Студент Кубанского университета создал уникальную программу распознавания лиц
На сегодняшний день в развитых странах мира наблюдается тенденция глобального отслеживания происходящего возле ключевых архитектурных сооружений и значимых объектов: исторических памятников, административных зданий, банковских учреждений, посольств и т. д. Установка видеонаблюдения повсеместно осуществляется и в России. Причем устанавливаются камеры не только в госпредприятия, но и в коммерческих структурах и частных домах. Большинство из них может управляться удаленно, имеют доступ к сети. Такая тенденция приводит к появлению специфического профессионального софта. В частности, созданного для обработки как архивных данных, так и передаваемых камерами в формате реального времени. Подобные разработки давно ведутся спецслужбами ведущих стран мира, над решением этой задачи трудятся многие ученые и программисты. Неудивительно, что прорывы в этой области периодически случаются. Один из успешных проектов, представленных недавно в этой отрасли, принадлежит студенту Кубанского государственного университета Алексею Шимохину. Он нашел достаточно ресурсов для реализации полноценной программы распознавания и последующей категоризации статичных и динамичных объектов (включая людей). С этой целью молодой человек использовал компьютерные алгоритмы в сочетании с нейро-сетевым анализом. Его проект был реализован и продемонстрировал высокую степень эффективности, хорошую работоспособность, причем, даже в стесненных условиях. Предварительно выполненная установка систем безопасности, настройка камер на передачу данных и последующая обработка полученной информации показали, что машина способна с высокой долей точности устанавливать класс конкретного объекта.
Конечно, программы, подобные разработке Шимохина, не новинка для экспертов по безопасности. Например, в КНР сегодня существует единая всекитайская система камер наблюдения, работающая совместно с алгоритмом поиска людей по фотографии. Она успела продемонстрировать свою состоятельность и сегодня правительство вкладывает немалые деньги в ее развитие. Тем не менее, у проекта российского студента тоже имеется масса больших перспектив. Он выгодно отличается от остальных аналогов, во-первых, своим рекордным быстродействием (на обработку информации уходит сотая доля секунды и это — на ПК средней мощности), во-вторых, способностью обслуживания значительных по объему массивов данных, в-третьих, задействованием аспектного анализа предварительно идентифицированных объектов, что в разы упростит протоколирование найденных с помощью программы лиц. Уникальные особенности софта позволят сжимать данные для метафайлов, делая из 100 гигабайт видео всего лишь 5 Гб. Алексей Шимохин подчеркивает, что его детище отличается гибкостью и универсальностью использования: его можно задействовать с другим ПО, встраивать дополнительные опции, вроде логирования, определения лиц и т. д.
Где будет использоваться ноу-хау?Столь серьезное изобретение, как система распознавания и классификации объектов, скорее всего, получит популярность в структурах, заинтересованных в поиске людей. Как отмечает сам разработчик, уже сейчас на его программу составляется несколько контрактов. Софт будет использоваться различными организациями для своих нужд. А в будущем изобретению прочат и более серьезные перспективы, вплоть до выхода на международный уровень.
Полный текст статьи читайте на PCNEWS
