В разработанной системе вычислительные задачи требуют меньше оперативной памяти и процессорного времени, чем представленные аналоги.
Система
распознавания лиц – это программно-аппаратный комплекс: видеокамера,
программное обеспечение, которое анализирует полученные данные, и
вычислительный комплекс. По словам разработчиков, система может применяться на
предприятиях с проходными пунктами.
«Вычисления
на нейросетях сейчас проводятся, как правило, на видеоадаптерах. 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», – комментирует
один из разработчиков проекта, доцент кафедры автоматизированных систем
управления факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ Иван
Томилов.
Чтобы
идентифицировать личность, лицо которой скрыто под маской, был разработан
специальный алгоритм: он выделяет ключевые точки в верхней части лица и по ним
определяет человека. Система считывает ту часть лица, которая не скрыта маской,
и сравнивает ее с биометрическими данными, загруженными в базу системы.
«В центре
обработки данных используют мощные видеокарты от 24 Гб, например, Nvidia Tesla.
Они сделаны, чтобы работать с нейросетями, их стоимость начинается от 300 000
тысяч рублей. Мы же используем обычные процессоры стоимостью от 14 000 рублей.
Все оптимизировано по инструкциям процессоров. Это сильно расширяет перспективу
внедрения системы», – рассказывает один из разработчиков проекта, инженер
лаборатории компьютерного зрения и дополненной реальности Егор Бухамер.
Преимущество
системы в том, что в ней используют более дешевые комплектующие, чем в
существующих аналогах, эту систему можно запустить даже на обычном компьютере.
В России это первая система распознавания личности в «умном доме», которая
может идентифицировать лица под медицинской маской.
«Новая
версия алгоритма позволяет пропускать до 30–40 человек в минуту через турникет:
нет необходимости специально останавливаться перед камерой. Скорость прохода
будет зависеть только от пропускной способности турникетов», – говорит Егор
Бухамер.
Алгоритм
безопасной идентификации личности, разработанный учеными, не даст обмануть
систему с помощью фотографии или изображения на экране. Разработка позволяет не
только распознавать лица и объекты, но и производить интеллектуальное
видеонаблюдение и удаленную идентификацию.
«Мы
формируем базу данных, чтобы определить, есть у человека доступ на предприятие
или нет. 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», – говорит Иван Томилов.
НГТУ НЭТИ
работает над проектом совместно с компанией «Элтекс». НЭТИ делает
научно-исследовательскую работу, «Элтекс» выполняет техническую реализацию
устройства. Проект реализован в рамках системы «умный дом».
«В отличие
от других аналогичных систем <…> эта разработка позволяет распознавать
лица людей, даже частично закрытых защитной маской, что особенно важно в
условиях пандемии COVID-19. По целому ряду показателей: качеству, точности
определения – мы значительно превосходим конкурентов, и на нашу продукцию есть
спрос, в том числе со стороны иностранных компаний», – комментирует директор
«Элтекс» Алексей Черников.
Сейчас
разработка находится на стадии опытной эксплуатации: НГТУ НЭТИ и «Элтекс»
совместно разрабатывают зоны, в которых будет тестироваться система. На
реализацию системы были направлены субсидии областного правительства,
полученные в 2019 году. Проект рассчитан на 2 года.
От НГТУ НЭТИ
над проектом работали инженеры лаборатории компьютерного зрения и дополненной
реальности вуза Егор Бухамер, Артём Сорока и Герман Магай.