Нейронная сеть обучена определять уникальные характеристики лица, чтобы затем находить похожие лица в базе.Ежедневно нейросети обрабатывают миллионы данных, которые позволяют отследить не только передвижение, но и привычки и предпочтения людей. Фотография — это прямоугольник с кучей пятен и линий. Сначала нейросеть выделяет из этого «информационного шума» лицо человека, а потом ищет разницу между «пятнами» на одном лице и «пятнами» на другом.. В процессе, некоторые пятна можно объединять, чтобы упростить картинку (такие нейросети называют «сверточными»).

 

Как нейросеть «узнает» лицо

Нейросеть обучается сама, с нуля, методом проб и ошибок, как крыса в лабиринте, которая постоянно тыкается в стены. С каждым столкновением она чуть-чуть «подкручивает» свои настройки в случайную сторону, и «крыса» поворачивает по-другому, пока наконец не начнет уклоняться от стен или не научится выбирать нужные пятна на снимке (это называется «обратное распространение ошибки»).

 

Чтобы научиться узнавать лица, нейросети нужен альбом фотографий, где люди уже подписаны по именам. Затем инженер ставит рядом два снимка из базы и спрашивает у нее, один ли это человек (такой метод обучения называется Triplet Loss). Если алгоритм путает лица, происходит «столкновение крысы со стеной». Инженер «дрессирует» нейросеть в лаборатории, будто готовит жеребца к очередным скачкам, гоняя его по ипподрому.

 

Например, программисты полюбили базу аватарок пользователей «ВКонтакте» и начали тренировать свои нейросети на ней. Так делало большинство лидирующих теперь компаний по распознаванию лиц. Это был самый простой способ за месяц достать базу из миллионов подписанных лиц для обучения. Раньше «ВКонтакте» с этим вообще не боролись (в отличие, например, от Facebook). Сейчас на рынке также активно выкачивают Instagram. Есть база — значит, есть, на чем 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 175 тыс. городских камер.

Алгоритм NtechLab работает с базами лиц глобального масштаба, выполняя поиск за доли секунды.

FindFace  -  технология распознавания лиц, разработанная российской компанией NtechLab (входит в Ростех), специализирующейся на решениях в области нейронных сетей. На базе данной технологии компания представляет линейку решений для государства и разных отраслей бизнеса.

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.

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.

распознавание лиц, NtechLab, FindFace, камеры, фото, нейросеть, ВКонтакте,  Facebook, Instagram, карантин, режим самоизоляции
 

 

 

Как компьютер за секунду сравнивает новый снимок с миллионом других

Представим, вы спускаетесь в метро, и камера сняла вас на эскалаторе в неудобном ракурсе - под этим углом программа присваивает вам № 8, хотя в базе вы уже были записаны как № 10. Нейросеть попала «где-то рядом», будто не разглядев пару букв в вашем имени. Она все равно не спутает вас с парнем на соседней ступеньке, потому что его лицо — это уже № 500, а в этой лотерее всегда побеждает именно ближайшее по величине число к сохраненному в памяти. Ваши «№ 8» ближе к «№ 10». Это не аналогия, так буквально и происходит: одно такое число называется «признаком», или «фичей» (feature). Обычно нейросеть выдает ряд из 128 отдельных чисел по одному портрету, чтобы точно описать именно ваше лицо. Такой ряд еще называют «фичамапа» (feature map), то есть карта признаков, потому что по ней вас можно даже нарисовать на чистом листе, будто в игре «соедини точки».

распознавание лиц, NtechLab, FindFace, камеры, фото, нейросеть, ВКонтакте,  Facebook, Instagram, карантин, режим самоизоляции
 

Даже если в базе нейросети хранится миллион портретов, ей не нужно снова обрабатывать старые снимки - каждому человеку уже соответствует набор чисел. Достаточно получить фичи со свежего снимка камеры, послать их в базу, а затем найти ближайший ряд чисел из уже сохраненных наборов. Нестрашно, если цифры не будут совпадать абсолютно: на самом деле фичи — это векторные, то есть «растяжимые» величины, а их вычитание — математическая операция, которая называется расчетом «расстояния Хэмминга». Так работают вообще все сервисы поиска на нейросетях: и Shazam, и FindFace, и Google Images и многие другие. Сравнивается не сам контент, а только ряды чисел, присвоенные каждой отдельной картинке.

 

распознавание лиц, NtechLab, FindFace, камеры, фото, нейросеть, ВКонтакте,  Facebook, Instagram, карантин, режим самоизоляции
 

Ядро нейросети — это почти черный ящик. Программисты часто сами не знают, какие признаки и детали их нейросеть описывает фичами, то есть выбирает «важными» для себя. Через миллион попыток она сама находит эффективный путь сравнения «пятен». Итоговый, «выстраданный» алгоритм у каждой команды уникален. Его держат в тайне, шифруют и не раскрывают другим компаниям. При этом фичами для него могут оказываться родинки на вашем лбу, цвет отдельного пятна на снимке, длина носа или просто яркость пикселя в конкретной точке. 

 

 

Источник/ Источник

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.

Новости о науке, технике, вооружении и технологиях.

Подпишитесь и будете получать свежий дайджест лучших статей за неделю!