Як технологія розпізнавання обличчя допомагає бізнесу та спецслужбам
У NtechLab у травні цього року вклався фонд Impulse, пов'язаний із Романом Абрамовичем. А у VisionLabs інвестував у 2016 р. венчурний фонд АФК «Система» Sistema VC.
За даними дослідницької компанії MarketsandMarkets, які наводить Bloomberg, до 2021 р. обсяг ринку розпізнавання осіб досягне $6,84 млрд. У 2016 р. він був удвічі меншим – $3,35 млрд.
Шахраї не пройдуть
Григорій Бакунов, який обіймає в «Яндексі» посаду директора з поширення технологій, створив сервіс, що проектує унікальний випадковий макіяж, що дозволяє уникнути ідентифікації. Про це він повідомляв у своєму telegram-каналі. Проект команди ґрунтувався на алгоритмі, який на основі оригінальної фотографії підбирав новий образ за принципом «антиподібності». Потім на основі отриманого результату візажист становив план макіяжу, після чого він наносився на обличчя моделі. Але потім розробник вирішив згорнути проект. Пояснив він цей крок міркуваннями совісті: «Занадто великий шанс використовувати продукт не для добра, а зовсім з іншими цілями». Алгоритми, які тестували цей макіяж, вже застаріли, а сучасні алгоритми розпізнають обличчя навіть із таким макіяжем, запевняє представник VisionLabs.
Наймасштабніше впровадження технології розпізнавання осіб серед російських банків відбулося у «Пошта банку» (створений ВТБ та «Поштою Росії»), розповідає генеральний директор компанії VisionLabs Олександр Ханін. Наразі 50 000 робочих місць співробітників банку обладнано спеціальними камерами, які вміють розпізнавати обличчя, розповідає радник правління «Пошта банку» Павло Гурін. У банку є три бази зображень – фотографії співробітників, клієнтів банку та шахраїв. Кожна фотографія зберігається у зашифрованому вигляді як набір символів. Перед початком роботи з клієнтами співробітник має увійти до системи банку. Для підтвердження особистості він не лише вводить пароль, а й фотографує себе. Після цього спеціальна програма перетворює фотографію на код і порівнює його з кодом, що зберігається в базі. Якщо вони збігаються, працівник починає роботу. Систему розпізнавання осіб використовують і для внутрішньої атестації, щоби один не проходив тести за іншого і щоб ніхто не міг зайти під чужим паролем і провести незаконну транзакцію.
Коли приходить клієнт, камера верифікує його аналогічним чином. Крім того, програмне забезпечення порівнює зображення клієнта з базою шахраїв. Вона поповнюється і власними зусиллями банку та за допомогою міжбанківської взаємодії.
Гроші по фотографії
У «Тінькофф банку» немає відділень. Але за законом представник банку зобов'язаний провести особисту зустріч із клієнтом, тому працівники «Тінькофф» фотографують його за допомогою спеціального мобільного додатка, який перетворює зображення на знеособлений код, розповідає директор з комунікацій «Тінькофф банку» Дар'я Єрмоліна. Далі система порівнює код із базою даних. Це дозволяє переконатися, що перед представником саме та людина, яка подавала документи, і що вона не шахрай, а також скоротити час обробки заявки.
"Відкриття" запровадило грошові перекази по фотографії за допомогою технології розпізнавання осіб, розповів директор з інновацій банку "Відкриття" Олексій Благірьов. Для цього достатньо сфотографувати одержувача в мобільному додатку або завантажити його фотографію - система сама знайде дані людини в базі, щоб надіслати їй гроші.
Розпізнавання у цифрах
1,5 млрд руб.
загальна сума кредитів, яку «Пошта банк» не видав шахраям завдяки використанню технології розпізнавання осіб
70%
правопорушень (включаючи порушення на дорогах) розкривається за допомогою систем відеоспостереження у Москві
1 млрдфотографій з бази здатний у режимі реального часу розпізнавати алгоритм російського стартапу NtechLab
117 млнлюдина – їхні фотографії є у поліцейській базі розпізнавання осіб США, це приблизно половина дорослих американців
Ощадбанк у липні встановив у Москві тестовий банкомат, де для здійснення операцій з рахунком потрібно лише сфотографуватися, а не прикладати пластикову картку, розповів представник банку. Експеримент триватиме до кінця 2017 р., після чого банк вирішить, чи впроваджувати технологію далі. "Тінькофф банк" також повідомив про тестування ідентифікації клієнтів у банках.
Ощадбанк використовує технологію розпізнавання осіб під час видачі кредитів з 2014 р.
Щеплення від черг
У рітейлі розпізнавання осіб використовується, щоб мотивувати покупців, каже генеральний директор компанії NtechLab Михайло Іванов. Якщо людину впізнають на вході в магазин і бачать його історію покупок, то співробітники магазину краще знають, що йому запропонувати, пояснює Іванов. Наприклад, якщо він купував у магазині електроніки телевізор, співробітник його дізнається, звернеться на ім'я та запропонує придбати новий пульт.
У «Діксі» тестували розпізнавання осіб клієнтів для визначення гендерного складу клієнтів та для таргетованої реклами у касовій зоні та торговельній залі, каже директор IT-департаменту ДК «Діксі» Володимир Муравйов. У X5 Retail Group технологію розпізнавання осіб використовують поки що у тестовому режимі – щоб зменшувати довжину черг на касах та для оптимізації торгового простору. Система розпізнавання осіб може визначити, скільки людей стоїть у черзі, і надіслати сигнал, що необхідно відкрити додаткову касу. Відеоаналітика допомагає простежити, де в магазині проходить більше людей, на що вони звертають увагу, щоб потім правильно розташувати товари та промоматеріали.
Зона підвищеної безпеки
Найрозвиненіший світовий ринок технології розпізнавання осіб – у сфері безпеки, каже Іванов. У США лицьова біометрія широко впроваджена на державному рівні і використовується співробітниками поліції – у тому числі й для перевірки при видачі прав водія, розповідає він. Крім того, США та Європа використовують ідентифікацію по особі на паспортному контролі під час перетину кордону.
Російські компанії також пропонують використовувати технологію розпізнавання облич у сфері безпеки. Серед основних клієнтів вітчизняної компанії «Центр мовних технологій» – великі стадіони. Коли вболівальник приходить на стадіон та прикладає до валідатора іменний абонемент, камера над валідатором підтверджує, що увійти на стадіон намагається саме власник абонементу. Система не дозволяє увійти на спортивний об'єкт людям із чорного списку фанатів. Також «Центр мовних технологій» запровадив технологію розпізнавання осіб в аеропорту Южно-Сахалінська: коли туди заходять люди, які перебувають у розшуку, система надсилає повідомлення поліції та службі безпеки аеропорту.
Компанія Magic Ашота Габрелянова запустила гру, в якій для управління використовується міміка користувача, розповів сам Габрелянов на своїй сторінці у Facebook. У першій версії гри користувачеві потрібно знищувати злих персонажів чотирьох різних кольорів за допомогою зброї, яка керується мімікою – вона розпізнається за допомогою нейромереж. Наприклад, для використання жовтої гармати потрібно зобразити радість, для червоної зробити розсерджене обличчя.
NtechLab також розробляє продукт у галузі безпеки, який потрібен держструктурам та спецслужбам: це софт, який знаходить людей за доступними базами, працює з їхніми документами.
Велике майбутнє
Найближчими роками технології аналізу осіб розвиватимуться у двох напрямках, вважає Ханін. Перше – перехід до розуміння поведінки людини: зараз уже мало розуміти, хто зображений на фотографії, важливо знати, як людина поводиться в різних ситуаціях, наприклад на співбесіді або при посадці на рейс. Другий напрямок – це вбудовування чіпів із комп'ютерним зором у пристрої, щоб вони змогли не лише ідентифікувати користувача, а й проаналізувати потокове відео. Наприклад, показати, коли конкретна людина заходила до приміщення, або побудувати 3D-аватар у телефоні.
Завдяки технології розпізнавання багато дивовижних речей стануть реальними: людина тільки подивиться на чайник – і вона автоматично нагріє воду, каже Іванов.
