30 августа я побывала на совместной пресс-конференции генерального директора компании VisionLabs Александра Ханина и советника президента-председателя правления "Почта банка" Павла Гурина, посвященной распознаванию лиц , его применению в банковском секторе и, естественно, конкретному проекту - использованию в "Почта банке" LUNA Platform (разработки VivionLabs). Жаль, что не написала по горячим следам - теперь статью о распознавании опубликовали "Ведомости" (правда, это платный контент), -- но лучше поздно, чем никогда.
Разработчики VisionLabs создали систему распознавания, способную сличать изображения человеческих лиц с данными, хранящимися в базе фотографий. Существенный момент - ни одна из частей системы не работает с персональными данными, то есть их утечка через продукты LUNA невозможна. Уже после пресс-конференции, 6 сентября, VisionLabs сообщила об официальном подтверждении этого факта; обследование продуктов провело НПО "Эшелон". Время распознавания составляет одну-две секунды, точность (True Positive Rate, TPR) зависит от того, с какой долей ложно-положительных срабатываний (False Positive Rate) мы готовы мириться, и при FRP=10-3 (один случай из тысячи) достигает 99,17%. Получаемый на основе снимка дескриптор лица занимает немногим больше 200 байт, то есть для проверки лица по базе достаточно канала с минимальной пропускной способностью. При этом перехватывать дескрипторы нет смысла. Восстановить лицо по дескриптору невозможно, алгоритм сравнения закрыт, а точное совпадение - тревожный сигнал: кто-то пытается использовать существующую фотографию..
Система способна отождествлять снимки с разным поворотом головы, выражением лица, с бородой и без, сделанные в разном возрасте, при разном освещении, с разным качеством. Она успешно справляется и с ситуациями, вызывающими затруднения у людей, и, как пишут "Ведомости", распознает также лица со специальным макияжем против автоматического распознавания.. (Изобретатель этого макияжа - Григорий Бакунов из компании "Яндекс" - тренировал свою нейросеть на системах, публично доступных в интернете, и возможности LUNA, надо полагать, никак специально не учитывал.)
В "Почта Банке" есть три базы фотографий - сотрудники, клиенты и мошенники, - а все рабочие места оборудованы веб-камерами и соответствующим программным обеспечением. При входе в систему банка сотрудник проходит двухфакторную идентификацию - вводит пароль и показывается веб-камере, - что исключает пользование чужими идентификационными данными. Ранее идентификация тоже была двухфакторной, с подтверждением по коду из SMS; переход на схему с распознаванием лиц позволил сэкономить на неотправке SMS порядка 3,5 млн. рублей. Сейчас банк тестирует аналогичную схему для клиентов, которые смогут использовать фото как альтернативу отпечатку пальца при входе в мобильное приложение. Это должно быть удобнее - отпечатки могут стираться, да и не все модели телефонов с ними работают, а камера есть везде. И это надежно: подставить на место живого клиента изображение не удастся, поскольку в LUNA есть специальные функции, проверяющие так называемую liveness изображения.
Когда клиент приходит в офис за кредитом, его прежде всего фотографируют (система следит, чтобы снимок был надлежащего качества, если что-то не в порядке, дальнейшие действия невозможны), а затем проверяют сделанное фото по базе мошенников (в случае совпадения мошенник пойман), а также по базе клиентов на предмет других подозрительных ситуаций. Фото может не совпасть со снимком того же клиента из предыдущих заявок (вероятно, именем клиента пытается воспользоваться кто-то другой), совпасть со снимком другого клиента (то ли мошенничество, то ли ошибка в базе без злого умысла - необходимо разобраться) , слишком хорошо совпасть со снимком этого или другого клиента, имеющимся в базе (сотрудник повторно использовал старую фотографию - очень подозрительная ситуация). За 2016 год в банке было задержано четыре мошенника, пытавшихся получить кредит по поддельным документам, и выявлено более 13 тысяч нарушений, которые могли быть связаны с попыткой мошенничества. Общая сумма, не потерянная благодаря предотвращению мошеннических сделок, оценивается в 1,5 млрд. рублей - весьма внушительно.
Не менее сильное впечатление производят известия из Китая. На ежегодном августовском фестивале пива в Циндао, как рассказала Daily Mail, система автоматизированного распознавания лиц помогла полиции схватить 25 человек, находившихся в розыске. "Один из пойманных, - пишет газета, - жил в бегах десять лет и попался лишь потому, что захотел хлебнуть свежего пива". Еще нескольким десяткам человек отказали в доступе на фестиваль из-за того, что они известны властям как алкоголики или наркоманы. На каждом из четырех входов на фестиваль дежурили шесть полицейских и было установлено восемнадцать камер. Процесс распознавания занимал менее секунды, а точность составляла 98,1%.. Если лицо посетителя обнаруживалось в полицейской базе, система сигнализировала об этом дежурным, которые, проверив информацию задерживали или разворачивали посетителя, а в случае ошибочного опознания пропускали .В статье упоминаются и еще некоторые действующие сейчас в Китае системы распознавания. Так, в четырех городах страны они установлены на перекрестках, "чтобы опознавать и стыдить невнимательных пешеходов". (Интересно, как именно их стыдят - неужели во всеуслышание прямо на улице? Или снимают им баллы социального кредита? В статье это не сказано). В китайской сети KFC распознавание подключено к системе взаимодействия с клиентами - постоянных клиентов там узнают в лицо и предугадывают их заказы. Еще одна система, развернутая а в пекинском городском парке, отслеживает людей, ворующих бумагу из туалетов. А основное содержание статьи - совместный проект Motorola и стартапа Neurala, система для поиска в толпе преступников и потерявшихся детей. Она пока находится на стадии прототипа.
В статье "Ведомостей" тоже есть обзор, причем посвященный по преимуществу российским проектам и разработкам. Из банков, помимо "Почта банка", названы "Тинькофф", "Открытие" и "Сбербанк". "Тинькофф" включил распознавание в процедуру открытия нового счета. Офисов обслуживания у банка нет, его представители приходят к клиентам на дом, и на определенном шаге оформления договора клиент должен быть сфотографирован специальным приложением, а сделанный снимок - пропущен через систему распознавания. Клиенты "Открытия" могут переводить друг другу деньги не только по номеру карты, но и по фотографии, а в офисе "Сбербанка" на Кутузовском проспекте в Москве в июле установили экспериментальный банкомат с технологией распознавания лиц. Из торговых сетей упоминаются "Дикси" и X5. Ни одна из них не пытается, как китайская KFC, узнавать в лицо конкретных клиентов (российских покупателей такое способно отпугнуть), но это не единственное, для чего можно использовать распознавание. В "Дикси" экспериментируют с выбором рекламы в зависимости от гендерного состава покупателей (отдельно в кассовой зоне и в торговом зале), в X5 анализируют паттерны перемещения покупателей по магазину, чтобы выбрать оптимальное размещение товаров и минимизировать очереди.
Направление безопасности представлено в статье двумя стратапами - "НТех Лаб", разработчиком технологии FindFace (для демонстрации ее возможностей компания запустила одноименный бесплатный сервис, позволяющий по фотографии найти профили похожих людей в социальной сети Вконтакте) и Центром речевых технологий: компания существует с 1993 года, но распознавание лиц для нее - новое направление. Главные разработки - система аутентификации по голосу и лицу для мобильных приложений (прежде всего, опять-таки, банковских) VoiceKey, облачный сервис того же назначения OnePass, а также две системы контроля доступа: "Визирь" (внедрен в аэропорту Южно-Сахалинска) и "Визирь-арена" (специально для спортивных сооружений, в настоящее время действует на стадионе "Петровский" в Петербурге).
В МВД и полиции, возможно, уже присматриваются к новому поколению систем распознавания: так, Артем Кухаренко, основатель "НтехЛаб", упоминает в интервью, что получал благодарственные письма от силовиков (пользовавшихся открытым сервисом FindFace). Однако стандартом остается СОВА (Система Оперативного Визуального Анализа), которая используется отечественным МВД. уже более десяти лет, и возможности ее, представленные в брошюре на сайте разработчика, ограничены в силу особенностей архитектуры и базовых алгоритмов распознавания. Так что сценарий, описанный в июньской заметке на портале Life.ru, - участника незаконного митинга не задерживают, но ему потом "прилетает" протокол об административном правонарушении, - с помощью этой системы, насколько я понимаю, нельзя было бы реализовать по чисто техническим причинам. Не уверена, кстати, что это непременно было бы плохо, - здесь, как не устает повторять Екатерина Шульман, важны условия, на которых мы получаем плоды технического прогресса. В данном случае я бы сказала, что необходимо уточнить, какие именно действия, попавшие в кадр, должны считаться правонарушением (с пресловутыми незаконными митингами есть, мягко говоря, кое-какие проблемы) и как оспорить автоматически созданный протокол в случае ложного опознания. После этого - пожалуйста, узнавайте меня где угодно. Если заодно узнаете ловкого, но не очень умного человечка, зачем-то утащившего у меня пенсионерскую карточку и старый мобильник с треснувшим стеклом, скажу спасибо. Хотя было бы еще лучше, если бы ему это просто не пришло в голову и оба предмета остались при мне.
Собственно, цель автоматического распознавания - изменение поведения людей. И, возвращаясь к началу заметки, очень похоже, что мошенники сейчас стали обходить "Почта банк" стороной.
Разработчики VisionLabs создали систему распознавания, способную сличать изображения человеческих лиц с данными, хранящимися в базе фотографий. Существенный момент - ни одна из частей системы не работает с персональными данными, то есть их утечка через продукты LUNA невозможна. Уже после пресс-конференции, 6 сентября, VisionLabs сообщила об официальном подтверждении этого факта; обследование продуктов провело НПО "Эшелон". Время распознавания составляет одну-две секунды, точность (True Positive Rate, TPR) зависит от того, с какой долей ложно-положительных срабатываний (False Positive Rate) мы готовы мириться, и при FRP=10-3 (один случай из тысячи) достигает 99,17%. Получаемый на основе снимка дескриптор лица занимает немногим больше 200 байт, то есть для проверки лица по базе достаточно канала с минимальной пропускной способностью. При этом перехватывать дескрипторы нет смысла. Восстановить лицо по дескриптору невозможно, алгоритм сравнения закрыт, а точное совпадение - тревожный сигнал: кто-то пытается использовать существующую фотографию..
Система способна отождествлять снимки с разным поворотом головы, выражением лица, с бородой и без, сделанные в разном возрасте, при разном освещении, с разным качеством. Она успешно справляется и с ситуациями, вызывающими затруднения у людей, и, как пишут "Ведомости", распознает также лица со специальным макияжем против автоматического распознавания.. (Изобретатель этого макияжа - Григорий Бакунов из компании "Яндекс" - тренировал свою нейросеть на системах, публично доступных в интернете, и возможности LUNA, надо полагать, никак специально не учитывал.)
В "Почта Банке" есть три базы фотографий - сотрудники, клиенты и мошенники, - а все рабочие места оборудованы веб-камерами и соответствующим программным обеспечением. При входе в систему банка сотрудник проходит двухфакторную идентификацию - вводит пароль и показывается веб-камере, - что исключает пользование чужими идентификационными данными. Ранее идентификация тоже была двухфакторной, с подтверждением по коду из SMS; переход на схему с распознаванием лиц позволил сэкономить на неотправке SMS порядка 3,5 млн. рублей. Сейчас банк тестирует аналогичную схему для клиентов, которые смогут использовать фото как альтернативу отпечатку пальца при входе в мобильное приложение. Это должно быть удобнее - отпечатки могут стираться, да и не все модели телефонов с ними работают, а камера есть везде. И это надежно: подставить на место живого клиента изображение не удастся, поскольку в LUNA есть специальные функции, проверяющие так называемую liveness изображения.
Когда клиент приходит в офис за кредитом, его прежде всего фотографируют (система следит, чтобы снимок был надлежащего качества, если что-то не в порядке, дальнейшие действия невозможны), а затем проверяют сделанное фото по базе мошенников (в случае совпадения мошенник пойман), а также по базе клиентов на предмет других подозрительных ситуаций. Фото может не совпасть со снимком того же клиента из предыдущих заявок (вероятно, именем клиента пытается воспользоваться кто-то другой), совпасть со снимком другого клиента (то ли мошенничество, то ли ошибка в базе без злого умысла - необходимо разобраться) , слишком хорошо совпасть со снимком этого или другого клиента, имеющимся в базе (сотрудник повторно использовал старую фотографию - очень подозрительная ситуация). За 2016 год в банке было задержано четыре мошенника, пытавшихся получить кредит по поддельным документам, и выявлено более 13 тысяч нарушений, которые могли быть связаны с попыткой мошенничества. Общая сумма, не потерянная благодаря предотвращению мошеннических сделок, оценивается в 1,5 млрд. рублей - весьма внушительно.
Не менее сильное впечатление производят известия из Китая. На ежегодном августовском фестивале пива в Циндао, как рассказала Daily Mail, система автоматизированного распознавания лиц помогла полиции схватить 25 человек, находившихся в розыске. "Один из пойманных, - пишет газета, - жил в бегах десять лет и попался лишь потому, что захотел хлебнуть свежего пива". Еще нескольким десяткам человек отказали в доступе на фестиваль из-за того, что они известны властям как алкоголики или наркоманы. На каждом из четырех входов на фестиваль дежурили шесть полицейских и было установлено восемнадцать камер. Процесс распознавания занимал менее секунды, а точность составляла 98,1%.. Если лицо посетителя обнаруживалось в полицейской базе, система сигнализировала об этом дежурным, которые, проверив информацию задерживали или разворачивали посетителя, а в случае ошибочного опознания пропускали .В статье упоминаются и еще некоторые действующие сейчас в Китае системы распознавания. Так, в четырех городах страны они установлены на перекрестках, "чтобы опознавать и стыдить невнимательных пешеходов". (Интересно, как именно их стыдят - неужели во всеуслышание прямо на улице? Или снимают им баллы социального кредита? В статье это не сказано). В китайской сети KFC распознавание подключено к системе взаимодействия с клиентами - постоянных клиентов там узнают в лицо и предугадывают их заказы. Еще одна система, развернутая а в пекинском городском парке, отслеживает людей, ворующих бумагу из туалетов. А основное содержание статьи - совместный проект Motorola и стартапа Neurala, система для поиска в толпе преступников и потерявшихся детей. Она пока находится на стадии прототипа.
В статье "Ведомостей" тоже есть обзор, причем посвященный по преимуществу российским проектам и разработкам. Из банков, помимо "Почта банка", названы "Тинькофф", "Открытие" и "Сбербанк". "Тинькофф" включил распознавание в процедуру открытия нового счета. Офисов обслуживания у банка нет, его представители приходят к клиентам на дом, и на определенном шаге оформления договора клиент должен быть сфотографирован специальным приложением, а сделанный снимок - пропущен через систему распознавания. Клиенты "Открытия" могут переводить друг другу деньги не только по номеру карты, но и по фотографии, а в офисе "Сбербанка" на Кутузовском проспекте в Москве в июле установили экспериментальный банкомат с технологией распознавания лиц. Из торговых сетей упоминаются "Дикси" и X5. Ни одна из них не пытается, как китайская KFC, узнавать в лицо конкретных клиентов (российских покупателей такое способно отпугнуть), но это не единственное, для чего можно использовать распознавание. В "Дикси" экспериментируют с выбором рекламы в зависимости от гендерного состава покупателей (отдельно в кассовой зоне и в торговом зале), в X5 анализируют паттерны перемещения покупателей по магазину, чтобы выбрать оптимальное размещение товаров и минимизировать очереди.
Направление безопасности представлено в статье двумя стратапами - "НТех Лаб", разработчиком технологии FindFace (для демонстрации ее возможностей компания запустила одноименный бесплатный сервис, позволяющий по фотографии найти профили похожих людей в социальной сети Вконтакте) и Центром речевых технологий: компания существует с 1993 года, но распознавание лиц для нее - новое направление. Главные разработки - система аутентификации по голосу и лицу для мобильных приложений (прежде всего, опять-таки, банковских) VoiceKey, облачный сервис того же назначения OnePass, а также две системы контроля доступа: "Визирь" (внедрен в аэропорту Южно-Сахалинска) и "Визирь-арена" (специально для спортивных сооружений, в настоящее время действует на стадионе "Петровский" в Петербурге).
В МВД и полиции, возможно, уже присматриваются к новому поколению систем распознавания: так, Артем Кухаренко, основатель "НтехЛаб", упоминает в интервью, что получал благодарственные письма от силовиков (пользовавшихся открытым сервисом FindFace). Однако стандартом остается СОВА (Система Оперативного Визуального Анализа), которая используется отечественным МВД. уже более десяти лет, и возможности ее, представленные в брошюре на сайте разработчика, ограничены в силу особенностей архитектуры и базовых алгоритмов распознавания. Так что сценарий, описанный в июньской заметке на портале Life.ru, - участника незаконного митинга не задерживают, но ему потом "прилетает" протокол об административном правонарушении, - с помощью этой системы, насколько я понимаю, нельзя было бы реализовать по чисто техническим причинам. Не уверена, кстати, что это непременно было бы плохо, - здесь, как не устает повторять Екатерина Шульман, важны условия, на которых мы получаем плоды технического прогресса. В данном случае я бы сказала, что необходимо уточнить, какие именно действия, попавшие в кадр, должны считаться правонарушением (с пресловутыми незаконными митингами есть, мягко говоря, кое-какие проблемы) и как оспорить автоматически созданный протокол в случае ложного опознания. После этого - пожалуйста, узнавайте меня где угодно. Если заодно узнаете ловкого, но не очень умного человечка, зачем-то утащившего у меня пенсионерскую карточку и старый мобильник с треснувшим стеклом, скажу спасибо. Хотя было бы еще лучше, если бы ему это просто не пришло в голову и оба предмета остались при мне.
Собственно, цель автоматического распознавания - изменение поведения людей. И, возвращаясь к началу заметки, очень похоже, что мошенники сейчас стали обходить "Почта банк" стороной.
Комментарии
Отправить комментарий