Внедрение российской ИТ-системы в Саудовской Аравии
Технологический партнер госкорпорации «Ростех» – компания NtechLab будет сотрудничать с саудовской цифровой платформой по заказу такси EGO. Соответствующий меморандум уже подписан. Об этом сообщается в начале июня 2024 г. на сайте «Ростех».
По информации «Ростех», в рамках сотрудничества EGO планирует внедрить решение NtechLab по распознаванию лиц для улучшения сервиса проверки личности водителей в своем приложении. Водителю необходимо будет отправить секундное видео, чтобы ИИ убедился, что человек на водительских правах - именно он, а не третье лицо.
Ведущее направление NtechLab на 2024 г., это разработка технологии распознавания лиц и силуэтов с высокой точностью с помощью анализа видео на основе ИИ. Эта технология позволяет с высокой точностью идентифицировать людей и объекты в различных условиях, включая безопасность, наблюдение и охрану правопорядка, а также применяется в сфере развлечений, маркетинга и других областях.
«Это новое для нас технологическое направление, где мы можем применить весь наш опыт использования видеоаналитики. ИИ трудно обмануть. Алгоритмы ИИ в состоянии отличить реального владельца аккаунта от мошенника и даже от силиконовой маски с его лицом! Технология нужна для того, чтобы узнать, кто перед нами. Это может быть полезно в разных ситуациях, например, когда пользователь хочет наложить какую-нибудь маску на себя в Snapchat или Instagram* (принадлежит организации Meta, которая признана экстремистской на территории России). В другом варианте, когда владельцы бизнеса хотят проверить, что человек, который показывает свой паспорт или водительское удостоверение онлайн, действительно тот, за кого себя выдает», – сказал генеральный директор NtechLab Алексей Паламарчук.
Саудовский сервис по заказу такси EGO был основан в 2018 г. Его главный офис расположен в столице страны – Эр-Рияде. Компания выполняет функцию точки связи между водителем и пассажиром с помощью приложения на смартфоне. Со слов представителей из компании EGO, они рады сотрудничать с российской компанией NtechLab в сфере ИИ. В EGO будут использовать решение компании NtechLab для улучшения безопасности ИТ-сервиса на территории Саудовской Аравии, Египта и Марокко.
Для чего же нужна технология
Система распознавания лиц - очень распространенная система на сегодняшний день. Она широко используется в различных областях, таких как безопасность, развлечения, социальные сети и т.д. Данная технология развивается каждый год с невероятными темпами. Сама технология позволяет сопоставить человеческое лицо с цифровым изображением или видеокадром с базой данных (БД) лиц для подтверждения личности человека. Хотя она менее точна, чем распознавание отпечатков пальцев, ей часто отдают предпочтение из-за ее бесконтактности. В основном она используется в сфере личной безопасности, правоохранительных органах или при цифровой регистрации в финансовой сфере.
ИИ-технология - это сложный способ проверки или установления личности человека с помощью алгоритма, который обрабатывает цифровое изображение или видеокадр. Система выделяет отличительные черты лица человека, изображенного на картинке, и сопоставляет их с лицами, уже зарегистрированными в БД. Популярность этой технологии на июнь 2024 г. растет, и постоянно появляются новые способы ее использования. Цифровые изображения и видеоснимки становятся все более четкими и простыми для выделения людей и лиц, а программное обеспечение (ПО) и алгоритмы сопоставления выигрывают от увеличения количества данных и точности.
Использование распознавания лиц и данных о них также становится все более важной частью коммерческой идентификации, помогая находить людей и персонализировать продажи и маркетинговые сообщения. Распознавание лиц также все чаще используется в автоматическом индексировании изображений, взаимодействии человека и техники и системах видеонаблюдения. Технологический прогресс постоянно происходит, и в нем происходят значительные обновления.
Как работает ИТ-система
Раньше для распознавания лиц использовались каскад Вуаля-Джонса-Хаара или гистограмма ориентированных градиентов. Однако современная технология распознавания лиц основана на специальной нейронной сети, называемой конволюционной нейронной сетью. Для подбора шаблонов лиц конволюционные нейросети обрабатывают каждое изображение в несколько этапов.
Первый шаг - обнаружение лица в большом изображении или сцене. Этот процесс включает в себя выделение черт лица из окружающей обстановки и определение их местоположения в кадре.
После обнаружения лица ИИ-технология анализирует его черты. Этот анализ обычно основан на геометрии лица, измерении различных ключевых точек на лице, известных как ориентиры или узловые точки, которые могут включать расстояние между глазами, форму челюсти, контуры скул, губ и носа.
В результате анализа извлекаются черты лица, которые используются для создания отпечатка лица или шаблона лица - цифровой карты геометрии лица.
Затем этот шаблон лица сравнивается с базой данных известных лиц. Для этого используются сложные ИИ-алгоритмы сопоставления, учитывающие изменения освещения, выражения лица и ракурсов.
Конволюционная нейронная сеть преобразует каждый шаблон лица в числовой код, а каждый шаблон выражает в виде числового вектора. Чем ближе два вектора друг к другу, тем больше вероятность того, что между ними есть совпадение по лицу. Технология распознавания лиц работает путем захвата цифрового изображения или видеокадра с изображением лица. Это изображение тщательно анализируется, чтобы определить конкретные ориентиры или особенности лица, известные как узловые точки. Эти узловые точки, являющиеся важнейшими элементами геометрии лица, такими как расстояние между глазами или ширина носа, используются для создания шаблона лица - цифрового представления его уникальных характеристик.
Современные системы распознавания лиц используют сложные алгоритмы, которые могут оценивать и регистрировать более 80 таких узловых точек шаблона лица. Данные из этого шаблона лица преобразуется в математическую формулу, в результате чего получается так называемая подпись лица. Эта подпись - своеобразный цифровой код, в котором заключены черты лица, хранящиеся в БД. Когда технология распознавания лиц сталкивается с новым изображением, она сравнивает новый шаблон лица с подписями в существующей БД известных лиц. Используя сложный набор алгоритмов ИИ, система оценивает шаблон лица с впечатляющей скоростью и точностью, чтобы определить, совпадает ли он с какой-либо сохраненной подписью лица.
Ключ к успеху технологии распознавания лиц лежит в развитии машинного обучения (ML), которое совершенствует процесс создания и сравнения шаблонов лиц. По мере того как ИТ-система учится на каждом обработанном лице, она постепенно повышает свою точность, укрепляя ключевую роль технологии в таких областях, как ИТ-безопасность, аутентификация личности и различные приложения в нашей цифровой экосистеме.
Поделиться