Existe um problema

Você sonha em morar em uma cidade onde não tem medo de passear em um parque local a noite? Quer deixar de se preocupar com sua criança voltando para casa da escola? Admita que você sempre sonhou em levar seu neto ao futebol, e tudo o que te preocupa são as brigas de torcedores nos estádios e em seus arredores. Como proteger seu neto dessa cena? E o lixo nas ruas? Realmente já irritou? E alguém o joga! E como você quer que ninguém quebre as árvores recém-plantadas no quintal e não suje os muros de sua entrada… De verdade, muitos querem isso. Não será um exagero dizer que quase todo mundo sonha com isso. Todo mundo quer morar em uma cidade limpa e calma, sem arruaceiros bebendo álcool no parquinho na frente de casa, o lixo deixado pelos visitantes em pontos de venda, lâmpadas de rua quebradas. É claro que é possível juntar homens de uniforme para patrulhar as ruas: vai precisar de muitos homens, nem toda cidade é capaz de fazer isso. Pode se lembrar da prática soviética de esquadrões voluntários, mas quem hoje vai manter a ordem voluntariamente? Pode colocar um par de câmeras falsas em locais claros (até a primeira lâmpada quebrada e a própria câmera), mas, afinal, uma pessoa não é um carro, não há placa de registro nela. No entanto, existe uma solução. E ela, como geralmente acontece hoje, está associado à alta tecnologia. Desta vez, a ordem e segurança estão protegidas pela tecnologia de reconhecimento facial e a análise de vídeo! Só não se apresse em ignorá-la, pensando que isso é algo da ficção, realizado daqui uns 50 anos, e somente em metrópoles do mundo. A tecnologia realmente existe e sobre o futuro: considere que já chegou.

Existe uma solução

O laboratório russo NtechLab, formado pelos melhores especialistas na área de aprendizado de máquina, desenvolveu um dos programas de reconhecimento facial em vídeo mais preciso e rápido, que pode estar na forma de um SDK que pode ser incorporado na solução do cliente e também na forma de uma API de nuvem que processa solicitações no lado da empresa-desenvolvedora. Nós não erramos — o algoritmo é realmente um dos mais precisos e mais rápidos da atualidade no mundo. Prova disso é o desafio MegaFace de 2015 de Washington, durante o qual o algoritmo da NtechLab mostrou o melhor resultado, derrotando mais de 90 oponentes de todo o mundo, incluindo o programa da equipe do Google. Para entender como o algoritmo do futuro funciona e como ele está relacionado à solução do problema de segurança, é preciso estudar brevemente o passado e as origens da tecnologia, entender finalmente, de onde veio e o que é.

Redes neurais para iniciantes

Ao ler o artigo você vai descobrir que a tecnologia de reconhecimento facial é baseada no trabalho de redes neurais artificiais construídas com base no princípio de uma rede neural biológica. Um neurônio é uma pequena célula do cérebro. A essência de um neurônio é o acúmulo e a transmissão de informações ao longo de uma cadeia para outros neurônios. Os neurônios são conectados entre si com a ajuda de dendritos e axônios, formando uma espécie de emaranhado. Essa esfera de pequenos portadores de informações entrelaçados entre si é uma rede neural. As informações acumuladas e transmitidas pelos neurônios podem ser muito diferentes, cada área do cérebro é responsável por uma determinada função do corpo, por exemplo, motora ou visual. No caso do algoritmo de reconhecimento facial em um vídeo, estamos interessados ​​no último. Ainda no final do século XIX os cientistas recorreram à descrição das redes neurais biológicas. Mas somente depois de décadas, chegou a modelar uma rede neural artificial. Por que os cientistas precisavam disso? É assim que uma pessoa funciona — na vida, uma vida não é suficiente para ele, ele definitivamente precisa criar sua aparência, é de muitas maneiras o análogo melhor e perfeito. Assim, escritores de ficção científica e produtores criaram seus «objetos maravilhosos» que hoje se tornam reais — enfermeira emocional robótica, drones, realidade virtual… A criação de inteligência artificial, que nunca se cansará de trabalhar, não errará, em geral, surgiu da mesma necessidade de criar uma aparência de vida, que em muitos aspectos será mais perfeita que a «do criador» Uma das principais características de uma rede neural artificial é a capacidade de aprender, ou a chamada aprendizagem profunda. O aprendizado de uma rede neural artificial é semelhante ao aprendizado de uma rede biológica. Ambos aprendem com os erros. Através de tentativas e erros, certas regras e modelos são estabelecidos no comportamento humano. Em um cérebro artificial, tudo acontece quase da mesma maneira que em um cérebro humano — uma regra é feita por um especialista, é verificada, correlacionada, o algoritmo se torna mais preciso, há menos erros e pronto! — o algoritmo está configurado para executar uma função específica. Lembre-se, falamos sobre fragmentos da rede que são responsáveis por diferentes funções? O mesmo acontece com uma rede neural artificial. A única diferença é que a rede neural é responsável por uma função (por exemplo, a capacidade de ver um objeto e compará-lo com outro igual) não está localizada no cérebro, mas é programada como parte de uma tarefa específica; no nosso caso, comparar imagens de rosto. Para outra tarefa, por exemplo, para reconhecimento de idiomas, um novo algoritmo será simulado. Você deve estar se perguntando: mas o que a segurança e a limpeza das sacadas e a segurança nos estádios de futebol têm a ver com isso? Estamos longe do tema proposto? Nem um pouco! O fato é que o algoritmo criado pela equipe da NtechLab é configurado (treinado) para reconhecer rostos com tanta precisão que qualquer câmera de segurança que processa um fluxo de vídeo usando a tecnologia de reconhecimento facial da NtechLab de repente se transforma em uma arma poderosa para rastrear e capturar um criminoso, um agressor e outros infratores que causam os incômodos para a sociedade.

O que exatamente a NtechLab oferece e como funciona na área da segurança?

Até o momento, a equipe da NtechLab apresenta dois produtos com base em seu desenvolvimento. O primeiro, FindFace Enterprise SDK, integra-se em soluções prontas do cliente diretamente na «nuvem» do cliente. A segunda, a API FindFace Cloud, funciona no lado da empresa-desenvolvedora.

A tecnologia de reconhecimento facial na nuvem da NtechLab permite:

  • Detectar um rosto em uma foto
  • Verificar instantaneamente a foto em um banco de dados com milhões de fotos.
  • Identificar a pessoa fotografada

O algoritmo da NtechLab é um dos melhores em termos de indicadores como:

Precisão de reconhecimento
  • 95% de chance de entrar no top 10 ao pesquisar 10 mil fotos
  • 88% de chance de entrar no top 10 ao pesquisar 1 milhão de fotos
  • 99% de precisão de verificação
Velocidade de reconhecimento
  • 0,5 segundos para processar 1 bilhão de fotos
A cidade pode se tornar mais segura graças à identificação automática de pessoas suspeitas e potencialmente perigosas com a ajuda de um algoritmo com estas capacidades que processa o fluxo de vídeo das câmeras de segurança! Não importa onde as câmeras estão localizadas: elas podem ser integradas na paisagem urbana, sistema de transporte e infraestrutura. O programa de reconhecimento facial usando videovigilância identifica automaticamente as pessoas procuradas e envia uma notificação à polícia. O infrator terá apenas que esperar a campainha tocar ou a aparição de uma multa em sua porta ou caixa de correio. No entanto, o problema de segurança não se limita apenas a infratores. Restringir o acesso de pessoas listadas nas listas «negras», segurança de pontos fixos da aplicação da lei, identificação de cidadãos potencialmente perigosos, trabalho com padrões de comportamento e bancos de dados de busca de instituições de segurança … Um cenário fantástico de filme de grande sucesso está prestes a ser exibido nas ruas de sua cidade! A única evidência para a investigação de um crime frequentemente é uma foto ou vídeo. Uma pesquisa regular em um banco de dados requer muito tempo e atenção, com uma grande probabilidade de erro. O algoritmo da NtechLab pode realizar a busca entre milhões de fotos em menos de um segundo; é possível identificar cada pessoa em uma foto ou vídeo, mesmo que ele tenha bigode, barba e óculos desde a última foto, mesmo com baixa iluminação e depois de um tempo considerável decorrido entre a data da gravação e os eventos reais. Leia sobre cenários de negócios e as mais incríveis áreas de aplicação para reconhecimento facial com câmera em um de nossos próximos artigos! Fique conosco.