— 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, — цитирует одного из разработчиков проекта, доцента кафедры автоматизированных систем управления факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ Ивана Томилова пресс-служба университета.

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.

Отмечается, что 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».

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.

Фото предоставлено пресс-службой НГТУ НЭТИ