Главная / Технологии / Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

Власти Москвы будут отслеживать соблюдение режима самоизоляции с помощью системы распознавания лиц на базе технологии NtechLab.

Нейронная сеть обучена определять уникальные характеристики лица, чтобы затем находить похожие лица вбазе.Ежедневно нейросети обрабатывают миллионы данных, которые позволяют отследить нетолько передвижение, ноипривычки ипредпочтения людей.Фотография— это прямоугольник скучей пятен илиний. Сначала нейросеть выделяет изэтого «информационного шума» лицо человека, апотом ищет разницу между «пятнами» наодном лице и«пятнами» надругом.. Впроцессе, некоторые пятна можно объединять, чтобы упростить картинку (такие нейросети называют «сверточными»).

Как нейросеть «узнает» лицо

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

findface.pro

Нейросеть обучается сама, снуля, методом проб иошибок, как крыса влабиринте, которая постоянно тыкается встены. Скаждым столкновением она чуть-чуть «подкручивает» свои настройки вслучайную сторону, и«крыса» поворачивает по-другому, пока наконец неначнетуклоняться отстен или ненаучится выбирать нужные пятна наснимке (это называется «обратное распространение ошибки»).

Чтобы научиться узнавать лица, нейросети нужен альбом фотографий, где люди уже подписаны поименам. Затем инженер ставит рядом два снимка избазы испрашивает унее, одинли это человек (такой метод обучения называетсяTriplet Loss). Если алгоритм путает лица, происходит «столкновение крысы состеной». Инженер «дрессирует» нейросеть влаборатории, будто готовит жеребца кочередным скачкам, гоняя его поипподрому.

Например, программисты полюбили базу аватарок пользователей «ВКонтакте» иначали тренировать свои нейросети наней. Так делало большинство лидирующих теперь компаний пораспознаваниюлиц. Это был самый простой способ замесяц достать базу измиллионов подписанных лиц для обучения. Раньше «ВКонтакте» сэтим вообще неборолись (вотличие, например, отFacebook). Сейчас нарынке также активно выкачивают Instagram. Есть база— значит, есть, начем тренировать свой алгоритм.

Режим самоизоляции и технологии NtechLab в Москве

Для отслеживания перемещений людей в Москве во время режима самоизоляции будет использована система распознавания лиц на базе технологий NtechLab, которую срочно развернут на 175тыс. городских камер.

Алгоритм NtechLab работает сбазами лиц глобального масштаба, выполняя поиск задоли секунды.

FindFace — технология распознавания лиц, разработанная российской компанией NtechLab, специализирующейся на решениях в областинейронных сетей. На базе данной технологии компания представляет линейку решений для государства и разных отраслей бизнеса.

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

findface.pro

Оборудование уже закуплено, хотя пока и не полностью развернуто. На первом этапе в систему внесут фото нарушителей карантина и заболевших в легкой форме, остающихся дома. Также она сможет отмечать подозрительную активность в отдельных домах и подъездах.

В NTechLab говорят о 95-процентной точности при скромных технических требованиях к камерам (720х576 точек при 15 кадрах в секунду; изображение лица в 60х60 точек).

Данные с камер планируется использовать вместе с информацией сотовых операторов. Для полноценного запуска потребуется несколько недель. Подобные технологии уже используются для борьбы с пандемией в Китае, на Тайване и в Европе.

Как система сможет работать для контроля самоизоляции

Во-первых,в нее можно загрузить фотографии людей, которые уже нарушали карантин, чтобы вести постоянное наблюдение. Также туда могут поместить фото людей с легкой формой болезни, которые лечатся дома. «Медицинская маска не помешает работе системы: она способна распознать человека, даже если до 40% лица будет перекрыто»,— заверяет собеседник, знакомый с ситуацией. По его словам, власти, скорее всего, не будут помещать в мониторинг всех москвичей. «Проблем с точки зрения мощностей и технической составляющей у города нет, но это будет неразумно с точки зрения реагирования на инциденты»,— полагает он.

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

findface.pro

Во-вторых, по словам собеседника,можно будет отслеживать соблюдение полного карантина отдельных зон. «Можно выделить особо опасные здания или подъезды и позволить системе уведомлять о том, что в них кто-то входил. Также дополнительные камеры могут быть установлены на входах в парки и особенно людные места»,— поясняет источник.Камеры также будут собирать обезличенную статистику, которая позволит увидеть территории и дома, где поток людей не сократился, и понять, с чем это связано.

Как компьютер засекунду сравнивает новый снимок смиллионом других

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

findface.pro

Представим, выспускаетесь вметро, икамера сняла вас наэскалаторе внеудобном ракурсе- под этим углом программа присваивает вам № 8, хотя вбазе выуже были записаны как № 10. Нейросеть попала «где-то рядом», будто неразглядев пару букв ввашем имени. Она все равно неспутает вас спарнем насоседней ступеньке, потому что его лицо— это уже № 500, авэтой лотерее всегда побеждает именно ближайшее повеличине число ксохраненному впамяти. Ваши «№ 8» ближе к«№ 10». Это неаналогия, так буквально ипроисходит: одно такое число называется «признаком», или «фичей» (feature). Обычно нейросеть выдает ряд из128 отдельных чисел поодному портрету, чтобы точно описать именно ваше лицо. Такой ряд еще называют «фичамапа» (feature map), тоесть карта признаков, потому что поней вас можно даже нарисовать начистом листе, будто вигре «соедини точки».

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

Даже если вбазе нейросети хранится миллион портретов, ейненужно снова обрабатывать старые снимки- каждому человеку уже соответствует набор чисел. Достаточно получить фичи сосвежего снимка камеры, послать ихвбазу, азатем найти ближайший ряд чисел изуже сохраненных наборов. Нестрашно, если цифры небудут совпадать абсолютно: насамом деле фичи— это векторные, тоесть «растяжимые» величины, аихвычитание— математическая операция, которая называется расчетом «расстояния Хэмминга». Так работают вообще все сервисы поиска нанейросетях: иShazam, иFindFace, иGoogle Images имногие другие. Сравнивается несам контент, атолько ряды чисел, присвоенные каждой отдельной картинке.

Нейросеть «следит» за нами. Система распознавания лиц

Ядро нейросети— это почти черный ящик. Программисты часто сами незнают, какие признаки идетали ихнейросеть описывает фичами, тоесть выбирает «важными» для себя. Через миллион попыток она сама находит эффективный путь сравнения «пятен». Итоговый, «выстраданный» алгоритм укаждой команды уникален. Его держат втайне, шифруют инераскрывают другим компаниям. При этом фичами для него могут оказываться родинки навашем лбу, цвет отдельного пятна наснимке, длина носа или просто яркость пикселя вконкретной точке.

Смотрите также

Реален ли многоразовый космический корабль «Арго»? Что известно о проекте частной российской компании

О том, что российский космический корабль «Арго» сможет не только доставлять грузы на МКС, но …

Дискриминации по цвету «QR-кода». Добро пожаловать в новый мир физически здоровых людей!

Система паспортов виртуального здоровья была введена по всему Китаю в феврале 2020 года для мониторинга …

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *