"Nhận biết và tìm thấy." Moskva áp dụng hệ thống an ninh tiên tiến nhất

Năm nay, tất cả các máy camera theo dõi trên đường phố ở Moskva sẽ được kết nối với hệ thống nhận dạng khuôn mặt, cho phép xác định người với độ chính xác cao. Điều này sẽ giúp tìm kiếm những người mất tích, hoặc để ngăn chặn tội phạm, - các nhà phát triển nói với Sputnik về các khả năng của nghệ mới này.
Sputnik

Các thử nghiệm trong điều kiện thành phố

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt về bản chất là trí tuệ nhân tạo (tiếng Anh: artificial intelligence, thường được viết tắt là AI), hoạt động tốt hơn nhiều so với bộ não con người. Hệ thống này có thể thu thập và phân tích số lượng dữ liệu khổng lồ trong vài giây đồng hồ.

AI xuất hiện do kết quả phát triển của một loại chương trình máy tính đặc biệt, gọi là các mạng thần kinh. Các chương trình này quét pixel hình ảnh kỹ thuật số và cô lập các vectơ đặc trưng - các bộ tính năng độc đáo để có thể nhận ra một người, so sánh nó với người khác hoặc ngược lại, tìm cùng một đối tượng trong các ảnh khác nhau - một người, một chiếc ô tô, một biển báo đường.

Tình báo Mỹ công nhận công nghệ của Nga về nhận diện gương mặt người là tốt nhất

Các mạng lưới thần kinh học cách xác định người trên một mảng lớn hình ảnh, chẳng hạn như ảnh của những người nổi tiếng, những người trong khung cảnh tự nhiên hoặc hình ảnh kém chất lượng. Hệ thống được đào tạo tốt hiếm khi bị nhầm lẫn.

Theo ông Artem Kukharenko, người sáng lập NtechLab, xác suất nhầm lẫn của hệ thống là 1/10 triệu. Tham số này được tối ưu hóa tùy theo nhiệm vụ.

"Ví dụ, nếu hệ thống hoạt động ở biên giới, tốt hơn là gửi người để kiểm tra bổ sung hơn là bỏ lỡ kẻ xâm nhập tiềm năng," ông Artem Kukharenko giải thích.

NtechLab sở hữu FindFace, chính là công nghệ mà năm ngoái đã giúp bắt giữ hơn 100 tội phạm tại World Cup, phát hiện ra hành vi trộm cúp tài trợ và ngăn chặn chen lấn tại một trong những fanzons. Hiện giờ hệ thống này đang hoạt động ở chế độ thí điểm tại một số thành phố LB Nga.

"Nhận biết và tìm thấy." Moskva áp dụng hệ thống an ninh tiên tiến nhất

Ông Alexey Tessarsky, CEO của IVA Cognitive, công ty phát triển hệ thống phân tích video IVA CV, đưa ra ước tính khác: độ chính xác của hệ thống này lên tới 99%.

"Trên thực tế, điều này không phải tốt lắm. Một phần trăm lỗi cho mười lăm triệu, tròng trường hợp Moskva chẳng hạn, điều này rất có ý nghĩa", ông nói.

Theo báo cáo của chính quyền thành phố, các phân tích video bao trùm hệ thống tàu ​​điện ngầm và một phần các camera đường phố. Trong năm nay sẽ kết nối với toàn bộ thành phố. Hiện vẫn chưa rõ sẽ sử dụng loại hệ thống nào.

Một chàng trai đòi Apple bồi thường một tỷ đô la vì hệ thống nhận dạng khuôn mặt bị lỗi

“Còn có một số ứng viên khác, kể cả chúng tôi. Có lẽ thành phố sẽ chọn một hoặc tổ chức một cái gì đó giống như tập đoàn liên kết một số công ty. Chắc là sẽ phân chia máy camera và xem chúng đối phó như thế nào. Vì vậy, cuộc cạnh tranh vẫn tiếp tục, và công nghệ sẽ phát triển.” – ông Alexey Tessarsky nói.

An ninh tiến lên một tầm cao mới

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là cần thiết, chủ yếu để ngăn ngừa và giải quyết tội phạm. Hệ thống hoạt động như thế nào?

"Luồng video từ tất cả các camera kết nối được phân tích, khuôn mặt được nhận dạng và lưu lại một thời gian nhất định trong kho cơ sở dữ liệu. Sau đó, ảnh của một người trong danh sách mong muốn được tải vào hệ thống và việc tìm kiếm được thực hiện trong lịch sử tích lũy.

Chương trình cho thấy camera nào và thời gian nhìn thấy người này. Nhờ đó có thể khôi phục tuyến đường người ấy đi, xác định vị trí và thời điểm cuối cùng nhìn thấy người ấy, tải video xuống để xem người ấy đã làm gì ở đó", chuyên gia giải thích.

Một kịch bản khác: bức ảnh được tải vào cơ sở dữ liệu và ngay khi người đó xuất hiện, cảnh sát ngay lập tức nhận được thông báo. Họ sẽ quyết định cách phản ứng.

Cái bẫy Facebook. "Thử thách 10 năm" đe dọa tiết lộ dữ liệu cá nhân thế nào?

Ở Tatarstan năm ngoái, tội ác từ năm 1971 đã được giải quyết với sự trợ giúp của hệ thống giám sát video. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt ra đời làm giảm mức độ phạm tội.

"Lắp đặt camera giám sát ở một số khu vực nhất định trong thành phố giúp giảm số lượng tội phạm xuống 20 và thậm chí 40%. Tất cả phụ thuộc vào tình hình tội phạm như thế nào. Nếu tội phạm biết rằng sẽ bị nhận diện trên video và bị phát hiện, người đó sẽ suy nghĩ kỹ trước khi quyết định vi phạm pháp luật", - ông Tsessarsky nhấn mạnh.

Chương trình phân tích hành vi

Các hệ thống dựa trên mạng thần kinh có khả năng nhận diện khuôn mặt và các đối tượng khác, đếm người, hoặc xác định chuyển động của đối tượng. Các khả năng này không ngừng được mở rộng. Một trong những nhiệm vụ cấp bách hiện nay là phân tích cử chỉ, tư thế. Điều đó cho phép đánh giá ý định của nhóm người và ngăn chặn tình huống nguy hiểm.

Cảnh sát Trung Quốc dùng kính thông minh nhận dạng khuôn mặt hành khách

Hệ thống có thể được đào tạo để tìm kiếm đám đông người ở nơi mà thống kê thông thường không tập trung nhiều người, hoặc xác định hành động đáng ngờ: ai đó vẫy tay bất thường, chạy, nắm lấy một vật giống như vũ khí. Khi phát hiện một số mẫu hành vi nhất định, chương trình sẽ gửi thông báo. Trên thực tế, đó là việc theo dõi các tình huống nguy hiểm tiềm tàng”, - ông Tsessarsky nói.

Theo ông Kukharenko, nếu cùng sử dụng nhiều kịch bản - tìm kiếm người mất tích, đếm người và đánh giá hành vi - điều này sẽ đưa mức độ an ninh trong các sự kiện công cộng lên một tầm cao mới.

Giấc mơ của người lập kế hoạch đô thị

Một nhiệm vụ phổ biến khác là cải thiện môi trường đô thị. AI nhận dạng người, phương tiện, giao thông, tính toán rất chính xác số lượng người đi bộ, xe cộ, vẽ bản đồ mật độ lưu thông hành khách. Sau đó, dữ liệu được phân tích bởi các nhà thiết kế, nhà quy hoạch thành phố, nhằm quyết định nơi nào tốt hơn để làm đường đi bộ, lối đi trong công viên, tuyến đường nào để dỡ hàng, bổ sung thêm xe buýt, chuyển bến đỗ đến nơi hợp lý v.v.

"Về nguyên tắc, điều này hoàn toàn dễ dàng, nếu có số liệu thống kê mà hệ thống phân tích luồng video có khả năng thu thập. Một điều nữa là việc xử lý dữ liệu đòi hỏi phải lập ra cả một viện nghiên cứu. Dần dần Moskva sẽ thực hiện việc này” – ông Tsessarsky nói tiếp.

Về mặt kỹ thuật có thể trả tiền vé trong các phương tiện giao thông công cộng, thực phẩm hoặc dịch vụ như kiểu “mặt đối mặt”. Để làm điều này, hành khách phải tải ứng dụng phù hợp, cho phép sử dụng dữ liệu sinh trắc học và giao dịch từ tài khoản.

Thảo luận