Лица нарушителей в Томске могут распознать даже в масках или соцсетях

Технологии искусственного интеллекта при распознавании лиц, разработанные томскими учеными, позволяют находить нарушителей в масках и соцсетях.

Как стало известно НИА Томск, современные информационные технологии позволяют легко распознавать в толпе лица людей, сопоставлять их с имеющейся базой данной и дополнять ее. По словам томских экспертов, для таких технологий не проблема даже бегущий человек в маске.

Заместитель директора Института системной интеграции и безопасности ТУСУРа, кандидат технических наук Антон Конев рассказал, что за последнее десятилетие технологии, связанные с распознаванием образов, продвинулись достаточно серьезно вперед. Сегодня они применяются практически всеми производителями смартфонов, систем видеонаблюдения и так далее.

«Изначально, в качестве практического применения данных технологий, речь шла только, например, о распознавании камерами номеров машин для фиксации нарушителей правил дорожного движения или при въезде на территорию организаций, частные парковки. Дальше технологии стали развиваться в сторону биометрической аутентификации. Опираясь на искусственный интеллект, они позволяют определять пол, возраст человека и другие характеристики. Например, для подтверждения личности на смартфонах распознавание собственного лица сегодня – абсолютно обычная история. Более того, к Чемпионату мира по футболу, который проходил в России в 2018 году, были внедрены технологии по распознаванию лиц в толпе. С их помощью в московском метро были задержаны несколько преступников», – поясняет Антон Конев.

Новые технологии используют во всех крупных городах, в том числе, в Томске. В нашем регионе они интегрированы в системе «Безопасный город» и применяются правоохранительными органами.

«С учетом роста вычислительных мощностей и переноса информации в «облака», появляется возможность сохранять большие объемы данных с камер видеонаблюдения, а также обрабатывать их в режиме реального времени, – продолжает Антон Конев. – Так, охранника в магазине могут оперативно предупредить, если камера на входе распознает человека из «черного списка». Помимо базы данных нарушителей, большие вычислительные мощности позволяют анализировать зафиксированных видеокамерой людей, сопоставляя с изображениями в социальных сетях. Определяя ключевые параметры, «точки» на изображениях, размещенных в аккаунтах, системы могут осуществлять поиск людей по этим признакам».

К слову, масочный режим фактически не сказывается на распознавании лиц.

«Уже есть исследования и разработки, которые посвящены системам, позволяющим с высокой точностью – до 70% и выше определять людей с частично закрытым лицом – шарфом, очками, маской, – подчеркивает Антон Конев. – Остаться незамеченным становится сложнее, но эти технологии, анализирующие потоки людей, направлены, прежде всего, на безопасность».