"Умный домофон" - не просто устройство для входа в подъезд, а комплексная система безопасности для жильцов дома. Домофон, подключенный к интернету, объединен в единую сеть с охранно-пожарной сигнализацией, что позволяет в автоматическом режиме сообщать в контактный центр экстренной службы о нештатных ситуациях и оповещать жителей дома об опасности. Также при помощи домофона в случае необходимости можно самостоятельно связаться с экстренными службами", - сообщил исполнительный директор "Ростеха" Олег Евтушенко (разработку представил концерн "Автоматика", входящий в "Ростех"). Тестирование "умных домофонов" предшествующего поколения началось полтора года назад в Москве. Пилотный проект "Смарт-Квартал" объединяет семь многоквартирных домов.
Рынок "умных" устройств для дома и городской среды стремительно развивается. Системы видеонаблюдения с технологией распознавания лиц все чаще применяются в бизнесе, ретейле, вопросах безопасности.
"Для корректной работы распознавания лиц важен предварительный этап - "обучение" нейронной сети. Через искусственный интеллект прогоняют большое количество пар фотографий, помеченных как совпадающие. Сеть их запоминает и приобретает способность распознавать и незнакомые изображения. На первом этапе распознавания фото или стоп-кадр с камеры попадает в уже натренированную нейронную сеть, которая на выходе дает координаты лица в кадре. Простыми словами - система определяет, что на изображении расположено именно лицо, а не другой объект. Затем специальный алгоритм высчитывает положение специфических точек на лице (рот, нос, глаза и так далее), - рассказывает Виталий Виноградов, менеджер по продуктам сервиса облачного видеонаблюдения и видеоаналитики Ivideon. - На основании координат этих точек и расстояний между ними изображение поворачивается под нужным углом и масштабируется в наиболее подходящий для дальнейшей обработки вид. Нормализованное фото передается в еще одну нейронную сеть, которая математически сравнивает изображение с фото, загруженными в базу, и выдает процент похожести ".
Старые системы распознавания, основанные на выделении точек на лицах, работающие на технологии 2D, легко обмануть - достаточно просто показать фотографию. Но с каждым годом система совершенствуется, повышается уровень точности распознавания биометрических данных человека. "Трехмерное распознавание лиц надежно. Эта технология базируется на принципе структурированной подсветки. На лицо проецируется световая сетка, изображение с сеткой обрабатывается и преобразуется в 3D-модель, на основе которой строится высокоточный биометрический шаблон", - пояснила Дарья Подольская, представитель компании PERCo.
"Если в поле зрения камеры окажется любой человек, не внесенный в "белый список", камера пришлет экстренное уведомление на телефон сотруднику службы безопасности и начнет запись всех действий подозрительной персоны. Такая система помогает не только снизить риск диверсии, но и повышает стандарты безопасности внутри компании, производство - это опасное место, допуск к которому должен быть только у подготовленного персонала", - пояснил Виталий Виноградов.
Шон Да, генеральный директор YI Technology, утверждает, что современная система способна узнать человека, даже если он попытается обмануть камеру: "Система четко понимает, когда перед ней реальный человек или же фотография, и идентифицирует фотографию как ошибку. Мы также закрывали половину лица, кривлялись на камеру. Система безошибочно определяла стоявшего перед ней человека".
Недавно Facebook разработал технологию, которая сможет обмануть систему распознавания лиц. В отчете компании сказано, что технология при помощи нейросетей способна вносить изменения в лицо человека как в записи, так и в режиме онлайн. Эти изменения стирают признаки, с помощью которых происходит идентификация личности. "Человек на обработанном видео выглядит так же, как в оригинале, но современные системы распознавания лиц уже не могут идентифицировать его. При этом эксперименты показали, что зрители не понимают, какое лицо сгенерировано, а какое нет", - говорится в отчете.