Российские ученые научили видеокамеры распознавать лица в 30 раз быстрее, чем раньше

Новый метод уже тестируется
В МИСИС, ВШЭ и Sber AI Lab разработали новый метод распознавания лиц и эмоций на видео, пишут «Известиям». По словам разработчиков, этот способ до 30 раз быстрее по сравнению с классическими подходами в этой сфере. В настоящее время система проходит этап тестирования в вузах и лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка.

«Наш подход основан на последовательном анализе входных видеоданных с различной детализацией (частотой кадров). Этот метод спроектирован так, чтобы быть очень быстрым и применяться к любому способу извлечения характерных признаков лиц на основе глубоких нейросетей без дополнительного обучения всей модели», — сказал заместитель директора центра искусственного интеллекта НИТУ МИСИС Андрей Савченко.

Новый способ не только распознает лица, но и эмоции человека. Например, он умеет сравнивать выражение лица в кадре и находить похожие во всем видео.

Отличие от существующих систем
Главная проблема традиционных методов распознавания лиц людей заключается в том, что они анализируют каждый кадр видео в отдельности, разъяснили изданию разработчики. Такое решение становится неэффективным, особенно когда дело доходит до систем, работающих в режиме реального времени, например систем видеонаблюдения или беспилотных автомобилей, где скорость распознавания критична.

«Для оптимизации метода важно не просто собирать информацию со всех кадров видео, но и уметь правильно выстраивать последовательность принятия решений, то есть сразу отсеивать ненужную информацию, чтобы оставались только необходимые для классификации данные», — объяснил Савченко.

Новое решение сначала анализируется два кадра — первый и последний. Если нейросеть может сделать правильный вывод, то алгоритм останавливается. В противном случае добавляется еще несколько кадров в середине, а затем снова проверяется правильность выводов. Например, для простых видео, где выражения лиц хорошо распознаются, решение принимается практически мгновенно, а для более сложных требуется обработать намного больше видеокадров.

Область применения
Распознавание лиц позволяет идентифицировать человеческие лица на изображениях или видео. Камеры с распознаванием лиц применяют в ситуациях, когда, например, требуется найти пропавшего человека или преступника.

Новый метод не требователен к вычислительным ресурсам, его можно использовать на бюджетном смартфоне, ноутбуке, умной камере и др. При этом не нужно пересылать видео на удаленный вычислительный сервер, а это, как отметил Савченко, повышает уровень защиты персональных данных.

Модель также позволит упростить внедрение ИИ в системы видеоаналитики, отключенные от мощных графических процессоров или лишенные стабильного интернет-соединения, что может быть важно для систем контроля безопасности в метро. Вполне вероятно, что данный подход также найдет свое применение в сфере разработки бортовых систем видеоаналитики беспилотных автомобилей, где задача скорого реагирования на внешние обстоятельства является одной из основных, добавил эксперт по обработке и анализу данных Центра компетенций НТИ по большим данным на базе МГУ имени М. В. Ломоносова Максим Доронькин.

Появление новых способов, направленных на снижение «цены» классификации без потери его качества, последовательно происходит и будет применяться в ближайшие годы, считает ведущий эксперт центра компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) «Искусственный интеллект» на базе МФТИ Александр Родин. Однако конкуренция в этой сфере высокая.

Источник: https://corp.cnews.ru/news/top/2023-12-08_rossijskie_uchenye_nauchili
Дата: 08.12.2023