«Интересно, а скоро их можно будет при помощи мышки выделить рамочкой на карте и послать на задание?»

— комментарий Chagevare

Чуть больше двух лет назад полицейским в России начали выдавать видеорегистраторы (на фото). Сейчас технология выходит на новый уровень: носимые видеокамеры подключают к системе распознавания лиц, сообщают «Ведомости».Систему распознавания лиц для МВД разработала компания NtechLab, которая прославилась мобильным приложением FindFace для установления личности прохожих , а также для поиска профилей «ВКонтакте» актрис из порнофильмов (осторожно, по ссылке 18+, NSFW).Если испытания пройдут успешно, то функция распознавания появится у портативных видеорегистраторов, уже используемых полицейскими, сказал сотрудник МВД в комментарии «Ведомостям». Факт тестирования подтвердили сотрудник министерства и человек, знающий это от топ-менеджеров.Портативные видеокамеры с распознаванием лиц впервые появились в Китае: в этой стране работает одна из самых продвинутых в мире систем видеонаблюдения за населением: около 170 миллионов видеокамер, подключённых к системе распознавания лиц. В начале 2018 года «умные очки» с видеокамерами выдали сотрудникам транспортной полиции в городе Чжэнчжоу.Гаджеты получили сотрудники, которые работают на оживлённой железнодорожной станции. Через станцию Восточный Чжэнчжоу ежедневно проходит от 70 тыс. до 120 тыс. пассажиров.Очки специально разработаны для полиции и подключены к наладонному компьютеру. После сканирования лица прохожего компьютер подключается к центральной базе данных, где осуществляется поиск совпадений.Китайский эксперимент сразу доказал свою эффективность: в течение нескольких дней полиции удалось идентифицировать семерых беглецов, которые обвиняются в скрытии с места ДТП и торговле людьми. Кроме того, на четырёх входах на станцию раскрыто 26 случаев, когда граждане пытались уклониться от распознавания личности при помощи очков, что расценивается как identity fraud.Российская компания NtechLab сейчас тестирует видеорегистраторы с распознаванием лиц мелкими партиями с частными охранными компаниями. Бизнесмены надеются, что гаджет заинтересует правоохранительные органы, Росгвардию и пригодится для выявления безбилетников в транспорте.По описанию «Ведомостей», камера с софтом NtechLab похожа на рацию, но чуть меньше, и крепится на одежду. Она анализирует видеопоток и выделяет из него лица людей. Фотографии отправляются на сервер через WiFi или сотовую связь (в устройство можно вставить сим-карту). Там снимки сравниваются с ранее загруженными базами, например сотрудников какой-то компании или подозреваемых в преступлении. Если лица на снимках совпадут, то система отправит уведомление на камеру-регистратор у пользователя. На обратной стороне гаджета есть экран, на котором можно сравнить два снимка, увидеть имя человека из базы и получить основную информацию о нём.Максимальное расстояние, при котором камера может выявить лицо человека, — от 3,5 до 4,5 метров в зависимости от освещения и скорости движения человека, сказал представитель NtechLab. Оборудование предоставило российское подразделение китайской компании Dahua Technology.В число акционеров NtechLab с 2018 года вошла госкорпорация «Ростех», так что сейчас фирма может рассчитывать на госзаказы.Конкурент NtechLab — компания VisionLabs, (25,07% принадлежит Сбербанку) — уже выпускала нагрудные видеорегистраторы с распознаванием лиц, например, в Сингапуре и Гонконге, рассказал гендиректор VisionLabs Александр Ханин. Но там видеопоток анализировался внутри устройства, а кадры отправлялись по Bluetooth на смартфон с базой лиц. По словам Ханина, камеры позволяют идентифицировать лица на расстоянии 2–3 метра.Технологии распознавания лиц от «Центра речевых технологий» (на 51% принадлежит Сбербанку) внедрены в мобильную платформу IT-интегратора «Крок». интервью для «Хабрахабра» основатель компании NTechLab Артём Кухаренко сказал, что с инженерной точки зрения не имеет значения, кто и каким образом использует их технологию. Однако разработчики не хотели, чтобы технология была доступна только спецслужбам: «Когда мы создавали алгоритм, нам, инженерам, было просто интересно сделать его эффективным. И только потом мы начали задумываться о том как правильно его применять и выпускать в виде продуктов для широкой аудитории. Но мы решили, что, когда появляются мощные технологии, люди должны о них знать. Если бы мы отдали технологию только спецслужбам, которые бы ее использовали, и никто бы о ней не знал, — это одно. А мы выложили ее в открытое пользование — это другое. Люди про нее знают и делают выводы, что выкладывать в Сети, а что — нет».Он также пояснил, что приложение распознавания лиц не требует больших вычислительных ресурсов и генерирует мало трафика: «В процессе обучения нейросеть получает на вход лицо целиком и правильные ответы по распознаванию: „Это Вася, это Петя, это Маша”. На последнем слое формируется вектор признаков, который содержит всю информацию о лице. На промежуточных слоях вычисляются важные по мнению нейронной сети признаки. Если правильно задать структуру, на последнем слое у нас получается вектор признаков из 80 чисел… Это менее половины килобайта. Поэтому у нас эффективно получается делать поиск по большим базам и экономично расходовать память на хранение признаков… Когда сеть обучена, она может эффективно работать на обычном компьютере. Например, FindFace работает на пяти серверах Amazon EC2 – причем, не на топовых машинах. Система держит 50 запросов в секунду при поиске по базе в 250 миллионов фотографий».В любом случае, с автоматическим распознаванием лиц эффективность работы полицейских должна повыситься.