколько лиц за месяц видит система видеонаблюдения крупного мегаполиса? Приблизительно 1 миллиард. Если вы хотите в этом миллиарде найти человека и не в течение 2 часов, а оперативно и быстро? А сколько похожих людей в этой системе окажется? Соответственно поиск должен быть а) быстрым, и не очень сильно зависеть от роста базы; б) вектор признаков лица, тот самый числовой хеш, который должен быть настолько уникальным, чтобы суметь найти этого человека в огромной базе. И третье, ваш детектор, это существенная составляющая всего решения, он должен быть очень быстрый, чтобы точно захватить, кто попал в зону действия камеры и тут же вырезать лица и отправить на распознавание. Вся технологическая цепочка должна быть очень быстрая и надёжная. И так получилось, что мы являемся единственной компанией, которая обладает всеми компонентами для того, чтобы выставить надёжные решения для работы системы видеонаблюдения в масштабах мегаполиса», - рассказал гендиректор NtechLab.