Лучшая система идентификация лиц - ТА, которую Вы протестировали
Дата публикации: 15.04.2019

Сегодня о том, как это сделать

В высоких технологиях такой высокий уровень вранья, что нужно всё проверять. И в этой статье мы даем методику оценки качества, доступную любому человеку, а также расскажем обо всех ухищрениях коллег в области демонстрации систем распознавания лиц. Обманывают все, мы тоже, поэтому не верьте никому – всё проверяйте сами!

Наша система GOALcity отличается от других уже тем, что её можно совершенно бесплатно скачать и протестировать. Плюс, она идет на один канал биометрии бесплатно для вечного использования, т.е. тестировать можно в неограниченно длительном диапазоне времени, выявляя все теоретически возможные неприятности. И более того, здесь мы расскажем, как испытать всё на предельных нагрузках. Естественно, это касается любой системы биометрической идентификации лиц (СБИЛ).


И первая хитрость нашего брата бизнесмена, якобы крутого разработчика – РБК или еще какой мощный ресурс сообщает: резидент «Скокова», инновационный стартап Сбербанка, инсталлятор «Безопасной Москвы» занял первое место в Америке по тестам знаменитого Университета США в штате Аризона. Ну, во-первых, позвоните в РБК, узнайте, сколько стоит дать любую новость без надписи «Реклама» - ничем не отличается от с надписью. В Сбербанке этот проект меняет уже пятого разработчика – и пока без особых перспектив, ну, кроме хвальбы по Первому каналу. Про ДИТ «Безопасная Москва» умные люди давно говорят, что техномышь родила манигору: там и обычной видеоаналитики, за которую они заплатили уже несколько миллиардов, до сих пор нет. И, сами понимаете, американский универ легко подбить на любую движуху, если договориться с парой местных студентов. Шутка, в этом нет смысла – проще нарисовать сайт с таким тестом и сослаться на крутой Университет или Суперассоциацию межзвездных наук.

РБК

РБК

Бесплатной 4-канальной системы GOAL хватит, например, чтобы обеспечить пропускной режим на небольшом предприятии или к себе домой ПО ЛИЦУ. Если понадобится база лиц под большой объект, то это платный пакет, который можно получить уже не в качестве кота в мешке, а после тестирования того, как всё работает на входе – и у вас лично. Причем, для предварительного тестирования база будет предоставлена.

А подводных каменей много: то, что Вам показывают в демо-залах, чаще лишь фокусы. В высоких технологиях России фокусы самые высокотехнологичные. Увы, приходится это признать, нам даже как-то стыдно быть разработчиками в этой стране, как бы это антипатриотично ни звучало. Чтобы отличаться от наших «пророков», приходится выпускать бесплатные варианты для того, чтобы люди могли оценить реальность.

По сути, бесплатность значит, что и ролик смотреть необязательно – вы можете просто поставить себе эту версию и проверять её в полностью боевом режиме на своем объекте. Но, нам кажется, изложенный материал будет интересен и с точки зрения пошаговой инструкции для настройки, и в понимании всех возможностей. К тому же, если вы планируете применить нашу СБИЛ (систему биометрической идентификации лиц) в крупномасштабном проекте, то вы имеете возможность протестировать текущую бесплатную версию с большими базами на высоких скоростях прохождения перед камерой и при большом числе лиц в кадре сразу. Больше не надо будет забивать этими вопросами наш отдел продаж, по шпионски пытаясь выяснить, что и как хорошо мы можем, а где все-таки слукавили?

Ведь что делает наш покупатель, который сам не имеет технических возможностей что-то попробовать? Он как следователь КГБ начинает пытать продавца, задавая ему якобы хитрые вопросы. Часто повторяя их по нескольку раз в надежде поймать на несовпадающем ответе. Зачем, господа? – Вот есть теперь нормальная возможность всё проверить самому!

Начнем с ресурсов - с характеристик ПК, которые требуются для СБИЛ системы GOAL. Конкретно бесплатная массовая версия GOALcity для своих вычислений, в основном, задействует процессорные мощности. Хотя более эффективнее использовать современные достижения видеоадаптеров nVidia – те же самые, что нужны и для различных майнингов. Для серьезных объектов на нейросетях мы такие фермы и ставим. Но мы предполагаем, что Вы – не профи во всех этих технологиях, у вас нет денег на все эти прибамбасы, а есть обычный персональный компьютер, и больше ничего. Поэтому вам бытовая рекомендация: чем мощней проц этого компа, чем больше в нем ядер, тем выше будет скорость обработки параметров лица. Но во всех случаях, качество идентификации – не зависимо от ее скорости – вы сможете проверить на абсолютно любом компьютере с операционной системой Windows 10. Опять же повторимся: лишь базовая версия идет на этой ОС, более мощные алгоритмы крутятся на Linux с фермами nVidia.

И здесь небольшая пауза для рекламы – а вы как хотели? Мы предупреждали, что в высоких технологиях все чего-то пытаются втюхать, и мы не исключение. Поэтому периодически будем дозировать рекламу – но это добросовестная реклама, которую вы можете сразу же проверить. Итак, реклама: Приятным достижением СБИЛ от Спецлаб является ее универсальная адаптивность к любому вычислительному оборудованию почти любой ОС (Linux, Android, Windows) и к любой мощности этого оборудования.


Вообще, хорошая нейросеть жрет ресурс без меры, поэтому на вашем компьютере, оставшемся от старенького дедушки, время поиска и обработки лица может составлять и несколько секунд. И так по каждому кадру. Если камера выдает 25 кадров в секунду, то каждый кадр подвергается изучению и вы понимаете, какая польза от такой системы? :(( Вам придется подойти к камере и какое-то время постоять, чтобы алгоритм успел отработать. На компе средней мощности этот процесс будет уже чуть меньше секунды для каждого кадра – но для жизни и этого недостаточно, ведь на проходной никто не хочет ждать, когда откроется дверь, тем более, если за спиной еще 10 человек.

Секунда – вроде кажется нормальной скоростью, но если этот кадр оказался пригодным. Чаще при появлении нового объекта идет смазанное движение на множество кадров, потом человек моргнул, затем почесал лоб, закрыв лицо рукой… В общем, иногда надо обработать порядка 20 кадров, чтобы найти в них пригодное для распознавания лицо, а это уже почти 20 секунд.

face-identification

Но снова перечитайте рекламу – мы обещали, что она будет добросовестной. Чтобы даже на слабом компьютере система работала в наилучшем качестве, нужно включить в алгоритм все имеющиеся в ней ядра процессоров. GOALcity умеет перераспределять кадры по ядрам. Например, если у вас их 8, то времени на идентификацию уйдет в 8 раз меньше. Если у вас современный компьютер с множеством ядер, то процесс ускоряется до долей секунды.

face-identification

Таким образом, вот этой настройкой вы можете регулировать ресурсозатраты: сколько ядер выделить под СБИЛ, а сколько под всё остальное. Естественно, для проведения опыта по качеству СБИЛ мы вас просим задействовать все ядра, имеющиеся в вашем ПК.

Для тестов системы биометрической идентификации лиц подключаем живую камеру, перед которой будут ходить статисты – привлеките несколько своих друзей – не менее трех, количество в нашем случае неважно, т.к. мы даем еще и базу. Кого-нибудь из друзей занесите в базу – кого-нибудь нет, чтобы определить ложно-положительные (сработку на тех, кого нет в базе) и ложно-отрицательные ошибки (сработку на тех, кто есть в базе, но только не на того, кого надо). Ниже расскажем, как занести.

Справа мы выставляем панель, которая показывает и выделяет все лица, появляющиеся в камере. И это тоже важный показатель качества: если система не находит все лица, это или из-за того, что ей не хватает ресурсов – она не успевает, или плохой алгоритм. Слева – только те лица, которые есть в базе. Здесь мы должны увидеть соответствие тех людей, которые подходят к камере с теми именами из базы, которые появляются в процессе идентификации. Еще раз: справа должны появиться ВСЕ лица, слева - только те, кого вы занесли в базу, и строго под своими именами.

goal-face-identification

Проще всего закинуть лицо в базу можно прямо с самой системы распознавания лиц GOAL. К камере подходит человек, ГОАЛ находит в кадре лицо, выводит ролик этого лица на правую панель – и теперь вы можете занести все найденные фотки в базу, присвоив уникальное имя. Как видите, процесс очень простой и удобный – не надо никого где-то фотографировать, куда-то загружать, чего-то там проверять. Ну, в Спецлабе постарались! – это была секунда рекламы, добросовестной рекламы.

goal-face-identification

Сначала данная личность заносится в общую базу системы GOAL. Потом мы можем каждой панели «Внимание!» задать правило, на какие лица из базы реагировать. И так индивидуально по каждой аналитической панели со своими индивидуальными задачами: где-то нужно показать тех, кто ворует, где-то тех, кто много покупает, где-то тех, о которых нужно уведомить лично руководство… Здесь мы левой панели «Внимание!» даем команду - выводить гражданку Гарелину при её появлении перед камерой.

goal-face-identification

В системе GOAL заносить можно не только одну фотографию, а сразу несколько, вернее много. На будущее, если, например, при каком-то жутком освещении, крутом повороте головы или обновленном макияже система не признает чела из базы, всегда можно добавить эту фотку полунового человека – тем самым дообучив СБИЛ. И это еще одна приятная особенность системы GOAL. Как ни странно, у большинства наших конкурентов есть только одно поле для фотографии.

goal-face-identification

Кстати, здесь, если вы заметили, тоже освещенность не ахти, и картинки получаются полу смазанными, но нейросеть от Спецлаб вытягивает их за счет своей собственной внутренней силы – мы натаскивали её на такие вот «дикие» условия. И это тоже является отличительной особенностью нашей нейросети. Большинство наших конкурентов обучает её на картинках из Интернета – и сами понимаете, какие фотки люди туда выкладывают! Естественно, везде четкие несмазанные лица при хорошем освещении и удачном ракурсе. А у Спецлаба есть облачный сервис с записями видеонаблюдения с реальных объектов сотен тысяч клиентов, и там реальная дикость! И вот эта реальная жизнь является основой школьной программы для нашей нейросети СБИЛ.

farwit

Но все известные нам тесты проводятся на причесанных фотографиях, поэтому пока не будем отступать от этого правила, дабы иметь равные условия для тестирования с другими системами – мы ведь догадываемся, что вы будете тестить и других. Начнем с классических тестов, где убедимся, что СБИЛ в Спецлабе лучше всех. И сразу вам обещаем выпустить другие.

И надо сказать, что самое критичное в сравнительном анализе систем. Как их вообще оценивать? Мы этой темой занимаемся уже 22 года – еще с довиндовых времен. На нашем сайте можно найти много старинных статей по этому поводу, но на рынок мы ничего не выпускали, причем даже тогда, когда конкуренты уже во всю продавали такую функцию. Смешно было смотреть на восторженных клиентов, которые утверждали, что их машина узнала. Но фокус заключался в том, что у компьютера не было выбора, кроме как узнать. Из нескольких человек она естественно как-то находила нужное лицо. При маленьком числе почти любая СБИЛ будет работать идеально, а вот с базой более сотни лиц часто начинаются обшибки. И это логично – люди очень похожие существа.

Поэтому для тестирования мы даем свою базу на 10 000 лиц. Большинство мировых тестов проводится на таком количестве. Её легко скачать с нашего сайта и загрузить через специальный загрузчик файлов, который может подцеплять сразу всю папку с картинками, и при этом вычислять их валидность – наличие в них лиц. Почему мы не встроили эту базу в программу? Лишь для одной цели – чтобы не обманывать вас. Тогда бы мы точно знали, на кого не надо реагировать. Уже встроенная база – это как крапленые карты, на них легко поставить метку, дабы не учитывать, ведь в вашем офисе нет никого из этих людей. А вот чистые картинки, которые к тому же вы можете перетасовать или перередактировать сами – здесь обмануть уже сложно. Как минимум, их надо распознать и идентифицировать, а если система это может, то зачем вообще обманывать?

bazal-face-identification

Естественно, вы можете подгрузить свою базу: любые изображения лиц любого размера, которые вы только сможете найти, например, в Интернете. Здесь опять же есть место для рекламы, GOAL позволяет легко и быстро загрузить любой фото альбом автоматом. Все файлы на лету проверяются на наличие в них лиц и подцепляются к базе с уникальными именами. Например, так можно в несколько движений загрузить всю паспортную базу страны, если она у вас есть.

bazal-face-identification

Все лица при наведении просматриваются, все имена показываются – в общем, у нас тут полная цивильность и сплошные удобства. Чтобы еще раз доказать, что мы не мухлюем с нашей базой, в программе есть выбор уровня схожести лиц. При небольших значениях СБИЛ будет часто выдавать похожих на ваших статистов личностей. И только при уровнях в 55 – 65% ложняки пропадут. Наша шкала рассчитана на очень дикие условия, поэтому 65% - это аналог ста процентов в СБИЛ, обученной на «причесанные» гостовские картинки.

bazal-face-identification

Базу загрузили, добавили туда еще несколько статистов из живых людей, начинаем тест. Система GOALcity в данный момент имеет в себе более 10 000 лиц и её задача – не опозориться с опознаванием ваших статистов, которые ничем не отличаются от других десятков тысяч лиц. Мы показываем и вид самой камеры СБИЛ, капчуря монитор, и отдельно снимающей любительской камеры.

Итак, все лица – налево, а те, кто есть в базе – направо. Слева у нас вообще все, кто проходит перед камерой. Их появление на панели – факт того, что по ним произведен расчет параметров.

С удовольствием отмечаем, что на правую панель попадают только правильные имена. Надеемся, у вас тоже. Если нет, конкретно под ваши условия, вашу освещенность, ваш ракурс и прочее надо подобрать уровень точности: подвигайте ползунок влево – вправо. 

Если кто-то из проходивших отсутствует, то возможно два варианта: или наш алгоритм плохой, или ваш компьютер совсем слаб. Попробуйте использовать более современный ПК, например, на процессоре I9. Но вот здесь стоит проц предыдущего поколения I7, и вроде справляется.

Вообще, поймать лицо – это уже решение половины задачи. А поймать на высокой скорости – виртуозное решение. Наша СБИЛ отлично работает в быстром потоке большого числа людей, и это мы покажем в отдельном тесте.

goal-face-identification

И также просим ни нам, ни кому-либо другому не верить, пока не попробуете. Потому что обманывают все – мы тоже. В частности мы вас обманули в вопросе бесплатности. Ну, не обманули – не договорили. Бесплатная версия откроет вам дверь только после того, как создаст ролик на панели «Внимание!»: пока она вычислит человека из базы, пока запишет для него видеоролик, пройдет, может быть несколько секунд - до того, как электронный ключ GAOLcity получит команду на замыкание. Если вы не хотите ждать несколько сек., то приобретайте платный вариант, который стоит в районе 20 тысяч рублей. Но и вы можете обмануть нас, т.к. в настройках можно задать создание очень короткого ролика.

Результатом работы в нашей системе идентификации лиц является видеоролик. Это фирменная фишка Спецлаб – мы по каждому аналитическому событию создаем не текстовую запись, не картинку, а именно видеообзор, и СБИЛ здесь не исключение. Вот по такому изображению, которое чаще используется в поисковой системе, интеллекту охранника очень трудно найти соответствие реальному человеку.

goal-face-identification

И даже по полному лицу – тоже. По чужим паспортным фоткам получены тысячи кредитов в нашей стране, что говорить про изображение с нечеткой камеры?  Заставьте кого-нибудь искать такое лицо в толпе и поймете! А вот всесторонний охват в движении дает наилучшее представление нашему разуму о том, кого мы видим. Получается уже не двухмерная фотка, а естественная живая проекция со всех сторон. Тут даже есть узнаваемые черты пластики и мимики. Плюс по нажатию мышки можно раздвинуть лицо до размеров всего кадра, чтобы увидеть и фигуру, и как одет человек, и что он делает.

goal-face-identification

картинка не может передать оттенков видео, смотрите видеоролик

Так что там с нашим обманом? Важно понимать, что на создание видеоролика уходят какие-то миллисекунды – секунды, программа выводит ролики не в тот же момент, как появляется человек, а чаще – когда он уже прошел. Определить непосредственное качество распознавания можно по самому наличию этого ролика. Если прошло 5 человек, а на панель попало только 4 ролика, мы лоханулись – при условии, что ресурса вашего компа достаточно. Но этим условием мы не собираемся прикрываться, поэтому еще раз повторяем: на I9 лица, если они хоть как-то засветились в записи, обязательно должны быть схвачены и показаны в виде видеороликов по ним. 

Иногда нужно отсеять лица на заднем плане - существует настройка, задающая размер головы, от которого начинает работать идентификатор.

nastroyki-face-identification

Кстати, для сравнения с другими людьми важным фактором является и размер лица как в кадре, так и в базе. Мы начинаем работать с изображением 20х20 пикселей. Но чудес не бывает, даже без всякой базы лиц можно посчитать, через сколько начнут повторяться раскладки пикселей в такой базе. Поэтому такие мелкие личики можно использовать лишь в случае явной необходимости, а для нормальной работы нужны матрицы не менее 100х100 пикселей.

В нашей тестовой базе есть все размеры. Но при тестировании её в составе своей на сотни тысяч и миллионы личностей, нужно все-таки сначала повыкидывать мелких. Мы не будем бросаться высокопарными фразами, что нам миллионы – нипочём, мы просто даем вам возможность всё протестировать. Но при этом маленькие лица будут повторяться по раскладу пикселей неминуемо – это простая математика.

bazal-face-identification

И мы готовы сами приехать на любое подобное тестирование, если у вас есть возможность сравнить несколько систем. Нам даже странно, что многие отказываются от аналогичных опытов. Нам, как разработчикам, они интересны, чтобы и дальше развиваться. Для сравнительных тестов разных систем честнее использовать тестовый видеоролик – один для всех. И в системе GOALcity есть возможность подгрузить любое видео в качестве живой видеокамеры.

Кстати, это удобная функция – немного рекламы – для предварительного изучения условий клиента. Жизнь постоянно преподносит какие-то нестандартные ситуации, и чтобы оценить качество идентификации на конкретном объекте, проще записать видео любой любительской камерой и прислать его в Спецлаб.

goal-face-identification


Во всех случаях мы рекомендуем ВСЁ тестировать – не веря никому!

Майнинговые фермы отлично трансформируются в нейросети
Отличная новость для жертв блокчейна.