В Новосибирске видеокамеры "научились" распознавать лица под маской

Как рассказали в управлении информационной политики НГТУ, система может применяться в том числе на предприятиях с проходными пунктами. Система включает в себя видеокамеру, программное обеспечение, которое анализирует полученные данные, и вычислительный комплекс. Ученые разработали специальный алгоритм, который по ключевым точкам в верхней части лица определяет человека, сравнивая информацию с биометрическими данными, загруженными в базу системы. Кроме того, удалось значительно удешевить комплекс. - Вычисления на нейросетях сейчас проводятся, как правило, на видеоадаптерах, - поясняет доцент кафедры автоматизированных систем управления факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ Иван Томилов. - Для высокого уровня производительности нужны качественные видеоадаптеры, но они стоят дорого. В нашей системе вычислительные задачи требуют меньше оперативной памяти и процессорного времени, соответственно, нет необходимости приобретать дорогие видеоадаптеры. Обучение нейросетей проходило под конкретную задачу, за счет этого получилось достигнуть более высокой производительности. Как правило, в центрах обработки данных используются очень мощные и дорогостоящие видеокарты, цены на которые начинаются от 300 тысяч рублей. Новосибирские разработчики научились с той же эффективностью использовать обычные процессоры стоимостью от полутора десятка тысяч рублей. В результате систему распознавания лиц можно запустить на обычном компьютере. - Мы формируем базу данных, чтобы определить, есть у человека доступ на предприятие или нет, - говорит Иван Томилов. - В базе хранятся не изображения лиц, а их оцифрованные значения: расстояния между ключевыми точками на лице. База формируется следующим образом: всем сотрудникам организации делают фотографии с разных ракурсов и загружают их биометрические данные. Если придет кто-то, чьих данных нет в базе, система это покажет. Новая версия алгоритма позволяет пропускать через турникет до 40 человек в минуту и устраняет необходимость специально останавливаться перед объективом камеры. Как уверяют авторы системы, аналогов, которые столь же эффективно определяли бы личность человека в медицинской маске, у российских разработчиков нет. А в условиях пандемии и режима ограничений, связанных с распространением COVID-19, это нововведение становится как никогда актуальным.