Оплату по лицу запустили во всем московском метрополитене
Оплата проезда с помощью системы распознавания лиц заработала на всех станциях, сообщает сайт Московского метрополитена. Пока система работает в тестовом режиме, но записаться на тестирование может любой желающий.
Прогресс в области компьютерного зрения в последние годы позволил многим странам массово применять системы распознавания лиц в общественных местах. В основном они используются правоохранительными органами в городских системах видеонаблюдения, в московском метро такая система появилась в 2018 году. Благодаря тому, что алгоритмы могут без остановки просматривать лица людей в потоке, причем с большого количества камер, правоохранители могут эффективнее выявлять людей из базы розыска. Однако многие исследователи и общественные деятели считают, что подобные системы — это слишком мощный инструмент, злоупотребление которым со стороны властей представляет собой серьезную опасность для общества. Более того, уже есть немало примеров применения распознавания лиц государствами для в политических целях: в Китае власти следят с его помощью за уйгурами, а в России за участниками митингов. Из-за этих опасений и отсутствия понимания, как лучше разрешить эту проблему, некоторые крупные города, регионы и даже объединения стран, такие как ЕС, уже ввели или обсуждают ввод временного моратория на применение систем распознавания лиц в общественных местах государственными органами.
Но у систем распознавания лиц в общественных местах, в том числе и в России, постепенно появляется и гражданское применение, непосредственно упрощающее жизнь обычных людей. Например, оплату с помощью лица тестируют в московском магазине без касс, в аэропорту «Шереметьево» скоро разрешат садиться в самолет через биометрические турникеты, а в московском метро летом начали тестировать оплату проезда по лицу Face Pay. Первые турникеты с камерами появились еще весной 2019 года, но долгое время метрополитен тестировал систему на своих сотрудниках и лишь недавно пригласил в программу тестирования пассажиров. Сначала публично доступное тестирование проходило только на Филевской линии и записаться в него могла лишь тысяча человек.
Теперь метрополитен запустил Face Pay на всех линиях и станциях, а также убрал ограничение по числу участников. Пока система еще находится в экспериментальной фазе, у нее все еще есть ограничения. Во-первых, для участия необходимо отправить заявку, которую могут и не одобрить. Во-вторых, оплата по лицу доступна только на части турникетов: перед ними на полу наклеен соответствующий знак. В-третьих, оплата происходит с банковской карты, а проездные пока не поддерживаются. Для регистрации необходимо загрузить свою фотографию.
Метрополитен отметил, что это последний этап тестирования, после которого систему откроют для всех. Также в будущем пассажиров будут стимулировать использовать Face Pay с помощью системы скидок, подробности о которой пока неизвестны.
Одна из проблем, с которой столкнулись разработчики алгоритмов распознавания лиц в последние годы — маски, которые многие люди стали носить из-за пандемии. Незадолго до ее начала мы встретились с разработчиками российской системы FindFace и попытались обмануть ее с помощью разных методов маскировки — от необычных очков до косметической маски, закрывающей почти все лицо.
Григорий Копиев
Также алгоритм может быть полезен при стихийных бедствиях
Ученые разработали датчик, способный распознавать диарею по звукам дефекации, и представили его на 183-м заседании Акустического общества Америки. Предполагается, что устройство поможет предсказывать вспышки инфекционных заболеваний. Диарея может иметь вполне безобидное происхождение: например, быть побочным эффектом лекарства или реакцией организма на что-то несвежее. Однако нередко диарея сопровождает инфекционные заболевания, многие из которых до сих пор представляют серьезную опасность — например, холеру, уносящую около 150000 жизней в год. С этой точки зрения мониторинг звуков диареи может быть полезен для того, чтобы предсказать вспышку инфекции и остановить ее стремительное распространение. Группа ученых из Технологического института Джорджии под руководством инженера-исследователя Майи Гатлин (Maia Gatlin) разработала прототип устройства для мониторинга диареи. Датчик использует микрофон и алгоритм машинного обучения, работающий на встроенном микропроцессоре и умеющий анализировать звуки, которые издают посетители туалетов. Авторы изделия рассказывают о работе алгоритма в общих чертах, не сообщая об архитектуре нейросети, размере и составе датасета для обучения. Известно, что первоначально исследователи обучили алгоритм на звуках, которые удалось собрать из онлайн-источников. Каждый из этих образцов устройство преобразовывало в спектрограмму. Сперва алгоритм научили распознавать, какие характерные особенности спектрограммы сопровождают те или иные виды выделений. Для обучения использовались различные звуки естественных отправлений человека: как нормальные, вроде мочеиспускания, метеоризма и обычной, здоровой дефекации, так и патологические. Так, для диареи характерны определенные движения кишечника, рыхлые и водянистые, и сопровождаются они определенными звуками. Затем алгоритму дали послушать другие образцы звуков, и он смог распознать тип события с точностью до 98,1 процента. Авторы датчика предполагают, что устройство может быть полезно в различных сферах: например, для отслеживания состояния кишечника у пациентов в хосписах или тех, кто страдает от болезни Крона. Также детектор будет полезен в зонах стихийных бедствий — там, где загрязнение воды приводит к распространению болезнетворных микроорганизмов. Кроме того, не исключено, что в будущем эту технологию можно будет применять в экосистеме умного дома. Исследования того, что происходит в туалете и после него, помогают предсказать вспышки многих инфекционных заболеваний, не только холеры. Подробно о том, какую информацию можно получить, исследуя стоки, N+1 рассказывал в материале «Смытые данные».