Системы, пока еще не получившие названия, дают возможность в один клик подтвердить личность пользователя и проверить документ на подлинность. Вместе они призваны обеспечить безопасную дистанционную проверку личности клиента, рассказали в компании.

Первая программа предлагает пользователю навести смартфон на паспорт и затем посмотреть в камеру самому. Далее она сравнивает фотографию с лицом человека и определяет процент схожести. Если результат положительный, значит, проверка пройдена успешно. Для более надежной проверки в продукт встроен детектор «живости» (liveness), который предлагает человеку моргнуть: это должно предотвратить вход по поддельному фото или видео. Программа хорошо распознает сходство при возрастных изменениях лица, а вот очки или борода могут затруднить распознавание. Ошибки программы теоретически возможны, но их вероятность мала, заверили в компании: по словам ее представителей, люди ошибаются чаще. Технология разработана в партнерстве с компанией VisionLabs.

Вторая программа проверяет подлинность самого загранпаспорта. Пользователь должен сфотографировать страницы документа, и они проверяются системой по разным текстовым и графическим параметрам: цветному орнаменту фотографии, узорам на страницах и пр. Также программа сверяет изображение человека с теми, что загружены в информационные базы партнера ABBYY, компании — специалиста в области технологий для цифровой безопасности бизнеса.

Новые продукты не только улучшат безопасность, но и помогут клиентам быстро получить необходимые услуги, а обслуживающим их предприятиям – перейти полностью на цифровые сервисы, рассказал генеральный директор ABBYY Россия Дмитрий Шушкин. По его словам, чтобы начать обслуживание, сейчас компаниям требуется увидеть человека хоть один раз лично; технологии ABBYY предлагают обойтись без этого.

Новые продукты можно использовать как отдельно, так и совместно. Они рассчитаны главным образом на использование банковскими системами. Первые клиенты уже появились, рассказали в компании, но не уточнили, кто это. Пока технологии разработаны для загранпаспортов, но планируется внедрить верификацию и по российским паспортам, водительским удостоверениям и другим документам. В какую сумму обойдется внедрение новых технологий, точно рассчитать пока сложно.

«Распознавание лиц – это как хороший мотор, но сам по себе мотор никуда не поедет. Важно понять, где применима такая технология, и уметь встраивать ее в операционные процессы», — заявил Павел Гурин, советник президента-председателя правления «Почта Банка», на пресс-конференции, посвященной результатам внедрения платформы идентификации лиц VisionLabs Luna. Проект был начат еще во времена «Лето Банка», а после того, как банк вошел в структуру «Почты России», стал самым большим в нашей стране корпоративным проектом по распознаванию лиц – он охватывает 10 тыс. собственных сотрудников и еще 18 тыс. партнеров.

В банке нашли применение сразу несколько биометрических решений. Отпечаток пальца используется для входа в мобильное приложение. Распознавание лиц — для идентификации сотрудников, при принятии кредитных решений и идентификации клиентов. Кроме того, начат пилотный проект по использованию в системах самообслуживания голосовой биометрии.

По признанию Гурина, использование биометрии дает, помимо прочих плюсов, еще и дисциплинирующий эффект, предотвращая многие действия. Работает «сарафанное радио» среди злоумышленников, учатся на своих ошибках сотрудники. Но во время пилотного проекта срабатываний системы было действительно много.

«Проанализировав существующую базу клиентов, мы обнаружили фотографии Брэда Питта и других знаменитостей, животных, пальм и стульев. Были явные грубые нарушения при оформлении заявок, и это удалось побороть», — отметил Гурин.

Только за 2016 год в заявках обнаружено 4,5 тыс. повторяющихся фотографий, выявлено 9,2 тыс. потенциально мошеннических заявок, а мошеннических операций предотвращено на 1,5 млрд руб. Было задержано четверо мошенников (и остановлено несколько сотен), пытавшихся получить кредиты по поддельным документам. Кроме того, оптимизация работы сотрудников фронт-линии достигла 15 тыс. часов, а экономия на SMS-информировании при аутентификации сотрудников составила 3,5 млн руб.

Стоимость же работ, по словам Гурина, оказалась в пределах 10 млн руб., серверные мощности и поддержка увеличили стоимость проекта в два-три раза. Таким образом, проект уже давно окупился.

Александр Ханин: «Теперь машина распознает людей даже лучше, чем сам человек: для нее не проблема поворот головы на 45°, очки, макияж, растительность на лице»

Как отметил Александр Ханин, генеральный директор VisionLabs, в процессе распознавания лиц очень важно качество и точность самого распознавания: прежде проекты часто губило большое число допускаемых ошибок. Сейчас качество распознавания очень сильно улучшилось, и можно работать с большими объемами информации. Нейронные сети сделали серьезный шаг вперед, и теперь машина распознает людей даже лучше, чем это может сделать человек: для нее не проблема поворот головы на 45°, очки, макияж, растительность на лице. Однако важно подчеркнуть, что банкам нужен многофункциональный продукт, который можно применять в различных процессах.

Во-первых, у большинства банков накопилась огромная база клиентов, которых фотографируют в ходе кредитования. Необходимо навести порядок в этих базах.

Во-вторых, предотвращение кредитного мошенничества становится все более актуальным. Существуют целые группировки, массово вклеивающие в украденные паспорта свои фото. Известны случаи, когда отдельные «таланты» в одиночку брали до 150 кредитов в месяц.

Третья важная возможность заключается в идентификации клиентов, исключении человеческого фактора при их обслуживании. Ускорение процессов приводит к повышению лояльности и росту операционной эффективности.

Далее по значимости следует двухфакторная аутентификация сотрудников банка. Это не только исключает действий злоумышленников от имени пользователя системы, но и не допускает входа в систему одного сотрудника от имени другого.

Наконец, банки все больше интересуются мобильной идентификацией. Узнать клиента в дистанционных каналах – задача огромной важности. По словам Ханина, в российских банках ведется около 10 подобных проектов, однако мейнстримом это станет в следующем году. «Решить задачу идентификации лиц несложно. Гораздо труднее обеспечить защиту от мошенничества», — подчеркивает он. Важно убедиться в «живости» (lifeness) предоставляемого изображения, так как в дистанционных каналах у злоумышленников очень много возможностей для различных манипуляций.

В компании «Вокорд» сообщили о планах работы за рубежами нашей страны и стратегии на рынках стран Азии, Ближнего Востока, Европы и Северной Америки.

Выход на международные рынки стал возможным в результате успешного «домашнего» роста, развития технологий и совершенствования продуктов, предлагаемых компанией, утверждает Тимур Векилов, генеральный директор «Вокорда».

За рубежами России в компании в первую очередь рассчитывают на технологии и решения для распознавания лиц. Такие технологии, основанные на выделении характерных черт лиц людей и их сравнении с изображениями в базе данных, активно используются для идентификации и авторизации.

Над этой тематикой в «Вокорде» работают около двух лет. В начале 2016-го программно-аппаратный комплекс Vocord FaceControl, предназначенный для кооперативного, то есть не требующего специального позиционирования объектов, автоматического распознавания лиц в потоке людей вошел в перечень проектов, включенных Минпромторгом в отраслевой план мероприятий по импортозамещению в радиоэлектронной промышленности.

Специалисты «Вокорда» разработали собственный математический алгоритм распознавания лиц на основе технологий нейронных сетей. В компании утверждают, что этот алгоритм характеризуется высокой производительностью, достигающей 3 млн сравнений в секунду, точностью и универсальностью. На конкурсе MegaFace, организованном Вашингтонским университетом, он занял первое место, правильно распознав более 75% фотографий в базе данных, содержащей больше миллиона изображений лиц людей.

На зарубежных рынках компания намерена придерживаться своей привычной модели сбыта, которая предусматривает работу через партнеров, разрабатывающих, внедряющих и сопровождающих решения на основе технологий и оборудования «Вокорда». Такая модель применяется в странах СНГ, в том числе в Казахстане, где партнерами компании являются локальные системные интеграторы.

Подобные схемы удалось организовать в Индии и странах Персидского залива. В Индии у компании уже есть эксклюзивный партнер, через которого планируется поставлять готовые решения, адаптированные для конкретных секторов экономики. «Мы начали здесь с создания на основе Vocord FaceControl системы учета рабочего времени сотрудников небольшого круглосуточно работающего предприятия, которые могут в разное время покидать его пределы и возвращаться обратно», — пояснил Векилов.

На Ближнем Востоке осуществляется выбор партнера-интегратора для выполнения проектов в области безопасности аэропортов и предприятий розничной торговли.

В Европе в настоящее время основные усилия сосредоточены на Германии, имеющей значительный по объему рынок и сложное законодательство, после «прохождения» через которое, как считают в «Вокорде», гораздо проще работать в других странах Европейского союза. На первом этапе российская компания открывает офис и будет действовать в Германии через своего представителя, рассчитывает на рынок ретейла и не ждет в этом году вала запросов.

На рынке Северной Америки компания решила начать с коммерческого сектора и хорошо здесь зарекомендовать себя. Точкой входа выбрана Канада, где существует институт бизнес-акселерации, стимулирующий развитие нужных на локальном рынке технологических направлений. «Вокорд» участвует в программе акселерации как российская компания и надеется до конца года получить статус канадского юридического лица.

В зарубежную экспансию планируется вложить по меньшей мере 9 млн долл. «Вокорд» является портфельной компанией фондов «С-Групп Венчурс» и «Лидер-инновации», финансируемых РВК.

В «Вокорде» ожидают, что при наличии таких инвестиций доходы на зарубежных рынках в течение трех лет достигнут российских. В 2015 году объем продаж компании составил около 400 млн руб., 10% из которых – вклад бизнеса в Казахстане.

Рост бизнеса «Вокорда» в прошлом году приблизился к 25%, в 2016-м в компании рассчитывают на такие же результаты. Этому должен способствовать повышающийся интерес к видеоаналитике и распознаванию лиц. «Мы получали обычно 25 запросов в год на создание систем распознавания лиц. В этом году их было на порядок больше», — подчеркнул Векилов.

Интерес рынка к биометрическим методам идентификации стимулирует развитие алгоритмов и технологий распознавания лиц. К примеру, российская компания VisionLabs заключила инвестиционное соглашение с Sistema Venture Capital, венчурным фондом АФК «Система», на сумму 350 млн рублей, которые планируется направить, в частности, на развитие собственной технологии анализа и распознавания лиц.

По данным компании MarketsandMarkets, объем мирового рынка решений для распознавания лиц составил в 2015 году 2,2 млрд долл. и в 2020-м может превысить 6 млрд долл. Аналитики Allied Market Research отмечают доминирование на этом рынке Северной Америки, где, впрочем, особенно высоки расходы на системы безопасности правительственных организаций.

В ближайшие пять лет ожидается ускорение роста применения технологий распознавания лиц и дактилоскопии в системах безопасности, предназначенных для государственного сектора, коммерческих предприятий, финансовой отрасли, а также потребительского и других рынков.

По прогнозу аналитиков компании TrendForce, объем рынка систем распознавания лиц, в 2015 году составивший 230 млн долл., в 2019-м вырастет до 450 млн долл. — среднегодовой рост будет составлять около 18%.

Благодаря в первую очередь iPhone поставки дактилоскопических сканеров во всем мире в 2014 году достигли 316 млн штук, а в 2015-м — уже 499 млн. В TrendForce прогнозируют, что этот показатель продолжит расти и в 2020 году достигнет пика в 1,6 млрд. А по прогнозу IHS Technology, за период с 2015 по 2020 год годовой объем продаж сканеров отпечатков пальцев в денежном выражении вырастет с 1,86 млрд долл. до 2,6 млрд долл.

Растет также применение технологии распознавания рисунка радужной оболочки глаза на смартфонах, хотя на сегодня ее доля рынка очень мала. Сканирование радужки — автоматизированный метод биометрической идентификации, осуществляемый с применением математических методов распознавания образов; в процедуре аутентификации может участвовать как один глаз, так и оба.

«Распознавание радужки недавно появилось на нескольких моделях смартфонов, например, на Fujitsu Arrows NX F-04G и Lumia 950, — на обоих этот метод аутентификации используется для разблокировки аппарата, благодаря чему сканер отпечатков пальцев уже не нужен», — сообщает Джеми Фокс, главный аналитик IHS.

По его сведениям, доля рынка устройств со сканерами радужки не превышает 1%. Но есть слухи, что в этом году такой тип аутентификации появится на смартфонах LG и Samsung, так что ситуация может измениться. Как бы то ни было, шире всего на смартфонах сейчас применяются дактилоскопические сканеры.

Как отмечают в IHS, рынок систем распознавания лиц пока тоже менее развит по сравнению с дактилоскопией. При этом аналитик TrendForce Кристи Лин уточняет, что у человеческих лиц более трудновоспроизводимые биометрические характеристики, чем у отпечатков пальцев.

«Однако технология распознавания лиц скорее всего сможет стать популярной среди потребителей, и у нее шире круг применений», — добавила Лин.

Сейчас распознавание лиц в основном используется в системах безопасности и мониторинга, но постепенно технологию начинают применять и в других областях, например, в розничной торговле и для мобильных платежей.

В прошлом году Alipay, оператор платформы онлайн-платежей, входящий в состав холдинга Alibaba, ввел в действие систему верификации платежей на базе Face++, облачной платформы распознавания лиц, созданной китайским стартапом Megvii. Система получила название Smile to Pay — она дает возможность пользователям Alipay платить за онлайн-покупки путем съемки селфи.

«К числу крупных технологических компаний, в последние годы инвестирующих в технологии распознавания лиц и владеющих соответствующими патентами, также относятся Microsoft, Google, Apple и Facebook», — отметила Лин.

По ее информации, нынешние системы распознавания лиц, которые выполняют съемку и сопоставление двумерных образов частей лица (глаз, носа, рта и ушей), можно обмануть, предъявив снимки или видеозаписи. В связи с этим идет разработка технологий пространственного распознавания лиц.

Одна из таких систем помимо сверки снимка лица в видимом свете выполняет измерение расстояния до различных его частей с помощью инфракрасного излучения. Еще одна распространенная технология пространственного распознавания измеряет и сверяет размеры черт лица с помощью инфракрасных точек.

Известный пример пространственной системы распознавания лиц — RealSense. Это дальномерная камера, разработанная совместно Intel и Microsoft, которая рассчитана на работу с ПО биометрической аутентификации Microsoft Windows Hello. Съемку образа лица для хранения и верификации камера выполняет с помощью лазера ИК-диапазона.

Как отмечает Лин, поскольку для работы с 3D-моделями, хранимыми в базах систем распознавания, понадобятся более эффективные процессоры, Intel сможет получить значительную выгоду с ростом числа систем, пользующихся возможностями RealSense.

«Технология биометрической идентификации — это возможность повернуть ситуацию в свою пользу для Intel, которой сейчас приходится выдерживать непростую конкуренцию с ARM и Qualcomm», — полагает аналитик.

На конференции Future Decoded в Лондоне компания Microsoft объявила, что ее набор инструмент для разработчиков Project Oxford, созданный на базе средств машинного обучения и исследований в области искусственного интеллекта, получил новый набор сервисов.

Теперь разработчики могут воспользоваться сервисом распознавания чувств, который формирует список обнаруженных им на фотографиях эмоций. Для каждого человека, представленного на фотографии, сервис возвращает вероятность того, что на его лице отражены гнев, радость, страх, удивление, недовольство, грусть, презрение или же что оно не выражает вообще ничего.

По словам руководителя программы Microsoft Райана Галгона, компания построила этот сервис после того, как заметила, что разработчики используют существующую технологию распознавания лиц Project Oxford в приложениях анализа эмоций, отраженных на фотографиях. Новый сервис позволяет создавать различные приложения (например, фоторедакторы) на основе чувств, которые присутствуют на лицах.

Конечно, нельзя сказать, что Microsoft передает разработчикам готового эксперта по распознаванию эмоций. На данном этапе сервис способен обрабатывать только неподвижные изображения. Кроме того, по словам Галгона, одни эмоции (например, радость) программе удается распознавать лучше, а другие (презрение и недовольство) хуже.

Обработка видео большого объема может занимать достаточно продолжительное время. Корпорация Microsoft указала максимальный размер видеофайлов, которые будут обрабатываться сервисами. Для того чтобы вписаться в эти рамки, разработчикам предлагается уменьшать разрешение больших файлов.

Сервис Custom Recognition Intelligent Services (CRIS) позволяет создавать модели распознавания голоса при определенных условиях. Он может оказаться полезен для обработки голосовой информации (например, речи маленьких детей или для оформления заказа в киоске), для которой традиционные модели подходят не слишком хорошо.

Чтобы получить персонально ориентированные результаты, разработчики должны снабдить сервис набором аудиофайлов, принадлежащих конкретному человеку, с расшифровкой записанных там фраз и построить речевую модель.

В наборе инструментов для обработки речи Project Oxford имеется также функция распознавания речи новых людей. На данном этапе сервис еще не в состоянии анализировать запись беседы и вычленять из нее речь того или иного человека. Но разработчики могут вырезать небольшой фрагмент разговора и определить, соответствует ли записанная на нем речь голосу того человека, на котором проводилось обучение системы.

По мнению Галгона, технологии такого рода могут использоваться в качестве упрощенной формы аутентификации. Они не столь надежны, как пароли или отпечатки пальцев, но вполне подходят для подтверждения того, что человек является именно тем, за кого себя выдает.

Сочетание сервисов идентификации голоса и определения лиц могло бы стать основой для создания систем безопасности аналогичных Google Project Abacus, где аутентификация пользователя проводится на основе набора разнообразных сигналов, включая распознавание голоса и лиц. Система Abacus находится пока на стадии проектирования.

Вся обработка выполняется в облаке Microsoft, а значит, приложения, использующие API машинного обучения, созданный в рамках Project Oxford, могут решать возложенные на них задачи лишь при наличии подключения к Интернету. Галгон подтвердил, что Microsoft получает от разработчиков множество просьб реализовать выполнение функций Project Oxford в автономном режиме, но пока Microsoft намерена предлагать их лишь в виде интернет-сервисов.

Появление общедоступных инструментов должно привлечь пользователей к облачной платформе Microsoft Azure. Три сервиса Project Oxford входят в состав пакета Cortana Analytics Suite. Разработчики имеют возможность опробовать все предлагаемые им функции бесплатно и при появлении каких-то других потребностей или пожеланий сообщить об этом Microsoft.

Презентация состоялась на семинаре «Безопасность на стадионе», который прошел в Петербурге в пресс-центре домашнего стадиона футбольного клуба «Зенит». Решением заинтересовались руководители РФПЛ, футбольных клубов страны, федераций различных видов спорта и крупных спортивных сооружений страны.

Фотобиометрический комплекс SmartTracker.ARENA создан по заказу футбольного клуба «Зенит», который часто наказывали за хулиганское поведение его болельщиков, но сами правонарушители в большинстве случаев оказывались даже не выявленными. Миллионные штрафы и проведение нескольких домашних матчей без зрителей заставили всерьез задуматься над проблемой. Для ее решения в начале лета 2014 года футбольный клуб провел конкурс, в рамках которого рассматривались заявки четырех компаний (не только российских).

Победителем тендера стала петербургская компания ЦРТ, ее предложения более всего соответствовали требованиям, сформулированным в техническом задании. Примечательно, что систему идентификации по видео и фото взялась создавать компания, которая специализируется на речевых технологиях. «Автоматическое распознавание лица по фото и видео потребовалось в качестве дополнения к голосовой биометрии в ряде проектов, которые мы реализовывали в Эквадоре, США и некоторых российских банках. Поэтому пять лет назад был создан отдел, который осуществляет соответствующие разработки», — рассказал о появлении нового направления компании генеральный директор ЦРТ Дмитрий Дырмовский.

Инсталляция созданного комплекса SmartTracker.ARENA, который включает в себя программное обеспечение, видеокамеры и серверы, шла с июня по сентябрь 2014 года. Комплекс установлен у входа на стадион «Петровский», где интегрирован с системой управления турникетами, а также на нескольких самых проблемных, фанатских секторах.

Система позволяет выявлять правонарушителей во время матчей и не допускать на домашние игры «Зенита» болельщиков, которым по решению суда запрещено посещение стадиона. За 11 домашних матчей, проведенных в рамках чемпионата России, Лиги чемпионов и Лиги Европы, система идентифицировала более 40 тыс. поклонников команды и не допустила на стадион 10 хулиганов, которые пытались пройти через турникеты вопреки судебному запрету.

Перед турникетами любой болельщик обязательно должен посмотреть на установленные около них видеокамеры. Если это не сделать, идентификация не произойдет и проход будет автоматически заблокирован. Болельщика в этом случае попросят сделать два шага назад и показать лицо. Блокировка турникетов происходит и при попытках проникновения на стадион фанатов из черного списка, но при этом также идет соответствующее уведомление стюардов, обслуживающих матч, и сотрудников полиции.

На распознавание личности системе требуется не более двух секунд. По словам представителей футбольного клуба, это никак не влияет на пропускную способность системы допуска на стадион. Болельщики уже научились смотреть в видеокамеры еще при подходе к турникетам.

«Вложения клуба в создание системы SmartTracker.ARENA и ее инсталляцию на фанатских секторах составили примерно 4 млн руб. Эти затраты уже с лихвой окупились. На штрафах за поведение болельщиков мы сэкономили 10 млн руб. Рассчитываем, что охват системой всех секторов обойдется нам не более чем в 20 млн руб.», — рассказал генеральный директор ФК «Зенит» Максим Митрофанов.

Однако наибольший эффект от использования комплекса SmartTracker.ARENA будет при фотоидентификации каждого болельщика при покупке билетов и охвате системой всех стадионов команд, играющих в РФПЛ. В настоящее время фотография покупателя билета может быть занесена в базу только с его согласия, но в обозримом будущем идентификация в местах продажи, скорее всего, станет обязательной. Предложение внести соответствующее изменение в законодательство уже поступило на обсуждение в Госдуму.

«К чемпионату мира по футболу, который пройдет в России в 2018 году, SmartTracker.ARENA станет решением национального масштаба», — предполагает Александр Мейтин, директор по безопасности РФПЛ.

Дырмовский не исключает возможности экспорта созданного решения. «В области создания биометрических технологий Россия находится среди лидеров. Систем, аналогичных разработанной нами, в мире немного», — утверждает он. С SmartTracker.ARENA уже предварительно ознакомились представители делегации Катара, который получил право провести чемпионат мира по футболу в 2022 году.