Как только системы распознавания лиц стали выходить в большой мир, сразу появились желающие «взломать» их. Возможность распознавания лиц уже встроена в Sigur. Система распознавания лица выделяет лицо человека и в дальнейшем идентифицирует его на основе имеющихся данных, которые содержатся в информационной базе.
Распознавание лиц: как это работает и что с ним будет дальше?
Система оплаты проезда по лицу стала лишь одной из частей проекта по широкомасштабному внедрению системы распознавания лиц в московском транспорте и в городе в целом. Система оплаты проезда по лицу стала лишь одной из частей проекта по широкомасштабному внедрению системы распознавания лиц в московском транспорте и в городе в целом. Систему распознавания лиц для поиска уклоняющихся от частичной мобилизации начали использовать в Москве. Начальник юридической службы ГУП "Московский метрополитен" Андрей Лебедев отметил, что система Face Pay, судя по поступающим ему отзывам, удобна для пассажиров. Тысячи видеокамер смогут распознавать лица прохожих в Ростовской области.
Технология распознавания лиц: как работают решения VisionLabs
| Найти по фотороботу и селфи. Как в Воронеже сможет работать система распознавания лиц | По состоянию на 2023 год в России не меньше 62 регионов используют системы распознавания лиц — об этом сообщил «ТАСС» Сергей Скучков, глава NtechLab, одной из компаний-разработчиков таких технологий. |
| Власти Москвы доработают систему распознавания лиц для отслеживания преступников / Хабр | Более трех тысяч видеокамер городской сети видеонаблюдения подключили к системе распознавания лиц. |
| Технология распознавания лиц: как работают решения VisionLabs | Главная цель системы распознавания лиц — обеспечение безопасности. |
| Как работает система распознавания лиц в Москве | Мэрия Москвы модернизирует систему распознавания лиц. Департамент информационных технологий объявил тендер на портале госзакупок на модернизацию системы распознаванию лиц. |
| Как работает система распознавания лиц в Москве | В аэропортах системы распознавания лиц с успехом используются для ускорения посадки пассажиров в самолет – они могут сократить длительность всех процедур примерно на треть. |
Как это работает. Алгоритм распознавания лиц
По словам столичных властей, система распознавания лиц создана для обеспечения правопорядка и помогает правоохранительным органам разыскивать подозреваемых в преступлениях лиц. Департамент информационных технологий Москвы планирует доработать единый центр хранения данных, на мощностях которого действует столичная система распознавания лиц, для централизации сбора видеопотока по всем регионам страны. 18. Развертывание систем распознавания лиц правоохранительными органами должно быть ограничено четко обоснованными целями при полном соблюдении принципов пропорциональности и необходимости и применимого законодательства. Глава «Ростеха» Чемезов: систему распознавания лиц РФ использовали на ЧМ по футболу в Катаре. В столице системы распознавания лиц устанавливаются повсеместно: от площадей и мест большого скопления людей, до общественного транспорта.
Система распознавания лиц
| Распознавание лиц: как это работает и что с ним будет дальше? | Создатели коммерческих систем распознавания лиц не раскрывают принципов работы своих алгоритмов, поэтому в качестве испытуемых были выбраны решения с открытым исходным кодом. |
| Система распознавания лиц — последние новости сегодня | | По состоянию на 2023 год в России не меньше 62 регионов используют системы распознавания лиц — об этом сообщил «ТАСС» Сергей Скучков, глава NtechLab, одной из компаний-разработчиков таких технологий. |
| Система распознавания лиц | Департамент информационных технологий Москвы 27 августа объявил тендер на модернизацию подсистемы автоматической регистрации сценариев индексирования видеоинформации (ПАРСИВ), через которую полицейские подключаются к московской системе распознавания. |
| В России более 60 регионов внедрили системы распознавания лиц | Флагманский продукт NtechLab — система FindFace Multi — узнает до 50 силуэтов людей и автомобилей. |
Системы распознавания лиц
Технология отслеживания людей, применение системы биометрического распознавания лиц для обеспечения безопасности, оплаты проезда, идентификации клиентов банков и ритейла; работа камер видеонаблюдения и программы видеоаналитики; споры о приватности и личном. Сегодня любого человека можно вычислить в толпе и узнать о нем практически все — где он живет, работает, с кем общается и чем интересуется Система распознав. Систему распознавания лиц для поиска уклоняющихся от частичной мобилизации начали использовать в Москве. Аферисты обогатились, взломав легендарную китайскую систему распознавания лиц. Глава «Ростеха» Чемезов: систему распознавания лиц РФ использовали на ЧМ по футболу в Катаре.
Как распространяется система слежки за россиянами
Бесконтактная пропускная система распознавания лица Распознавание и поиск похожих лиц. «Face-Интеллект» применяется в системах общественной безопасности, на объектах с повышенными требованиями к контролю доступа, в ритейле и гостинично-ресторанном бизнесе. Компания NtechLab запустила пилотные проекты московской системы распознавания лиц в десяти крупных российских городах. Система распознавания лиц в московском метро заработает к 1 сентября. Система распознавания лиц в базе данных полиции определила 70-процентное сходство Ермошина с преступником, который тоже носил очки и похожую осеннюю одежду. модуль распознавания лиц.
Разработчик ПО для распознавания лиц из России стал лучшим в мире стартапом
О том, что Московская область станет вторым регионом России, где разворачивается система распознавания лиц, признался её разработчик – компания NtechLab. Система будет аналогична той, что уже работает в столице. Тысячи видеокамер смогут распознавать лица прохожих в Ростовской области. Рособрнадзор анонсировал применение системы распознавания лиц на сдаче ЕГЭ.
Системы распознавания лиц
| Как распространяется система слежки за россиянами | Последние новости нашей компании и события рынка распознавания лиц. |
| Названы способы бороться с ошибками систем распознавания лиц 17.02.2024 | Банки.ру | Мэрия Москвы модернизирует систему распознавания лиц. Департамент информационных технологий объявил тендер на портале госзакупок на модернизацию системы распознаванию лиц. |
| Как распространяется система слежки за россиянами | Октагон.Медиа | Более трех тысяч видеокамер городской сети видеонаблюдения подключили к системе распознавания лиц. |
Разработчик ПО для распознавания лиц из России стал лучшим в мире стартапом
Например, с 2020 года она помогла найти в метро 954 человека, пропавших без вести. Среди них 199 детей", - говорится также в сообщении.
У жителей города появился дополнительный уровень защиты, — рассказал руководитель Департамента информационных технологий Москвы Артем Ермолаев. Наш приоритет — баланс между конфиденциальностью и безопасностью, и мы придерживаемся строгой внутренней политики контроля, гарантирующей соблюдение прав граждан». В Департаменте добавили, что сегодня это одна из крупнейших в мире систем безопасности, где идентификация личности применяется в таком масштабе. Сейчас к системе городского наблюдения подключены порядка 16 тысяч пользователей — это сотрудники правоохранительных органов, государственных и муниципальных организаций. Для каждого установлен свой уровень доступа, что позволяет соблюдать конфиденциальность информации.
Правоохранители могут получить необходимые данные по запросу в рамках действующего законодательства, а сотрудники госучреждений получают доступ к видеокамерам только с тех территорий и маршрутов, за которые они несут ответственность. Каждое обращение к системе слежения фиксируется. Функция распознавания лиц работает в режиме онлайн, процесс идентификации личности занимает несколько секунд.
Какие возможности биометрия даст бизнесу, медицине, образованию и как с помощью технологии распознавания лиц мир станет безопаснее и удобнее — «Лента. Все распознается в сравнении Начало 1960-х годов. Несколько человек сидят за столом и измеряют линейкой лица на распечатанных фотографиях. Их интересует ширина рта, высота лба и характеристики других черт лица: эти данные нужны, чтобы помочь слабым компьютерам научиться распознавать лица. Если сегодня для обучения искусственного интеллекта достаточно загрузить в него миллионы фотографий, то у американских ученых Вуди Бледсо, Хелен Чен Вульф и Чарльза Биссона такой возможности попросту не было. На заре создания технологии распознавания лиц процесс обучения программы длился долго. Чтобы ускорить его, ученые обзавелись специальным электронным графическим планшетом — одним из первых в своем роде. С его помощью Бледсо определял координаты черт лица — это в разы сокращало время обучения системы. Разработанный в 60-е алгоритм действительно умел определять человека по фотографии, однако технология была далека от совершенства: машину легко могла сбить с толку улыбка или признаки старения. Все изменилось, когда наработками ученых заинтересовались американские власти. В 1967 году они предложили Бледсо и инженеру-исследователю Питеру Харту разработать систему, с помощью которой полицейские могли бы быстрее сверять фото потенциальных преступников со снимками в своей базе данных. В итоге ученые создали две программы, которые уже тогда в разы превосходили человека по скорости: машина справлялась за три минуты с задачей, на которую у полицейского уходило шесть часов. Правда, широкая общественность узнала о достижениях Бледсо и Харта лишь недавно — до 2005 года информация об их исследовании была засекречена. Позже японцу Такео Канадэ удалось вычеркнуть из процесса человеческое вмешательство и автоматизировать распознавание лиц, а исследователи Майкл Кирби и Лоуренс Сирович помогли программе справиться с идентификацией человека на разных фотографиях независимо от положения головы и масштабов изображения. Вскоре американцы Мэтью Турк и Алекс Пентланд усовершенствовали этот алгоритм, совместив его с технологией распознавания лиц. С момента появления первых таких систем прошло 60 лет, и технология шагнула намного дальше, чем это можно было представить. Преступная разгруппировка 2017 год. В не самом криминальном регионе Великобритании — Южном Уэльсе — произошло не самое громкое преступление, но его раскрытие стало вехой в истории распознавания лиц. Оборудованный камерой фургон засек преступника, лицо которого находилось в базе данных правоохранителей. Его арест стал первым случаем задержания преступника благодаря системе распознавания лиц. Прошло несколько лет, и уже мало кого удивляет, что с помощью этой технологии можно искать правонарушителей внутри страны, защищать границы государств и даже предотвращать теракты. В той же Великобритании для проверки посетителей массовых мероприятий используют камеры с умными алгоритмами: рядом со входом устанавливают специально оборудованный фургон с датчиками на крыше. Они сканируют лица проходящих людей и сверяют полученные снимки с базой данных преступников и правонарушителей. Как только система замечает в толпе человека из базы, она быстро оповещает об этом полицейских. Столицу Великобритании Лондон вообще называют рекордсменом по количеству камер наружного наблюдения: в 2019 году их было более 420 тысяч. Немало умных камер и в США. Она позволяет определять, кто именно посещал стратегически важные объекты. А министерство внутренней безопасности использует специальную систему для распознавания людей на границах между штатами. ФБР в своих расследованиях нередко опирается на данные, полученные с помощью подобных камер. В будущем власти США планируют внедрять технологии распознавания лиц практически во все сферы жизни, а желающие скрыться от умных алгоритмов создают специальные карты, на которых отмечают, где появились новые устройства Рекордсменом по количеству камер, оснащенных умными алгоритмами, стал Китай. В крупных городах страны они развешаны примерно через каждые 100 метров. Считается, что в Поднебесной расположена почти половина всех умных камер мира — около 400 миллионов. Технологию используют не только для поиска преступников, но и для сбора информации, влияющей на социальный рейтинг китайцев, — пока проект работает только в паре пилотных регионов, но если власти признают эксперимент успешным, к нему присоединятся и другие города. Железнодорожные вокзалы, аэропорты, туристические достопримечательности, выставочные комплексы, парки и офисные здания — камеры в Китае установлены буквально на каждом шагу. Нарушителям порядка не удастся скрыться от правосудия нигде, даже в общественном туалете. Тем не менее настоящий прорыв в системах распознавания лиц произошел не в далеком Пекине, а в Москве. Все началось с того, что выпускник факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ Артем Кухаренко создал приложение для распознавания пород собак. Друзья показали его работу потенциальному инвестору, после чего было решено не ограничиваться собаками, а нацелиться на более перспективный рынок — распознавание человеческих лиц. Кухаренко основал компанию NtechLab, которая разработала уникальный алгоритм распознавания лиц на основе самообучающихся нейронных сетей. Желая проверить свой уровень, команда отправила алгоритм на престижный конкурс The MegaFace Benchmark в Вашингтонский университет.
Кроме того, такая аналитическая система может помочь правоохранительным органам при поимке преступника выстроить маршрут его передвижения по городу. Система сама подберет нужные видеозаписи с разных камер наблюдения, идентифицировав подозреваемого на видео. Столичная сеть состоит из 160 тысяч видеокамер и охватывает 95 процентов подъездов жилых домов. До конца года горожане смогут самостоятельно устанавливать на своих домах камеры и подключать их к единой системе видеонаблюдения. У жителей города появился дополнительный уровень защиты, — рассказал руководитель Департамента информационных технологий Москвы Артем Ермолаев. Наш приоритет — баланс между конфиденциальностью и безопасностью, и мы придерживаемся строгой внутренней политики контроля, гарантирующей соблюдение прав граждан». В Департаменте добавили, что сегодня это одна из крупнейших в мире систем безопасности, где идентификация личности применяется в таком масштабе. Сейчас к системе городского наблюдения подключены порядка 16 тысяч пользователей — это сотрудники правоохранительных органов, государственных и муниципальных организаций.
Более 60 российских регионов внедрили системы распознавания лиц
Логическая группировка лиц. Создание и управление списками лиц, разделенных по категориям например, списки сотрудников или клиентов. Отправка событий. Отправка отчетов с информацией об обработанном изображении во внешние системы посредством Web socket. Проверка Liveness.
Где используются продукты VisionLabs С помощью продуктов VisionLabs компании из самых разных отраслей решают задачи, связанные с распознаванием лиц и обработкой биометрических данных. Наиболее активно они применяются в следующих сферах. Ритейл Подсчет аудитории Решения VisionLabs для ритейла помогут компаниям с подсчетом аудитории и сбором таких данных, как маршрут клиентов, возраст и пол посетителей, время ожидания, эмоции, точки привлечения внимания и других. Предотвращение краж и потерь С помощью решений VisionLabs компании из сегмента розничной торговли могут эффективно предотвращать кражи благодаря возможности распознавания опасного поведения и распознаванию уже известных злоумышленников и отслеживать действия сотрудников торговых точек.
Улучшение клиентского опыта Технологии распознавания лиц помогут отслеживать постоянных и уникальных посетителей, создавать персонализированные предложения на основе уже совершенных покупок, определять эффективность рекламы, оптимизировать программы лояльности и уведомлять о прибытии VIP-клиентов. Безопасность Продукты VisionLabs активно используются в целях повышения безопасности и контроля доступа. Умный город Технологии распознавания лиц от VisionLabs помогают делать городские пространства безопаснее. Продукты компании можно использовать для идентификации злоумышленников и подозреваемых лиц, в целях оптимизации работы систем общественного транспорта, улучшения пешеходных зон города, определения наиболее удачных мест для расположения сервисов и других задач.
Пограничный и транспортный контроль Внедрение продуктов VisionLabs на пограничном контроле позволяет повысить скорость проверки пассажиров и обеспечить высокий уровень безопасности. Решения компании используются при онлайн-регистрации пассажиров, самостоятельной регистрации на стойке, автоматизированном прохождении границы и посадке пассажиров. Контроль доступа Системами распознавания лиц оснащаются турникеты, проходные, дверные станции, домофоны и стандартные камеры видеонаблюдения. Это позволяет эффективно учитывать рабочее время сотрудников и повысить безопасность предприятия, исключив проникновение на территорию лиц без соответствующих прав доступа.
Банки Новые технологии трансформируют привычные сферы жизни. Не стали исключением и финансовые процессы. В этом сегмента продукты VisionLabs также нашли применение. Антифрод Продукты VisionLabs помогают финансовым организациям предотвращать различные виды мошенничества, включая махинации с кредитными картами и заявками на предоставление кредита, отмывание денежных средств.
Внедрение решений с функцией распознавания лиц помогают вычислять недобросовестных клиентов в отделениях банков, терминалах самообслуживания и банкоматах. Интернет-банкинг Все больше клиентов финансовых организаций делают выбор в пользу дистанционного обслуживания, отказываясь от личного посещения отделений. Для обеспечения безопасности подобных операций банки внедряют технологии распознавания лиц. С их помощью организации обеспечивают точную идентификацию и верификацию клиентов без ущерба комфорту, что не только помогает стать клиентом банка не выходя из дома, но и быстро подтверждать рисковые операции по лицу.
Биометрический эквайринг Предоставление полностью бесконтактного и безопасного метода оплаты товаров и услуг с помощью биометрических данных лица. Возможность применения в банковских отделениях, торговых точках, на транспорте.
Снижение уровня преступности в розничной торговле. Сканирование человеческих лиц может пригодиться в случае, когда требуется обнаружить недобросовестных покупателей, ворующих товары в супермаркете. Это весьма эффективно: преступников-рецидивистов удастся распознать ещё на входе в торговый зал. Изображения посетителей прогоняются по уже сформированным базам данных, и в тот самый момент, когда покупатель, представляющий потенциальную угрозу, зайдёт в супермаркет, охрана получит уведомление, а значит, сможет предотвратить возможную угрозу. Ещё один несомненный плюс в пользу технологии распознавания лиц заключается в том, что она делает возможным биометрический онлайн-банкинг.
Вместо того чтобы тратить время на ввод сложных паролей, вы можете просто посмотреть в камеру своего смартфона или ПК, и система распознает вас. Ни один злоумышленник не сможет взломать такую защиту. Даже если база данных будет украдена, то «оценка витальности» — метод, применяемый для определения, является ли носитель биометрических данных живым человеком, или это всего лишь изображение — в теории должна помешать хакерам использовать фотографии из базы для имитации реального пользователя. Маркетинг и реклама. В этой области идентификация применяется для повышения качества обслуживания клиентов. Так, популярный бренд замороженной пиццы DiGiorno использовал сканирование в своей маркетинговой кампании в 2017 году. Как работала система распознавания лиц в этом случае?
Проводился специальный анализ выражения лиц посетителей на мероприятиях, посвящённых бренду — это было нужно для того, чтобы определить эмоциональные реакции клиентов на пиццу. Сканирование лиц также может применяться в больницах с целью оказания помощи пациентам. Уже в наши дни некоторые медицинские учреждения проводят испытания систем распознавания лица человека для доступа к медкартам, упрощения процесса регистрации посетителей, определения боли и эмоционального состояния у тяжёлых больных. Кроме того, технология помогает обнаружить некоторые генетические заболевания. Мониторинг посещаемости студентов или работников. Ряд китайских учебных заведений успешно применяет технологию сканирования для контроля пропусков занятий. Используются специальные планшетные компьютеры, которые распознают лица студентов и прогоняют их по базе данных для подтверждения личности.
В широкой перспективе сканирование можно применять и для регистрации сотрудников на их рабочих местах — так начальство сможет без труда определять прогульщиков и опаздывающих. Распознавание водителей. Как утверждают потребительские отчёты, уже сейчас многие автомобильные компании проводят эксперименты с системами распознавания лиц, чтобы внедрить их на место привычных ключей от машины. Ко всему прочему, технология способна запоминать личные предпочтения владельцев авто: в каком положении они держат кресла и зеркала, какую радиостанцию слушают во время поездки. Реализация системы распознавания лиц в рамках СКУД В настоящее время выделяют три основополагающих принципа, согласно которым создаются системы распознавания лица человека. Локальный контроль и обработка информации, поступающей с камеры видеонаблюдения, на ПК. Такие устройства незаменимы на контрольно-пропускных пунктах и терминалах, к примеру, на проходной какого-либо промышленного комплекса.
Это очень удобно, поскольку полученные сведения отправляются прямиком в табель учёта рабочего времени. Такая реализация носит локальный характер и используется только для местного контроля. Удалённая обработка информации, поступающей с IP-видеокамер. В данном случае видеоряд обрабатывается на удалённом сервере, оснащённом необходимым ПО. Обработка данных непосредственно в видеокамере. При таком способе реализации обработанная информация поступает на сервер практически в чистом виде. В большинстве случаев связка «камера — сервер» оснащена соответствующим ПО, которое разработано специально для конкретной видеокамеры с функцией сканирования.
Однако у этой технологии имеется весомый недостаток: видеокамеры стоят очень дорого. Впрочем, сэкономить можно на сервере взаимодействия, поскольку часть работы по распознаванию осуществляется встроенным в камеру ПО оно представляет собой гибрид аппаратно-программной реализации. Требования к системе распознавания лиц для СКУД Существует перечень определённых требований, предъявляемых к системам распознавания лиц.
Как рассказали CNews в компании, в новом рейтинге MegaFace российский алгоритм DeepVo1 занял первое место, обойдя всех конкурентов, включая алгоритм Google. На третьей строчке в рейтинге алгоритм Tech разработчиков из Шанхайского технологического университета.
С распознаванием лиц и повсеместными камерами есть еще одна проблема — черный рынок данных.
В Москве можно купить доступ к почти любой камере или пробить человека по фотографии. В 2019 году журналист «МБХ Медиа» Андрей Каганских за 10 тысяч рублей пробил самого себя : он прислал свое фото дилеру, тот в ответ скинул ему отчет из 238 возможных совпадений с уличных камер. Правда, себя среди них журналист так и не нашел. Журналист отправил дилеру свою фотографию, тот в ответ прислал 238 возможных фотосовпадений. Заплатила Анна 15 тысяч рублей и через несколько дней получила полный список точек, улиц, домов. В основном с подъездных камер, это позволяет нам предположить, что они работают лучше остальных.
Полный отчет получился на 20 листов: в какое время и по каким адресам была Анна. Конечно, со всеми этими бумагами мы обратились в СК. По горячим следам вышли на двоих таких дилеров, которые сливают базу. В итоге признали свою вину и предстали перед судом. Полицейских признали виновными в нарушении неприкосновенности частной жизни с использованием служебного положения. Обоим назначили штрафы в размере 20 и 10 тысяч рублей.
Обычно после таких случаев «пробивщики» пропадают, но возвращаются уже через несколько месяцев — с возросшим ценником на услугу. Есть вероятность, что с масштабированием системы видеонаблюдения в регионы такая услуга появится не только в Москве. И, как считает Дарбинян, единственный способ предотвратить подобные утечки — это запретить распознавание лиц в России. Потому что нет никаких возможностей контролировать эту технологию и следить, как силовики используют эту технологию. Конечно, несмотря на некоторый налет луддизма страх перед научно-техническим прогрессом , мы считаем, что лучше запретить эту технологию, чем пытаться ее разными правовыми инструментами взять под гражданский контроль, — подытожил Саркис Дарбинян. Кирилл Кругликов.
Камеры следят за вами всюду. Как работает система распознавания лиц и нужно ли ее бояться
Там напомнили, что сегодня в Москве алгоритмы видеоаналитики обрабатывают видеопотоки со 125 тысяч камер. Эксперт по системам безопасности «Крок» Артем Романов отмечает, что в настоящее время определять перемещения конкретного человека может только оператор, и это требует много времени. Эксперт «Роскомсвободы», старший юрист Digital Rights Center Владимир Ожерельев считает, что при работе системы в поле зрения и базу данных нейросети могут попасть не только подозреваемые и их сообщники, но также обычные граждане. По его словам, подобная централизованная база с большим объемом данных о гражданах станет отличной мишенью для злоумышленников, и данные людей будут попадать на черный рынок. Ранее МВД заказало исследование на сумму 23,1 млн рублей о применении машинного обучения в расследовании серийных преступлений.
Нейросеть должна распознавать тексты, в том числе материалы уголовных и административных дел, оперативных сводок, заявления граждан, аудиоматериалы и экспертные заключения, извлекать из них ключевые данные и анализировать их. Также ведомство объявляло тендер на проведение исследования возможных способов выявления дипфейков.
Но у биометрии по лицу есть ряд преимуществ: она легко внедряется, дает быстрый результат и работает дистанционно, что особенно актуально во время пандемии коронавируса. В перспективе для идентификации будет использоваться комплекс биометрических исследований. Как это работает Весь процесс работы системы можно разделить на два этапа: выявление лица и его распознавание. Первый шаг может быть и простым, и сложным. В том случае если лицо неподвижно, находится анфас перед камерой или датчиками, хорошо освещено как, например, в случае идентификации по лицу на смартфоне , то снять параметры лица не представляется проблемой. Распознать лицо по случайному фото или видео в динамике — гораздо менее тривиальная задача. Сложность заключается в том, что человек двигается, соответственно, лицо может попасть в кадр частично, быть закрыто головным убором, волосами.
Но современные системы справляются даже при минимуме информации. Когда программа «вырезала» лицо из общего фона, она может его развернуть, выпрямить и проанализировать. Выделяются ключевые точки глаза, нос, рот , их может быть несколько десятков, вычисляется их взаимное расположение. Далее полученная «карта лица» переводится в цифровые значения и сверяется с базой. А затем нейросеть, обучившаяся на миллионах портретов, и мощный компьютер находят соответствие. Весь процесс занимает всего несколько секунд. Как только системы распознавания лиц стали выходить в большой мир, сразу появились желающие «взломать» их. Хакеры, активисты и даже современные художники придумывают способы обмануть камеры и защитить свою приватность. В ход идут маски, макияж, специальные очки, лазеры.
Но системы тоже становятся умнее, к тому же полные алгоритмы их работы известны только их создателям.
По словам разработчиков, этот способ до 30 раз быстрее по сравнению с классическими подходами в этой сфере. В настоящее время система проходит этап тестирования в вузах и лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка. Этот метод спроектирован так, чтобы быть очень быстрым и применяться к любому способу извлечения характерных признаков лиц на основе глубоких нейросетей без дополнительного обучения всей модели», — сказал заместитель директора центра искусственного интеллекта НИТУ МИСИС Андрей Савченко.
Новый способ не только распознает лица, но и эмоции человека. Например, он умеет сравнивать выражение лица в кадре и находить похожие во всем видео. Отличие от существующих систем Главная проблема традиционных методов распознавания лиц людей заключается в том, что они анализируют каждый кадр видео в отдельности, разъяснили изданию разработчики.
Промежуточная аттестация пройдёт в привычном для студентов формате проверки знаний. Чтобы максимально эффективно использовать онлайн-возможности, оценочные материалы были переработаны: например, в некоторых случаях билеты заменяются разбором кейсов. Интерактивные экзамены в ТГУ В Томском государственном университете экзамены будут проходить в дистанционном формате: из 189 образовательных программ всех уровней — бакалавриат, специалитет, магистратура , которые проводят ГИА летом, на 42-х предусмотрен государственный экзамен. Большая часть экзаменов в ТГУ пройдет не в традиционном формате «билет-подготовка-ответ», а в интерактивном. Например, студенты геолого-географического факультета будут решать кейсы, студенты-юристы — юридические задачи и так далее. Основная цель в этом случае — за определенный отрезок времени решить поставленную проблему, как это делается в реальной жизни, на предприятии или в организации, где будет работать студент. В этом случае можно что-то подсмотреть, но универсального хода решения нет ни в одном учебнике.
При этом в ТГУ сейчас тестируют разные системы прокторинга на случай необходимости, опыт их внедрения имеется — вуз был организатором дистанционной олимпиады во Вьетнаме. Кейс ТулГУ В Тульском государственном университете разработано программное обеспечение, позволяющее проводить зачёты и экзамены и ликвидировать академические задолженности дистанционно. Не станет исключением и предстоящая государственная итоговая аттестация. В структуре вуза 12 лет существует Интернет-институт, а в 2017 году в ТулГУ был создан Региональный центр компетенций в области онлайн-обучения.