Рoссийский стaртaп VisionLabs и плaтeжнaя систeмa SWiP прoтeстирoвaли oплaту с пoмoщью сeлфи в трex зaвeдeнияx и гoтoвятся внедрять новинку   в крупные сети в Москве и Санкт-Петербурге. ТАСС —   о том, что значит «заплатить по лицу», может ли камера перепутать   вас с незнакомцем   и какое будущее у этой технологии.

Скачать приложение, сделать селфи, купить пиццу

VisionLabs и   SWiP создали приложение   Selfietopay для биометрической оплаты покупок. Как это работает? Вы   скачиваете приложение в   AppStore или GooglePlay, привязываете к нему свою   банковскую карту, делаете селфи и загружаете ее в базу. Приложение «подсказывает»   правильный ракурс для фотографии, по которой «камера»   сможет «узнать»   вас, передать информацию в приложение, что позволит провести оплату. Купить еду   с помощью селфи можно не везде, а только в тех местах, где внедрена система. Сейчас   это три   заведения, где тестировался сервис: столовая в бизнес-центре на Щепкина, 51/4, точка   сети общепита «Пять Звезд»   и   Mediacafe на улице Рочдельская.   В июне система появится в одной пиццерии Papa John’s   и в одной фастфудной   Cofix. А до конца 2018 года стартап собирается связать с приложением 250 заведений не только в Москве, но и Санкт-Петербурге и других регионах России.

Кто такие разработчики VisionLabs

Один из двух наиболее заметных российских стартапов по разработке систем распознавания лиц (наряду со стартапом NtechLab, в который инвестировала «дочка» «Ростеха»). В технологии VisionLabs инвестировал Сбербанк, ему принадлежит 25,07% компании

«Система полностью готова к внедрению в обычном режиме, —   говорит гендиректор VisionLabs Александр Ханин. —   Полгода назад мы начали тестировать ее. За все время   клиенты оплатили десятки тысяч счетов по биометрии. Точность нашей разработки —   99,7%. Редкая ошибка — это ложный отказ: когда камера не узнает клиента. Так бывает если, например, человек смотрит в другую сторону. Или —   если на кассе используется старая камера».

Разработчик уверяет, что камера ни разу не перепутала клиентов.   «Это когда в столовую пошел я, а деньги списали с вашей карты», —   уточняет   Ханин. Но, вероятно, дело в малоопытности разработки, потому что Amazon, открывший   магазин без продавцов и касс, где камеры «узнают» клиентов, видят какие товары они положили в корзины, и автоматически списывают оплату с их счетов, регулярно устраняет   ошибки машин: камеры путают и товары, и покупателей.

«Мы допускаем, что так может произойти, но думаем, что это будет один случай на миллион, —   считает Ханин. — Я не могу отвечать за другие разработки, но уверен, что наша система работает точно.   Перед тем   как выйти в общепит, она набралась опыта, отработав несколько лет в   отделениях «Почта Банка»: камера «узнавала» клиента и   выдавала оператору его кредитную историю».

Что делает с фотографией нейронная сеть

Внешне это выглядит просто: человек делает селфи и загружает его в приложение. То, что с этим изображением делает нейронная сеть, которая обрабатывает картинку, выглядит впечатляюще. Она «прогоняет» фотографию через множество параметров: текстурные особенности («замечает» все морщины и физиологические   складки), биометрические (расстояние между центрами зрачков, длина носа, ширина ноздрей и прочие параметры), учитывает динамику лица (улыбку и другие эмоции) и возрастные изменения.  

Смотрите также

Что знают о вас городские камеры

«Когда у нас спрашивают: «Узнает ли алгоритм человека утром в субботу?»   —   мы отвечаем: «Да, узнает», —   говорит Ханин. Хотя признает, что системы биометрической идентификации могут сбоить. «Чаще всего сбоят   «сырые»   системы, у которых нейронные сети обучались на недостаточном количестве тренировочных данных, —   говорит разработчик. — Хорошая, максимально точная система   должна натренироваться на огромном   числе изображений».

Сложно поверить в то, что разработчики   Apple плохо поработали со сканером   FaceID, но самый известный провал в этой сфере случился на презентации   iPhone8, когда смартфон   не смог узнать лицо топ-менеджера компании, представляющего новинку. И скептических мнений о сегодняшнем уровне развития биометрических систем   — хватает. «Несмотря на заявления производителей, уверенно распознаются только простые изображение, как автономера. Что же касается лиц, особенно с осложняющими условиями: большое расстояние, бейсболка, воротник, то безупречных систем не существует в мире. Регулярно проводятся «соревнования», когда несколько систем «тренируют» на нескольких лицах, затем подают на вход поток с камер вокзалов и предлагают системе выявить «нарушителя». Ни одна система не показала необходимого уровня распознавания. Во всяком случае, пока»,   —   считает Илья Плисов, исполнительный директор компании Euruauto.

Банки узнают по лицу и отпечатку голоса

Биометрические системы оплаты уже работают и   тестируются в крупном бизнесе или госструктурах.

Какие виды биометрической идентификации существуют

Сейчас в мире активно развиваются системы идентификации по лицу и по голосу. Онлайн-сервисы могут совмещать и использовать оба способа. Давно известные системы — верификация по радужке глаз, по отпечаткам пальцев. Еще один продвинутый способ — определение по рисунку вен. Необычных кейсов в этой сфере создается много, например, китайские разработчики придумали систему распознавания по походке.

NtechLab запустил сервис FindFace для распознания лиц пользователей «ВКонтакте», а в конце прошлого года начал тестировать систему распознавания лиц на нескольких тысячах камер в Москве (система синхронизирована с базой МВД для поиска преступников и пропавших людей). «Почта России» до конца 2018 года может начать тестирование   технологии для автоматической идентификации посетителей при входе в отделения. Первый «пилот» может заработать в Москве. Об этом сообщил в интервью ТАСС гендиректор почтового оператора Николай Подгузов.  

Большое будущее ждет такие разработки в банковской сфере, считают эксперты. «В мобильном приложении банка можно использовать бимодальную биометрию —   определение личности человека одновременно по двум биометрическим параметрам —   голосу и лицу, —   говорит   Дмитрий Песоцкий, менеджер по продвижению   решений для контактных центров компании КРОК. —   Камера видит лицо, одновременно пользователь произносит определенные слова, и система сканирует и лицо, и голос. Бимодальная биометрия применяется, например, при переводе денежных средств клиентом, который находится за границей. Звонок в контакт-центр из-за рубежа стоит дорого, поэтому здесь и востребована такая технология.

Смотрите также

Отпечатки пальцев, мобильные сервисы и другие заменители банковских карт

Также контакт-центры начали использовать голосовую биометрию.

«С голоса человека можно сделать отпечаток по тональным характеристикам, искажениям звука.   — продолжает Песоцкий. —   При звонке в определенных условиях: при отсутствии посторонних шумов   точность распознавания шестисекундного отрывка составляет около 90–95%.   Эта технология помогает повысить скорость обслуживания. Ранее, чтобы подтвердить личность, клиент должен был представиться, назвать паспортные данные, кодовое слово. На это уходило около минуты, но с помощью технологий распознавания голоса процедура верификации сокращается до 20–40 секунд. Операторы могут обработать больше вызовов, а это повышает эффективность работы контакт-центра».

Анастасия Степанова

{{item.group_date}}

{{item.suffix?», «+item.suffix:»»}}

Показать еще