Один из самых простых и поэтому перспективных методов биометрической идентификации человека – распознавание лиц. Технология набирает популярность, ее применение становится глобальной межотраслевой тенденцией. Это и организация доступа, и персонифицированный сервис, и борьба с мошенничеством и преступностью. Одновременно растут инвестиции в компании, предлагающие новые продукты с применением Face Recognition.

В мае 2019 года одним из победителей конкурса «Криптонит Startup Challenge» стал стартап Iris Devices – разработчик системы биометрической идентификации по лицу и радужной оболочке глаза. Интерес к проекту проявили как организатор мероприятия «ИКС холдинг» бизнесмена Антона Черепенникова, так и крупные компании, такие как «Мегафон» и VK.

Этот пример – небольшая иллюстрация глобальной тенденции. Рынок систем распознавания лиц (Face Recognition, FR) быстро растет. По данным Markets and Markets, сегмент решений Face Recognition, в состав которых аналитики включают оборудование, программное обеспечение и услуги, во всем мире в 2019 году составит $3,2 млрд, а в дальнейшем будет расти в среднем на 16,6% и к 2022 году достигнет $7 млрд. Основные драйверы развития рынка – увеличение числа инициатив по обеспечению безопасности со стороны государств, повсеместное использование мобильных устройств и растущий спрос на надежные системы обнаружения и предотвращения мошенничества.

Чужие здесь не ходят

Одно из самых известных направлений использования технологии распознавания лиц – системы контроля и управления доступом (СКУД). Изображение с камеры видеонаблюдения сравнивается с базой данных кадровой службы или службы безопасности организации. Доступ на объект открывается лишь тем, кто прошел авторизацию.

Самая очевидная сфера применения – контроль доступа персонала на предприятия. По сравнению с технологиями прохода на основе карточек, технологии распознавания лиц работают гораздо быстрее. Кроме того, они помогают избежать ситуации, когда нарушитель попадает на объект по чужой карточке. Как правило, системы контроля доступа на предприятиях интегрируются с системами учета рабочего времени. А значит, у руководства компании появляется действенный инструмент оценки того, насколько ответственно относятся к работе сотрудники.

Речь может идти не только об организации доступа сотрудников. Например, в конце августа 2019 года на стадионе датского клуба Brøndby IF началась установка видеокамер Panasonic и программного обеспечения, позволяющего выявлять посетителей из «черного списка» и не пускать их на стадион. Авторы проекта уверяют, что система сможет распознать человека даже в случае, когда часть его лица скрыта капюшоном или темными очками, а также использовать для сравнения фотографии 10-летней давности.

В учебных заведениях Австралии система распознавания лиц используется для предотвращения случаев, когда вместо студента на экзамен приходит другой более подготовленный человек. Как пояснил Стив Годинью (Steve Godinho), генеральный директор Genix Ventures, доля подставных студентов достаточно велика – около 2%. И технология Face Recognition поможет успешно противостоять им.

Для самых дорогих клиентов

Технологии распознавания лиц нашли применение в ритейле и сфере услуг. Там они используются для того, чтобы известить персонал о визите VIP-клиентов, которым надо уделить особое внимание. Face Recognition интегрированы с системой лояльности, в которой собрана информация о предпочтениях посетителя. А значит, продавец может уделить ему особое внимание и предложить именно то, что нужно.

Владельцы торговых сетей также используют технологии распознавания лиц для сбора демографических данных о покупателях, приходящих в магазины. Их интересует, сколько людей приходит, их возраст, этническая принадлежность, пол – все это помогает делать магазины более клиентоориентированными. В некоторых магазинах данные используются также для того, чтобы выбрать музыку, звучащую в торговом зале. Подобные решения находят применение и в России.

Несколько лет назад Walmart рассказывал о том, что разработал технологию, которая позволяет определить, доволен ли покупатель посещением магазина. Данные сопоставлялись с историей транзакций клиента. Если обнаруживалось, что покупатель становится менее лояльным, служба качества общалась с ним для разрешения возможных проблем.

Постепенно набирают популярность и другие решения. Например, с апреля 2019 года японская сеть супермаркетов Family Mart использует систему распознавания лиц для оплаты покупки без привлечения кассира. Покупатели регистрируются в системе, предъявляют фотографию и данные банковской карты. После этого клиент может не стоять в очереди в кассу, а подойти к специальному терминалу, выложить на стойку покупки. Терминал распознает не только товары, но и человека, запросит PIN-код привязанной карты и спишет с нее деньги.

Оплата покупок в терминале Family Mart

Источник: The Japan Times

А в ресторане KFC в китайском Ханчжоу для оплаты счета достаточно ввести номер телефона, привязанный к кошельку AliPlay, и просто улыбнуться терминалу. Система разработана дочкой Alibaba – Ant Financial – на базе технологии распознавания лиц и эмоций человека.

Лица вместо пластика

Конечно, тенденция не обошла стороной банки. Как и ритейлеры, они активно используют технологию для идентификации посетителей. Например, в 2016 году «Почта Банку» с помощью технологий распознавания лиц удалось предотвратить совершение потенциально мошеннических сделок на сумму около 1,5 млрд рублей. Было предотвращено 4,5 тыс. нарушений, связанных с некорректным использованием фотографии клиента. Кроме того, система распознала более 9 тыс. мошеннических кредитных заявок, в том числе попытки оформления заявок по утерянным или украденным паспортам.

Постепенно список банковских сервисов, основанных на технологии Face Recognition, расширяется. В феврале 2019 года тайваньский E.Sun Commercial Bank и компания NEC объявили, что создали банкоматы, которые позволяют снимать наличные без предъявления карты после распознавания лица владельца и ввода PIN-кода. Для того чтобы воспользоваться этой возможностью, надо один раз вставить банковскую карту в банкомат, дать ему сфотографировать себя и подтвердить действия присланным на телефон одноразовым паролем. После этого можно будет пользоваться банкоматом без предъявления карты.

Зайцы, посадка, оплата проезда

Инновационные решения все чаще внедряются на транспорте, и технологии распознавания лиц занимают здесь одно из первых мест. Установленные в автобусах, троллейбусах, трамваях, электричках и поездах видеокамеры используются правоохранительными органами для контроля за безопасностью проезда и поиска пропавших людей. Владельцы транспортных компаний с их помощью могут оценить загрузку транспорта и демографические показатели, и на основе анализа этой информации изменить режим работы с тем, чтобы повысить качество обслуживания. Также число пассажиров можно соотнести с количеством платежей за проезд и оценить число «зайцев».

В аэропортах системы распознавания лиц с успехом используются для ускорения посадки пассажиров в самолет – они могут сократить длительность всех процедур примерно на треть. Такое решение недавно внедрила авиакомпания American Airlines в Далласе. Ранее об аналогичном проекте в аэропорте Лос-Анджелесе рассказывала Lufthansa, а в Атланте – Delta Airlines. Кроме того, она применяется в сингапурском аэропорту Чанги и лондонском аэропорту Хитроу. Пассажиры могут садиться в самолет без посадочного талона, однако для прохождения службы безопасности аэропорта он все-таки понадобится.

Уже не за горами время, когда распознавание по лицу станет основой системы оплаты проезда в городском транспорте. В марте 2019 года на станции Футянь Шэньчжэньского метрополитена запущена система оплаты поездок при помощи технологии распознавания лиц. Пассажиры подходят к специальному сканеру у входа на станцию, система их опознает и списывает деньги с привязанного счета. Аналогичное решение планируется внедрить в Московском метро.

Китайский аналог Uber, компания DiDi, начала использовать систему распознавания лиц водителей после серии скандалов, вызванных убийством и изнасилованием пассажирок. Как выяснилось, одним из убийц был мужчина, укравший у своего отца водительский аккаунт.

Вместе с развитием алгоритмов распознавания не только лиц, но и эмоций человека появляется возможность контролировать состояние водителя и в случае, если он устал, оперативно находить ему замену или рекомендовать прервать работу и отдохнуть. В 2022 году такая технология может заработать в России. Нетрудно предсказать, что решение будет интересно всем компаниям, существенная часть расходов которых приходится на поддержание работоспособности автопарка. Это логисты, каршеринг и, конечно, страховой бизнес.

Поймать за 7 минут

Очень востребованы системы распознавания лиц в сфере обеспечения безопасности. Здесь заказчиком, как правило, является государство – один из крупнейших потребителей ИТ-услуг. Специальное программное обеспечение анализирует данные, поступающие с видеокамер, и находит на них людей, чьи фотографии имеются в базе данных правоохранительных органов. Подобные решения давно используются в разных странах.

Так, в Великобритании технология распознавания лиц внедрена в 2016 году. В Лондоне и окружающих населенных пунктах установлено около 500 тыс. видеокамер, а полученные с них данные помогают расследовать преступления. Изображения преступников регулярно появляются на экранах телевизоров и в СМИ. Например, именно так полиция нашла человека, который 15 сентября 2017 года устроил взрыв на лондонской станции метро «Парсонс-грин».

Лидер по использованию технологий распознавания лиц – Китай. В 2015 году в стране началось создание национальной базы данных с использованием технологий Face Recognition, которая получила название «Острый глаз». На первом этапе к системе было подключено 176 млн камер, расположенных на вокзалах, в аэропортах и местах массового скопления людей. К 2020 году власти планируют увеличить количество камер до 600 млн.

В 2017 году китайские полицейские арестовали 25 находящихся в розыске преступников, которые пришли на пивной фестиваль в Циндао. На то, чтобы «вычислить» их в толпе, системе потребовалась 1 минута. Год спустя журналист BBC решил, предварительно договорившись с властями, на собственном опыте проверить, сколько времени сможет перемещаться по улицам Пекина человек, находящийся в базе данных преступников, и был обнаружен через 7 минут.

Китай: крупнейшая в мире сеть камер видеонаблюдения (видео)

Источник: BBC

Россия – тоже не новичок в этом деле. Система распознавания лиц хорошо показала себя во время FIFA 2018 – тогда с помощью 500 камер и технологии распознавания лиц FindFace Security было задержано 180 правонарушителей из федеральных баз данных. В 2019 году в Москве будет развернута общегородская система распознавания лиц для розыска преступников. К ней будет подключено около 200 тыс. камер видеонаблюдения.

Беспредельные возможности

На российском рынке систем распознавания лиц существует ряд крупных игроков, таких как «Центр речевых технологий», IVA Cognitive, Vocord. Однако это не значит, что выход на него другим компаниям закрыт. Напротив, технологии распознавания лиц настолько востребованы, что рынок ждет новых нестандартных решений. И инвесторы готовы в них вкладываться.

Количество практических кейсов растет. А вместе с ними множится число компаний, предлагающих заказчикам полезные для их бизнеса решения. Сегодня инвестиции в технологии искусственного интеллекта (а именно к ним относится распознавание лиц) являются чуть ли ни самыми масштабными на российском венчурном рынке. Иностранные инвесторы уже выделили на это около $2 млрд. Еще 90 млрд рублей готово вложить Правительство России.

В AI-сфере работает более 150 стартапов. В списке самых успешных компаний, чей бизнес основан на применении технологии Face Recognition, VisionLabs – разработчик платформы, которая позволяет в режиме реального времени анализировать большие объемы фото- и видеоданных и находить в них лица конкретных людей. Она начала свою деятельность в 2012 году. В 2012-2015 годах основатели вложили в проект собственные накопления ($150 тыс.), грант от Фонда содействия инновациям (30 млн рублей) и субсидию Минобрнауки. В 2013 году проект поддержал Фонд развития интернет-инициатив (980 тыс. рублей в обмен на долю 2,2%).

В 2016 году VisionLabs получила 350 млн рублей от венчурного фонда АФК «Система», а в 2017 году долю в ней приобрел Сбербанк (стоимость сделки не раскрывается). В апреле 2019 года появилась информация о том, что Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ) также намерен инвестировать в VisionLabs и помочь ей выйти на ближневосточный рынок. Стоимость VisionLabs в результате сделки составит более $100 млн. Сегодня технологию компании используют более 40 банков, транспортные компании, ритейлеры X5 Retail Group, «Дикси», «ВкусВилл», авиакомпания S7 Airlines.

Еще одна российская компания – NtechLab – когда-то получила известность благодаря тому, что ее технология распознавания лиц оказалась эффективнее, чем у Google. Компания стартовала в 2015 году с созданным на деньги партнеров продуктом FindFace, который позволял по фотографии за несколько секунд найти профиль человека во «ВКонтакте». После победы на конкурсе MegaFace Challenge Университета Вашингтона, где NtechLab опередил Google, распознав 73,3% лиц из 1 млн фотографий, в него вложил $1,5 млн венчурный фонд Impulse. Первый по-настоящему перспективный клиент появился в середине 2017 года — это был Департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы.

В 2018 году долю Impulse в компании выкупил Ростех. Дополнительно корпорация приобрела еще 12,5% акций и стала стратегическим партнером NtechLab. Сегодня, по словам основателя стартапа Артема Кухаренко, кроме Москвы, NtechLab участвует в десятках других пилотных проектов как в России (Татарстан, Рязанская область), так и за рубежом – там компания в основном работает через интеграторов, которые предлагают комплексные решения по всему миру. В работе за рубежом есть несколько направлений, но в первую очередь – это безопасные города или системы городского видеонаблюдения. Сейчас решения NtechLab тестируются в Индии, Азербайджане, Малайзии, Турции, Индонезии, Латинской Америке.

Применение электронных паспортов, интегрированных баз данных ID на государственном уровне и биометрии лица на уровне бизнеса может привести к тому, что что человек будет пересекать Земной шар, не предъявляя ID.