Московский океанариум оборудовали интеллектуальной системой распознавания лиц

«Секретный» проект по распознаванию лиц в столичном метро уже ловит злодеев

Умные системы видеонаблюдения, способные распознать любое лицо в многотысячной толпе, задействованы не только в московском метро, но и в местах массового скопления людей, в частности на парадах и концертах на Красной площади и Васильевском спуске, народных гуляньях, а также во время маршей и митингов в пределах Садового кольца Москвы.

Первые меры по повышению безопасности на общественном транспорте, включая метрополитен, были приняты еще восемь лет назад. После жутких терактов на станциях «Лубянка» и «Парк культуры», где погиб 41 человек, тогдашний президент страны Дмитрий Медведев подписал комплексную программу развития системы безопасности на объектах транспортной инфраструктуры.

Недавно, как стало известно Федеральному агентству новостей, системы видеонаблюдения в столичном метро дополнили новой программой по распознаванию лиц.

Обратите внимание

О тонкостях работы Интеллектуальной системы видеонаблюдения (ИСВН) корреспонденту ФАН рассказали в Управлении внутренних дел на Московском метрополитене ГУ МВД РФ по городу Москве.

Правда сотрудники УВД оговорились, что раскрывать всех деталей не будут, так как программа безопасности носит секретный характер. 

Двадцать человек в секунду

«Это — часть комплексной системы безопасности на транспорте, ее реализует департамент транспорта Москвы», — отметил глава пресс-службы ведомства Алексей Мышляев.

Система, по замыслу столичных властей, как ожидается, станет частью программы общей безопасности грядущего чемпионата мира по футболу. При этом Мышляев опроверг появившуюся в СМИ информацию о том, что в подземке благодаря этому новшеству задержали первого человека.

Как рассказали ФАН сотрудники полиции метрополитена, никакого инструктажа относительно работы системы с ними не проводили. Всем занимается специальный ситуационный центр — пункт управления обеспечением транспортной безопасности Московского метрополитена.

Другой сотрудник полиции пояснил ФАН, что система безопасности была внедрена еще «три года назад».

Как стало известно ФАН из других источников, камеры ИСВН (по некоторым оценкам, всего их более 17000, из них примерно 5500 — высокого разрешения) способны проверять до двадцати человек в секунду — они сравнивают профиль пассажиров с фотографиями и фотороботами из базы данных федерального розыска, а также со снимками из социальных сетей, и система сообщает о совпадениях. 

Также эти камеры помогают выявлять потенциально опасные ситуации. Кроме того, с их помощью можно найти забытые предметы или образовавшуюся внезапно «пробку» в пассажиропотоке.

Новыми системами оснащены почти все станции метро Кольцевой линии и некоторые из радиальных.

Во время чемпионата мира по футболу наиболее пристальное внимание будет уделено и станциям, находящимся поблизости от стадионов, где должны проходить матчи мирового первенства — «Спортивная» и «Спартак».

Деньги большие и малые

На появившиеся в СМИ сообщения о «начале работы системы» вскоре отреагировал мэр Москвы Сергей Собянин, который, по его словам, «удивился информации об обнаружении первого преступника с помощью системы распознавания лиц в метро».

Однако, по данным ФАН, погрешность в подобных цифрах может достигать, действительно, десятков миллионов рублей. Согласно одним данным, стоимость программы составляет от 25 до 30 миллионов рублей, по другим сведениям — на несколько порядков больше. Об этом красноречиво говорят два заказа, размещенные на официальном сайте Единой информационной системы в сфере закупок.

Первый, датированный 2015 годом («Выполнение строительно-монтажных и пуско-наладочных работ по созданию «Системы интеллектуального видеонаблюдения категорированных объектов Московского метрополитена (1-й ЭТАП)»), оценен в 3,689 млрд руб., и это начальная цена. Закупка, как сообщается, завершена.

Важно

Второй контракт — от марта 2016 года (обновлен ровно через год), он оценен в 3,561 млрд. Исполнителем является ФГУП «СВЭКО» Федеральной службы охраны России. Дозвониться по единственному номеру телефона, указанному на его официальном сайте, не удалось.

Позже на информацию в СМИ и социальных сетях отреагировали в Московском метрополитене, опубликовав на своем сайте расширенную версию замысловатых слов столичного мэра.

Далее подтверждается, что «на программное обеспечение для проекта потрачено 3 миллиона рублей». Система видеокамер, связь и серверное оборудование были ранее установлены в рамках выполнения федерального закона о транспортной безопасности. По итогам «пилота» будет принято решение об окончательной конфигурации и архитектуре данного проекта.

После этого информация о том, что обнаружен находящийся в розыске человек, поступает сотрудникам полиции на специальный мобильный комплекс, который позволяет оперативно определить место фиксации, сверить розыскное и зафиксированное фото, уточнить анкетные данные и причину розыска для задержания.

«Глазок» над дверью

В пресс-службе компании NTechLab, которая занимается разработкой подобных систем, сообщили ФАН, что совместно с департаментом информационных технологий города Москвы реализован пилотный проект по подключению трех тысяч камер городского видеонаблюдения к видеоаналитике от их фирмы.

Стоит отметить, что аналогичные интеллектуальные системы видеонаблюдения есть сейчас не только в метрополитене, но и в аэропортах, на железнодорожных вокзалах, на улицах и даже в подъездах жилых домов. Только в одной Москве к ним подключено 160 тысяч камер.

Как заявлялось ранее на сайте мэрии Москвы со ссылкой на руководителя департамента информационных технологий Москвы Артема Ермолаева, до полного запуска система работала в тестовом режиме около двух месяцев, а на ее создание столичные власти потратили 5 миллиардов рублей. Сеть охватывает 95% подъездов жилых домов, и к ней подключены порядка 16 тысяч пользователей — это сотрудники правоохранительных органов, государственных и муниципальных организаций. Они имеют доступ к сервису установления личности человека на видео, его пола и возраста.

Интеллектуальные системы видеонаблюдения, способные распознать любое лицо в многотысячной толпе, правоохранительные органы и специальные службы используют во время массовых мероприятий. В конце апреля московская полиция предупредила, что в случае проведения в столице несогласованных уличных акций будет проводиться фото- и видеофиксация всех протестующих для правовой оценки их действий.

Источник: https://riafan.ru/1051976-sekretnyi-proekt-po-raspoznavaniyu-lic-v-stolichnom-metro-uzhe-lovit-zlodeev

«Скрыться невозможно». Как активиста «Другой России» задержали в метро по сигналу с видеокамеры, опознавшей его по ориентировке Центра «Э»

11 августа Михаил Аксель с тремя друзьями был на опен-эйр-концерте в районе Лужников. Возвращаясь домой, молодые люди подошли к станции метро «Спортивная», покурили и спустились вниз. Внезапно они заметили, что по экскалатору за ними следует сотрудник полиции.

Уже на платформе полицейский — это был сержант, уточняет Аксель — догнал друзей и обратился к нему: «Здравствуйте, молодой человек, а можно ваши документы?». Нацбол сначала попросил сержанта самого предъявить документы, а потом с удивлением узнал от него, что «проходит по ориентировке»: «Вас опознала система как уголовного преступника».

Полицейский забрал у Акселя паспорт, после чего к ним подошел его коллега в звании старшего лейтенанта — сержант сказал ему, что молодой человек проходит по некоей базе данных. «У них есть такой смартфон — либо это смартфон сотрудника полиции, либо какое-то устройство, которое им выдают. Похоже, это был личный смартфон, поскольку там личные данные сотрудника были», — вспоминает активист.

«Вот, выведены данные молодого человека», — отчитался сержант и показал на Акселя, который заметил на экране свои настоящие данные: ФИО, дату рождения, адрес регистрации и фотографию в профиль, сделанную камерой наблюдения уже на станции метро.

«Так, а почему вы в уголовном розыске находитесь?» — спросил старший по званию сотрудник. Аксель ответил, что ничего противозаконного не совершал, и тогда полицейский спокойно продемонстрировал ему экран приложения: «Ну посмотрите, если бы вы показывались просто как административно задержанный, у вас бы высвечивалась анкета ваша серым. А тут она высвечивается красным, еще и пиликает».

Совет

Для разбирательства все участники беседы поднялись наверх, в комнату полиции на станции метро «Спортивная». Задержанного Акселя там пытались проверить по базе, но обнаружили в ней лишь «очень странную анкету» без номера уголовного дела, имени следователя, меры пресечения или статьи УК.

При дальнейшем изучении анкеты выяснилось, что данные в базу внес оперативник Центра по противодействию экстремизму. «Я думаю: ну все, остаюсь на три часа, хотят пообщаться, видимо.

Говорю, набирайте оперативнику, сейчас он вам скажет: либо я здесь остаюсь, либо отпускайте», — рассказывает Аксель.

По его словам, полицейские столкнулись с подобной ситуацией впервые и сами не знали, как действовать.

«Полицейский позвонил этому сотруднику [ЦПЭ], представился, сообщил, что задержал такого-то такого-то, прописан как футбольный болельщик, «вы были инициатором розыска» (у них нет для политических активистов отдельной карточки, есть только футбольные болельщики с нарушениями на массовых мероприятиях)», — описывает дальнейшие события нацбол. Повторив раз десять многозначительное «ага», старший лейтенант произнес в трубку: «Ну, понятно, он вам сегодня не нужен».

Тогда Акселю сказали, что он может быть свободен, но он задержался в комнате и задал полицейским несколько вопросов о системе распознавания лиц. «Это система биометрическая, она распознает черты лица, — пересказывает их ответы активист. — Камеры по кругу находятся; меня сфотографировала камера сбоку.

Там есть камера спереди, сзади, сверху. Скрыться невозможно, если только не хочешь в маске ходить, но как бы в метро в маске — очень странно. Система пока тестируется в нижней части красной (Сокольнической — МЗ) ветки, где чемпионат мира был». В будущем систему планируют развернуть по всему городу.

«На мой вопрос, а как я могу из этой базы уйти, [полицейский] сказал: «Никак», — заключает Аксель. — Простые сотрудники полиции не могут меня вывести из базы, это нужно обращаться в Центр по противодействию экстремизму».

Система FaceControl

В беседе с «Медиазоной» Михаил Аксель упомянул, что, по словам полицейских, распознавшая его лицо технология используется в аппаратно-программном комплексе «Безопасный город». «Медиазона» направила запросы в учреждения, в ведении которых может находиться эта система.

В департаменте информационных технологий Москвы вопросы сочли «не находящимися в компетенции» ведомства и посоветовали обратиться в департамент региональной безопасности и департамент транспорта: в первом из них через две недели сообщили, что переслали запрос в столичное управление МВД, во втором не ответили, а на уточняющий вопрос сообщили, что подобные запросы пересылают в метрополитен.

Из пресс-центра управления МВД на запрос «Медиазоны» через две недели ответили электронным письмом следующего содержания: «Алгоритм работы с базой данных является служебной информацией и не подлежит разглашению. По работе системы видеонаблюдения рекомендуем обратиться в АПК «Безопасный город»». Каким образом можно обратиться в аппаратно-программный комплекс, в ведомстве не уточнили.

Обратите внимание

Подробный ответ на поставленные вопросы дали только в управлении внутренних дел на московском метрополитене. В документе говорится, что с 13 марта на нескольких станциях метро, в том числе на «Спортивной», действует «пилотный проект интеллектуальной системы распознавания лиц FaceControl».

Разработчиком системы FaceControl, как сообщили в УВД, является Центр обеспечения дорожного движения (скорее всего имелся в виду Центр организации дорожного движения, ЦОДД).

В самом ЦОДД на запрос «Медиазоны» про FaceControl по электронной почте ответили уже через 10 минут фразой «Вам следует обратиться в пресс-службу Метрополитена».

В метрополитене первое электронное письмо с запросом «Медиазоны» потеряли, а второе зарегистрировали в начале сентября, но к моменту публикации ответ на него еще не пришел.

«Доступ к системе FaceControl, который персонифицирован, имеют соответствующие руководители подразделений системы Главного управления Министерства внутренних дел Российской Федерации по городу Москве, соответственно доступ к ней посторонних лиц исключен. Вносить сведения в систему FaceControl может при наличии оснований любое должностное лицо, имеющее к ней доступ», — пояснили в УВД по метрополитену.

Наконец, полицейские полностью подтвердили рассказ Михаила Акселя об августовском происшествии на «Спортивной» и уточнили, что по этому поводу была проведена проверка. По данным полиции, «11 августа 2018 года гражданин, впоследствии оказавшийся Акселем М.

, был распознан системой FaceControl, как лицо, находящееся в розыске или уклоняющееся от исполнения административного наказания».

Читайте также:  Как будет выглядеть жизнь следующих поколений с технологиями искусственного интеллекта

В связи с этим сотрудником 1-го отдела на московском метрополитене Аксель «был доставлен в комнату полиции», где «был проверен по базам данных Министерства внутренних дел Российской Федерации, в результате чего было установлено, что данный гражданин в розыске не значится». «Ввиду отсутствия оснований для задержания гражданина Акселя М. он был отпущен», — рассказали в управлении.

В ответе подчеркивается, что сотрудники УВД на метрополитене данные об Акселе в систему не вносили, а «информацией о лицах, которыми сведения о гражданине Акселе М. были внесены в систему FaceControl, а также об иных ведомствах, имеющих к ней доступ, Управление не располагает».

«Камера — она железная, она аполитичная»

Название упомянутой силовиками системы FaceControl совпадает с названием технологии биометрического распознавания лиц российской компании «Вокорд» (VOCORD), разработки которой «внедрены более чем в 2 000 проектах коммерческих и государственных организаций и более чем в 70 проектах класса «Безопасный город» в России и за рубежом».

В апреле 2018 года компания отчитывалась об интеграции системы FaceControl с технологией дистанционного оповещения сотрудников служб безопасности через мобильные устройства.

«Созданное решение позволяет передавать тревожные извещения и сигналы управления сотрудникам ГБР (групп быстрого реагирования), поступающие от системы видеоидентификации лиц и других систем видеоаналитики (оставленные предметы, проход в запрещенную зону и др.), — объясняли в компании. — При передаче оповещений учитывается местоположение сотрудников ГБР, что сокращает время их прибытия.

Когда установленная на объекте камера распознает лицо человека, находящегося в «черном списке», охраннику, который находится ближе всего к месту события, приходит тревожное сообщение. Место обнаружения и маршрут отображается на плане здания или территории».

Важно

Местоположение сотрудников определяется через «носимые терминалы» по Wi-Fi точкам доступа, bluetooth-маячкам либо с использованием GPS/ГЛОНАСС.

«В число наших заказчиков входят государственные структуры федерального уровня, которым мы предлагаем системы с лучшими техническими характеристиками, такие как VOCORD FaceControl», — отмечают в компании «ИСТА-Системс».

Корреспондент «Медиазоны» съездил в офис «Вокорда», чтобы пообщаться с сооснователем и техническим директором компании Алексеем Кадейшвили. Тот сразу сказал, что не сможет отвечать на конкретные вопросы по «Безопасному городу», но согласился обсудить этическую и технологическую стороны проблемы.

«Есть некоторое программное обеспечение, которое организует всю систему, а есть модуль распознавания, которому дают фотографию.

Что с [этими данными] дальше происходит, он не знает: не знает баз, по которым это сравнивается, никаких мобильных приложений, куда это все отправляется — это все уже часть верхней системы. То, что делаем мы — это, грубо говоря, движок распознавания», — говорит техдиректор «Вокорда».

Если система в целом — это машина, то технология распознавания лиц — это двигатель, прибегает к простому сравнению Кадейшвили. Он отмечает, что клиентское приложение в ЦОДД разрабатывают самостоятельно; к таким проектам вообще часто привлекают сразу несколько разработчиков.

«Приложение, которое будет работать в метро, оно специфично для метро, — поясняет Кадейшвили. — А что касается распознавания — там все равно, из метро фотография, из бассейна или еще откуда-то».

Интерес прессы к системам распознавания лиц вызывает у разработчиков недоумение. «Ваш мобильный телефон о вас рассказывает намного больше, чем ваше лицо, — говорит бизнесмен, поднимая собственный смартфон со стола.

— Все, что касается ваших передвижений, где вы бываете, как, сколько времени там проводите, с кем общаетесь — все это можно получить из вашего телефона.

Мобильной связи уже много лет, ею все активно пользуются, но почему-то никто не кричит: «Какой ужас, мы все под колпаком у Мюллера!»».

Он развивает автомобильную метафору: «Можно говорить о том, что у нас много автомобилей, и у нас на дорогах погибает 30 тысяч человек в год, и в связи с этим думать, что надо отказаться от автомобилей.

А можно подумать о том, что благодаря автомобилям скорая помощь может доехать до человека за три минуты или пожарные могут доехать за пять минут , можно перевозить песок для стройки, а можно — снаряды для войны».

Совет

Ситуацию с задержанием Михаила Акселя, о которой он узнал от корреспондента «Медиазоны», Кадейшвили комментирует в том же ключе.

«Если мы исходим из того, что наши правоохранительные органы ужасны , то первое, с чего нужно начать — это не камеры у них отбирать, а пистолеты. Ну просто как «таким» людям доверять оружие.

На фоне тех средств, которые есть у них и так, камеры — это вишенка на торте, совсем смешная вещь».

«Технология — она одна и та же, что технология, которая позволяет отслеживать перемещения оппозиционно настроенного политика, что вора-карманника.

Камера — она железная, она аполитичная, — убеждает основатель «Вокорда», — Она если видит лицо, она его распознает, вне зависимости от того, за «красных» он или за «белых». Вопрос не в том, что камера виновата, что человека таким образом остановили.

Проблема в системе, если сотрудник Центра «Э» может в нарушение регламента взять и кого хочет забить в систему, чтобы решать какие-то свои задачи».

Источник: https://zona.media/article/2018/10/10/axel

3D-систему распознавания лиц протестируют в московском бизнес-центре

Стоя на проходной одного из сохранившихся с советских времен  предприятий возле станции метро «Октябрьское поле», взглядом ищу камеры видеонаблюдения: как-никак здесь находится офис одного из российских лидеров в области систем видео- и  аудиоаналитики. Ничего не обнаружив, поднимаюсь в ту часть здания, которую занимает объект моего внимания — компания  Вокорд.  Удивительно,  но и тут ничто не указывает на  присутствие «Большого брата».  

Чуть позже я выясню, что топ-менеджмент Вокорда действительно не оборудует помещения камерами, чтобы следить за своими сотрудниками. Зато сами работники, инженеры и разработчики, безнаказанно следят  за боссами и  без стеснения тестируют на них свои гаджеты.

 Руководитель  отдела  маркетинга Анна Гуреева  рассказывает, как однажды коллеги-разработчики установили в ее офисе распознающую лица видеокамеру, а спустя пару недель прислали ей на почту трек с фотографиями.

Просмотрев их, она была удивлена невероятными возможностями своей мимики.

От домофонов до интеллектуальных видеокамер

В середине  90-х выпускник МФТИ Дмитрий Заварикин собрал  команду молодых ученых, вокруг  которых  в 1999-м и образовался Вокорд. Все  начиналось с  установки  домофонов и  электронных замков.

Тем, что сейчас солидно называется «разработка и внедрение систем  аудио и  видеоаналитики», компания  стала заниматься позже.

 Алексей Кадейшвили, технический  директор и один из тех, кто стоял у истоков компании, вспоминает, как ходил с большой набитой  инструментами сумкой к клиентам и самостоятельно все устанавливал  и настраивал.

Первыми  клиентами команды, которая  позже  стала  называться  Вокорд, были крепкие коротко стриженые мужчины, владельцы квартир, отделанных по последнему слову молдавского «евроремонта», и банки, некоторые из которых теперь уже мало кто помнит.

Сейчас продукты компании установлены на более чем 2 тыс. предприятий и организаций — от космодрома Плесецк и нефтегазовых корпораций до крупных  ритейлеров  и косметических фирм.

Компания, кроме  этого,  участвует в 75 комплексных  проектах «Безопасный  город». Некогда малый «домофонный» бизнес вырос в высокотехнологичную компанию с годовым оборотом около $15 млн.

Штат увеличился с 15 до 120 человек.

В 2011-м Вокорд с системой некооперативного распознавания лиц VOCORD FaceControl 3D стал резидентом IT-кластера Фонда «Сколково». Правда, в отличие от других проектов кластера, связанных в основном с программированием, система  Вокорда — это аппаратно-программный комплекс.  

Обратите внимание

Вокорд пришел в Фонд «Сколково» уже состоявшейся компанией. В числе выпускаемых ею продуктов системы для записи телефонных переговоров и IP-телефонии,  распознавания автомобильных номеров, обзорного  видеонаблюдения  с  функциями  видеоаналитики,  двухмерные  системы распознавания  лиц, камеры для видеоаналитики,  системы обнаружения SMS- мошенничества и SMS-спама в сотовых сетях.

Для  российского рынка  интеллектуальные цифровые стереокамеры компании Вокорд — уникальный продукт. VOCORD NetCam4 может «увидеть» до 16 лиц одновременно.

 Операция детектирования, то есть фиксации факта появления нового лица, проходит на уровне камеры, эти интеллектуальные функции уже зашиты в ее процессор.

NetCam4 мгновенно отсекает всю лишнюю информацию и передает на сервер только лицо человека.

«Алгоритм  «вырезания  лиц  из  кадра»  особенно хорош  тем, что мы не  нагружаем  сеть, — говорит руководитель отдела маркетинга Анна Гуреева,  — Гонять несжатое видео от камер, которые висят на каком-то удаленном объекте, до стоящего в центре обработки данных сервера – слишком дорогое удовольствие. Мы же сохраняем  изображения и передаем только лица  людей или номера машин, а все лишнее удаляем».

Камера VOCORD NetCam4  отличается высоким разрешением, прогрессивной разверткой (когда  при  движении  не  возникает  так  называемого эффекта «гребенки») и делает качественную запись даже при плохом освещении, в том числе и при встречной засветке.

Когда камера установлена на парковке или загруженной автомагистрали, от агрессивных факторов никуда не деться.

Дождь, снег, туман, испарения от асфальта, яркое солнце или сумерки, — при таких условиях обычная камера с задачами распознавания не справится.

Разработчики добавили в VOCORD NetCam4 алгоритмы, которые улучшают, «вытягивают» изображение и делают его более подходящим для распознавания.

Важно

Хитроумные аферисты и «народные умельцы» придумали немало способов, которые помогают скрыть автомобильные номера от радаров и камер. Я пытаюсь выяснить у Анны Гуреевой,  помогают ли сетки, спреи и пленка, которыми любители парковаться в неположенных местах «укрывают» номерные знаки, от распознавания  камерой VOCORD NetCam4.

«Все  эти  спреи и пленки — это не более чем «развод»  на  деньги, — отвечает она. — Принцип работы камер  прост:  если вы видите номер глазами,  то и система увидит и распознает его. А от всевозможных сеток на номерах видно даже лучше: улучшается распознавание при засветке солнцем.

Если же кто-то заклеил или испачкал номера так, что их нельзя разглядеть, наша система может подать сигнал о том, что номера не определяются или отсутствуют.

Недавно компания разработала софт, позволяющий в процессе идентификации  различать людей по полу и возрасту. Черты женского и мужского лица отличаются. Эти различия и положены в  основу  алгоритма.

«Сначала мы выявляем ключевые геометрические точки на человеческом лице, затем вычисляем  эти  характерные  соотношения для  женского и  для  мужского лица. И смотрим, в какой диапазон они попадают. Очевидно, что используются сразу несколько параметров.

 По их совокупности мы делаем  предположение, что это скорее всего женщина  или скорее всего мужчина», — рассказывает о системе Алексей Кадейшвили.

Что касается возраста, система опять же пытается определить его, анализируя построения на основе геометрических точек  лица.  

Пока мы беседуем, компания из  четырех человек стремительно входит в офис отдела  перспективных  разработок. Никто и не думает притормаживать и уж тем более останавливаться перед стоящими по бокам металлическими рамками системы  идентификации.

Это последняя разработка компании и один  из «сколковских» проектов — VOCORD FaceControl 3D, система видеонаблюдения, способная  проводить биометрическую идентификацию по трехмерным моделям человеческих лиц, что называется, «в  полевых  условиях» и без непосредственного контакта с объектом  наблюдения.

В  ее  основе метод   быстрого построения  трехмерных моделей объектов, находящихся  в  движении.

Совет

Вот как этоработает. Человек проходит через металлическую рамку,  по обе  стороны  которой на  высоте  примерно   полутора  метров  расположены  две пары  видеокамер VOCORD NetCam4.

Если параметры  заснятого камерами объекта подходят под критерии человеческого лица, система начинает строить его 3D-модель — сетку с тысячами узлов. Потом на этот «каркас» программа «натягивает» текстуру.

Читайте также:  Роботы отправятся к марсу

И вот на экране модель лица того, кто полторы секунды назад — а именно столько занимает процесс обработки снимков — проходил  через  рамки  системы.

Комплекс VOCORD FaceControl 3D может автоматически  распознавать лица, сравнив их с  теми, что представлены в базе эталонных изображений, выделять и сопровождать лица, попавшие в зону действия видеокамеры, а потом формировать из этих лиц информационную  базу.

При распознавании в 2D многие факторы — поворот головы, освещение, солнцезащитные  очки,  усы, сигарета во рту, агрессивный макияж — вместе или по отдельности могут сделать идентификацию невозможной.

На  распознавание в 3D такие «мелочи» практически не влияют: созданная компьютером модель лица позволяет отсекать изменяющиеся  опции и с высокой точностью  распознавать человека  по оставшимся параметрам.

На  столе руководителя отдела перспективных разработок Александра Соколова — целая коллекция очков. Примеряя то одну  модель, то другую, он проходит через рамки системы VOCORD FaceControl 3D, и та каждый  раз его «узнает». Он прикрывает лицо рукой, делает себе  импровизированную «бороду»  из листа  бумаги,  —  результат тот же.

У  меня возникает  подозрение, что 100-процентное  «узнавание»  начальника  отдела – это результат того, что система его «знает»: там уже находятся несколько десятков его 3D снимков. Я прошу занести меня в базу данных и снова прохожу через рамки, замотав половину лица  шарфом. Но нет: система показывает 100%  распознавания. Снятые очки тоже не повлияли на результат.

Обратите внимание

 Идея интеллектуального 3D-распознавания витает в воздухе. По словам Алексея Кадейшвили, он нашел несколько  мировых компаний, которые занимались подобными разработками, но на данный момент они прекратили свое существование.

Сейчас похожие решения есть разве что у французской компании Morpho, считающейся одним из мировых лидеров в области создания систем обнаружения и идентификации.

Их автоматизированные мультибиометрические пункты пограничного контроля установлены более чем в 20 международных аэропортах по всему миру.

Но если системы компании Morpho распознают одиноко и неподвижно стоящего перед  камерами и датчиками человека, проходящего процедуру контроля, то VOCORD FaceControl 3D может с высокой точностью идентифицировать объект не только движущийся, но и находящийся в

самой гуще толпы — и при этом совершенно не подозревающий о том, что его снимают.  

Кроме того, существуют технологии 3D-съемки, в основе которых лежит инфракрасная структурированная подсветка. Но это уже не видеонаблюдение,  а, скорее, сканирование. Этот метод может использоваться для систем контроля доступа, но для выявлении  преступников  и террористов   такие  системы  не помогут.

Разработкой 3D-технологии распознавания лиц компания Вокорд  занимается уже около 6 лет.  Цикл вывода на рынок подобных систем долгий, и затраты довольно большие.

 «Обычное видеонаблюдение и распознавание лиц — это две разные истории, и разные деньги, — комментирует ситуацию  на  рынке  систем  безопасности  Алексей Кадейшвили, — На Западе это понимают. Проблемы  там начинаются, когда паспорт  свой российский  показываешь.

Потому что когда решением задачи  безопасности, например,  в  США пытается  заниматься  российская компания, это для них выглядит  несколько странно.».

Важно

Первый промышленный образец российской 3D системы идентификации Вокорд показал на выставке в 2012-м году.

 А этой осенью система будет проходить тестирование в деле: ее установят в одном из столичных бизнес-центров.

После того,  как 3D система будет протестирована  в  бизнес-центре, ее скорректируют,  потом еще около полугода будут  испытывать в «полевых условиях», и только потом предложат покупателям.

Игорь Богачев, Вице-президент, Исполнительный директор кластера информационных технологий Фонда «Сколково»: «Проект 3D идентификации получил поддержку в «Сколково», в том числе грант в размере 20 млн.рублей.

Система создается с использованием уникальных разработок команды Вокорд в области биометрической идентификации, методов поиска и распознавания в видеоизображениях. Проект, прежде всего, направлен на обеспечение безопасности, в том числе стратегических объектов, таких как метро, аэропорты и др.

Уже сейчас мы видим высокий спрос на подобные решения как в России, так и за рубежом. Например, совместно с TAL Secure Systems началось продвижение интеллектуальных решений VOCORD на  международный рынок: Индия,  в ближайшее время — страны ближневосточного региона и государств Персидского залива.

Считаю, что опыт команды Вокорд — прекрасный пример создания в России высокотехнологичного продукта, превосходящего зарубежные аналоги, который позволит повысить безопасность наших городов».

Источник: https://tass.ru/skolkovo/1423117

Их рассматривает полиция

В 2019 году в столице будет развернута общегородская система распознавания лиц для розыска преступников. В мэрии пояснили, что с этой целью уже обновлены 40% из 162 тыс. городских видеокамер.

Ранее запущенный в транспорте и на стадионах пилотный проект признан успешным: в метро с помощью систем удалось задержать «десятки преступников», на чемпионате мира по футболу — 180 правонарушителей. На видеонаблюдение в 2019 году городские власти потратят 7,5 млрд руб.

Эксперты поясняют, что современный софт распознает лица с точностью 95–99% с помощью обычных камер.

Совет

О развертывании общегородской системы распознавания лиц в 2019 году сообщил столичный мэр Сергей Собянин на совещании по вопросам профилактики правонарушений. «В ближайшее время мы выйдем на новый уровень информационных технологий. Это новый уровень безопасности»,— пообещал мэр.

Система будет работать через городские видеокамеры (сейчас подключено более 162 тыс. устройств в подъездах, во дворах и на улицах). 40% техники в этом году, по словам господина Собянина, было заменено «на более совершенную».

В пресс-службе столичного департамента информационных технологий уточнили, что вместо старых камер (с разрешением 704×576 точек) ставится HD-техника (1280×720 точек); всего необходимо заменить 100 тыс. устройств.

Глава столичной полиции Олег Баранов сказал, что системы видеонаблюдения уже позволили раскрыть 27 убийств, 165 разбоев и 300 грабежей, не уточнив, впрочем, применялись ли для этого системы распознавания лиц.

Отметим, что такие технологии ранее опробовались на столичных вокзалах и стадионах, а в городском метрополитене пилотный проект по распознаванию лиц стартовал в марте этого года в преддверии чемпионата мира по футболу. Тогда в подземку поставили оборудование стоимостью 30 млн руб. и софт, способный распознавать до 20 лиц в секунду, сличая их с фотографиями из базы федерального розыска (см. “Ъ” от 18 апреля).

В департаменте информационных технологий (ДИТ) столичной мэрии рассказали, что распознавание лиц тестируется с 2017 года примерно на 1,5 тыс. городских камер.

В ведомстве уточнили, что использовались в основном «уличные камеры для обеспечения безопасности во время массовых мероприятий». Эксперимент признан успешным: во всяком случае, господин Собянин сообщил о задержании «десятка преступников» в том же метрополитене.

«Думаю, система сделает город недоступным для преступных элементов»,— добавил мэр. Напомним, в Москве действует новая система видеонаблюдения: предыдущая, стоимостью 7 млрд руб.

, установленная еще при Юрии Лужкове, была отключена после скандала вокруг установки муляжей в подъездах вместо камер. В 2013 году в мэрии решили создать систему по новым принципам, закупая не видеокамеры, а картинку у трех сторонних операторов.

В «Ростехе» сообщали, что во время чемпионата мира с помощью 500 камер и технологии распознавания лиц FindFace Security было задержано 180 правонарушителей из федеральных баз данных.

Обратите внимание

В ДИТ уточнили, что в Москве задержано 98 человек, при этом системы распознавания лиц были смонтированы при входе на стадионы «Лужники», «Спартак» и зону болельщиков на Воробьевых горах.

В ведомстве пояснили, что полицейским выдавали смартфоны, на которые приходили оповещения при попадании в камеры «лиц, схожих с портретами из баз розыска». В компании NTechLab (разработчик FindFace) отказались говорить, принимают ли участие в развертывании общегородской системы мэрии.

Впрочем, в 2017 году об этом заявили в ДИТ. Гендиректор Центра речевых технологий (ЦРТ, производит в том числе системы распознавания лиц) Дмитрий Дырмовский говорит, что в Москве в пилотных проектах задействовано «несколько вендоров», в том числе и его компания. В ДИТ подтвердили, что подрядчик системы еще не выбран.

В ЦРТ поясняют, что современный софт может идентифицировать человека даже с уличной камеры, висящей под углом до 30 градусов: при условии, что при съемке на картинке «на лице человека между глазами будет 30–40 пикселей». «Но фронтальная камера лучше»,— признает господин Дырмовский.

Разработка ЦРТ внедрена в городской системе видеонаблюдения Санкт-Петербурга, где обеспечивается 99% точности в распознавании лиц на лучших камерах, заверяет он.

В NTechLab говорят о 95-процентной точности при скромных технических требованиях к камерам (720х576 точек при 15 кадрах в секунду; изображение лица в 60х60 точек).

«Углы подвеса и освещенность не играют принципиальной роли»,— говорят в компании, но признают, что больше всего для распознавания в городской системе подходят камеры в подъездах. Согласно порталу открытых данных мэрии, таких камер насчитывается 100 тыс.

«Современным системам несложно обрабатывать картинку с такого количества камер»,— добавляют в NTechLab. В ДИТ сообщили, что «передовые системы распознавания лиц» дают не более одной ошибки на 10 млн просканированных лиц. В бюджете Москвы на 2019 год на городскую систему видеонаблюдения выделено 7,5 млрд руб.; еще 6 млрд руб. пойдут общегородским центрам обработки данных.

В ДИТ также рассказали, что новая техника может использоваться для мониторинга горожан, входящих в подъезды жилых домов. «Если один и тот же человек появляется каждый день, система решит, что он там живет. Если гражданин бывает редко, его определят как гостя.

Путем анализа можно понять, что в подъезде почему-то слишком много проживающих. Это может означать, что есть «резиновые» квартиры. А если много чужих — в подъезде могут быть незаконные хостелы или что-то еще.

Такие данные — сигнал для правоохранительных органов»,— подытожили в ведомстве.

Александр Воронов

Десять доказанных и официально признанных сбоев систем фотовидеофиксации

Читать далее<\p>

Источник: https://www.kommersant.ru/doc/3819737

В москве признали успешным эксперимент с видеосистемой распознавания лиц :: технологии и медиа :: рбк

Из пресс-релиза ДИТа следует, что к системе распознавания лиц были подключены 160 тыс. видеокамер в столице.

Представитель ДИТ отметил, что городская система видеонаблюдения сейчас охватывает не только подъездные и дворовые камеры, но и установленные на территории и в зданиях школ и детских садов, на станциях Московского центрального кольца, стадионах, остановках общественного транспорта и автовокзалах, а также в парках. «Технология будет распространяться с учетом особенностей типов и мест установки камер, а так же запросов правоохранительных органов», — сказал он. Источник РБК, близкий к NTechLab, пояснил, что по условиям сотрудничества с ДИТом система одновременно анализировала видеопоток с 1,5 тыс. камер, при этом сами камеры можно было менять, подключая устройства из разных точек столицы.

В декабре 2016 года Ермолаев рассказывал РБК, что власти столицы в 2017 году начнут второй этап тестирования системы распознавания лиц для городских камер видеонаблюдения. По его словам, итоги первого испытания показали, что система оказалась слишком затратной.

«Камеры городского видеонаблюдения динамические: они двигаются вправо-влево, приближаются и удаляются. В таких условиях добиться даже распознавания 60–70% изображений крайне сложно.

Результат в 30% уже космический», — отметил глава департамента. В ведомстве отмечали, что в 2015 году с помощью камер видеонаблюдения было раскрыто 1,7 тыс. преступлений, а москвичи подали 8 тыс.

заявок на бронирование архива видеоматериалов, снятых камерами.

В кадре москвичи и гости столицы

Важно

Согласно государственной программе города Москвы «Информационный город» на 2012–2018 годы, в 2016 году в столице должны были установить 145 тыс. камер, подключенных к Единому центру хранения и обработки данных (ЕЦХД), к 2019 году их количество должно возрасти до 160 тыс. штук.

Читайте также:  Руководители компаний предпочитают роботов

Камеры устанавливаются на подъездах и во дворах жилых домов, в местах массового скопления (выходы метрополитена, площади, крупные торговые центры и т.п.), образовательных заведениях, на ярмарках выходного дня, объектах торговли и услуг.

Информацию из ЕЦХД в режиме реального времени могут получать федеральные и городские органы власти. Также запущен пилотный проект по предоставлению доступа к камерам городского видеонаблюдения активным пользователям портала госуслуг Москвы.

Срок хранения архивной информации, например, с камер дворового видеонаблюдения составляет пять суток. В 2012–2016 годах ДИТ заключил контракты на обеспечение связи и видеонаблюдения на общую сумму 45 млрд руб.

Установкой камер и их обслуживанием занимаются «Ростелеком», Московская городская телефонная сеть (МГТС), Московская телекоммуникационная корпорация («Комкор»), «МегаФон». При этом до сих пор систему распознавания лиц внедряли в камеры, установленные в аэропортах, на железнодорожных вокзалах, на стадионах и других подобных объектах.

В России несколько компаний разрабатывают алгоритмы распознавания лиц. Три из них — NTechLab, 3DiVi и «Вокорд» — ранее были допущены к программе официального тестирования в категории «Распознавание лиц», проводимого Национальным институтом стандартов и технологий при Министерстве торговли США (NIST), что позволяет им участвовать в тендерах американских госструктур.

Один из основателей 3DiVi Дмитрий Морозов сообщил, что в конце прошлого года компания вела переговоры об участии в пилотном проекте в Москве, но дальше дело не пошло.

«Нам было бы интересно участвовать в подобном проекте», — отметил Морозов.

По его оценке, городу внедрение подобной системы повсеместно может обойтись в «миллиарды рублей», исходя из расчета минимум $100 (5843 руб.) на каждую подключаемую камеру.

Совет

По словам гендиректора VisionLabs Александра Ханина, компания знала о проекте ДИТа. «Но для нас это не самый приоритетный рынок. Мы работаем в основном с коммерческими структурами», — сказал Ханин. Он затруднился предположить, какой может быть цена контракта в будущем тендере ДИТа на внедрение системы распознавания лиц во всех камерах во дворах и подъездах Москвы.

Представитель «Вокорда» отказался от комментариев.

Представитель ДИТ сообщил РБК, что они не планируют объявлять конкурс по выбору подрядчика для полноценной реализации проекта. По его словам, в рамках пилотного проекта был проведен сравнительный анализ различных производителей детекторов. «В результате испытаний в части распознавания лиц мы выбрали систему, которая показала лучшие результаты», — отметил он.

Объем мирового рынка распознавания лиц, по данным компании MarketsandMarkets, в 2016 году составлял $3,35 млрд, а к 2021 году должен вырасти до $6,84 млрд. Точных данных по объему российского рынка распознавания лиц нет, но Александр Ханин ранее оценивал объем заключенных контрактов на нем не более чем в несколько десятков миллионов долларов.

Источник: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/59cd0c359a7947732b64c747

Аэропорт «Домодедово» протестировал систему распознавания лиц

Московский аэропорт «Домодедово» успешно протестировал технологию автоматического распознавание лиц и планирует внедрить ее для постоянной работы. Система будет анализировать снимки с камер видеонаблюдения и сообщать службе безопасности аэропорта о возможных нарушителях и людях, находящихся в розыске, говорится в пресс-релизе, поступившем в редакцию N + 1.

В последние годы правоохранительные органы и частные организации по всему миру все чаще используют системы автоматического распознавания лиц для выявления нарушителей.

Например, в июне прошлого года такая система, разработанная японской компанией TEC, помогла полиции Кардиффа поймать преступника. Чуть позже «рекордно точную» систему представили корейцы: разработчикам из KAIST удалось добиться точности распознавания в 97 процентов.

А китайская полиция недавно с помощью распознавания лиц обнаружила преступника на концерте среди нескольких десятков тысяч посетителей.

Подобные системы вводят и в аэропортах. В ОАЭ, например, занимаются разработкой специального оснащенного камерами коридора-аквариума: его используют для повышения безопасности аэропорта Дубая; в то же время австралийцы планируют заменить автоматическим распознаванием лиц проверку паспортов во время досмотра пассажиров.

В «Домодедово» распознавание лиц будет использоваться для обеспечения общей безопасности в здании, а также позволит проконтролировать доступ в закрытые зоны аэропорта. Система на основе сверточной нейронной сети разработана российской компанией «Видеотэк», она может работать с изображениями разрешением от 45×45 пикселей. 

При работе система будет анализировать кадры со всех камер наблюдения аэропорта и сравнивать его с базой данных правонарушителей, представленной правоохранительными органами.

«При выявлении совпадений служба безопасности аэропорта получит соответствующее уведомление и сможет оперативно принять меры, направленные на предотвращение терактов и любых противоправных действий.

Обратите внимание

Также служба безопасности аэропорта сможет формировать свой собственный список нежелательных посетителей, например, это могут быть лица, замеченные за воровством или девиантным поведением,» — сообщает Сергей Черных, генеральный директор «Видеотэк».

Систему уже успешно протестировали на фотографиях сотрудников аэропорта: точность распознавания составила 90 процентов.

Повысить безопасность могут помочь и другие методы распознавания. Например, испанцы создали алгоритм, позволяющий определять наличие на видео оружия.

Елизавета Ивтушок

Источник: https://nplus1.ru/news/2018/04/17/dme-face-recognition

Следующая остановка — Океания: в московском метро запущена система распознавания лиц

Китайские полицейские тем временем уже тестируют смарт-очки, способные распознавать лица и выдавать домашний адрес человека, а в стране уже установлено почти 200 млн камер. Ждать ли россиянам прихода оруэлловского Большого Брата?

Фото: Сергей Фадеичев/ТАСС

Умные камеры позволят задерживать граждан, находящихся в федеральном розыске, сообщили «Коммерсанту» в пресс-службе московского метрополитена. «Власти приступили к активному развертыванию системы распознавания лиц в московском метро, а также на ряде вокзалов и стадионов», — говорится в материале.

Пока проекты проходят в статусе пилотных, число станций не называется. Однако, по данным издания, на один только метрополитен ушло около 30 млн рублей, и вряд ли это одна-две камеры.

Утверждается, что софт позволяет сопоставлять с базой розыска до 20 лиц в секунду, а потенциальные совпадения направляются дежурному полицейскому на сверку. Звучит эффектно, но почему власти только сейчас в тестовом режиме применяют технологию, которая существует уже как минимум несколько лет? Объясняет руководитель группы машинного обучения компании «Инфосистемы Джет» Николай Князев:

Николай Князев руководитель группы машинного обучения компании «Инфосистемы Джет»

В Китае, где некоторые работы Джорджа Оруэлла недавно запрещали в связи с возможным бессрочным правлением Си Цзиньпина, вопрос прайвеси стоит не очень остро.

К 2020 году в стране планируется установить почти полмиллиона камер — условно по камере на семью. Полицейские в Чжэнчжоу, городе, по численности населения сопоставимом с Москвой, с начала года начали использовать умные очки с функцией распознавания лиц.

За полторы недели девайсы помогли поймать семь человек, в том числе подозреваемого в похищении.

О необходимости технологических решений в правоохранительной деятельности рассказывает директор Центра комплексного китаеведения и региональных проектов МГИМО Алексей Воскресенский:

Важно

Алексей Воскресенский директор Центра комплексного китаеведения и региональных проектов МГИМО

Китай не собирается останавливаться: теперь власти занимаются созданием общенациональной «системы социальной надежности».

Объединив базы данных полиции, банков и онлайн-сервисов, Пекин планирует присвоить каждому жителю рейтинг.

Таким образом, благонадежное поведение будет поощряться, например скидками или дешевыми кредитами, а проступки — наказываться, вплоть до запрета на получение виз или пользование транспортом.

В Пекине надеются, что система позволит китайскому обществу стать более эффективным, однако «звоночек» о тоталитарной антиутопии звучит оглушительно. О рисках рассуждает член Ассоциации футурологов Александр Кононов:

Александр Кононов член Ассоциации футурологов

Возвращаясь к России, можно сказать, что нам до Китая далеко: у нас всего лишь установили несколько камер в метро, чтобы вылавливать террористов и людей в розыске. Правда, параллельно власти пытаются заблокировать одну из крупнейших коммуникационных платформ страны, поскольку ее создатель отказался дать спецслужбам доступ к переписке пользователей.

Добавить BFM.ru в ваши источники новостей?

Источник: https://www.bfm.ru/news/382741

Нейросеть-криминалист, программа-ботаник и электронный нос: чему искусственный интеллект научился за последнее время

«Нож» уже писал, что искусственный интеллект (ИИ) научился выявлять сексуальную ориентацию людей по фото и делает это теперь гораздо лучше нас с вами: программа правильно определила предпочтения с фотографий 81 % мужчин и 74 % женщин, тогда как люди смогли угадать лишь 61 и 54 процента соответственно.

Тем временем международный аэропорт Пекина Шоуду заключил контракт с Baidu на установку оборудования с технологией искусственного интеллекта для опознавания пассажиров при контроле.

 Теперь во время посадки в самолет пассажирам больше не нужен будет посадочный талон или удостоверение личности — система распознавания лиц сама будет идентифицировать людей и обеспечивать им необходимый допуск.

 А лица всех проходящих в аэропорт будут сравниваться с базой данных, чтобы обеспечить безопасность и не допустить в здание террористов.

Совет

Полиция штата Нью-Йорк недавно отчиталась, что за последние семь лет раскрыла почти 21 тысячу преступлений благодаря системе распознавания лиц. Причем треть случаев, 7 тысяч, отработаны в 2016–2017 годах. Все благодаря камерам с ИИ, которые помогли распознать водителей-лихачей, мошенников, похитителей личных данных с банкоматов и прочих злодеев.

В середине августа исследователи из Национального института стандартов и технологий из Мичиганского университета сообщили, что разрабатывают алгоритм на основе искусственного интеллекта, который автоматизирует поиск людей по отпечаткам пальцев, снятых с места преступления. ИИ будет самостоятельно определять, какие отпечатки имеют ценность, а какие нет смысла изучать, чтобы ускорить процесс расследования.

И еще одно важное событие в сфере ИИ.

На конференции IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), которая проходила в Гонолулу, была представлена программа SurfNet для составления трехмерных карт окружающего пространства и помещений. Эти карты — будущая база компьютерных интерфейсов, где управление осуществляется при помощи движений и жестов рук.

То есть ИИ уже сегодня научился превращать двухмерные фотоснимки в трехмерное представление реальных объектов, а там и до 3D-печати рисунков художников недалеко.

Да что там трехмерные карты для ИИ! Программы, работающие на основе искусственного интеллекта, уже сорняки научились отличать от культурных растений.

Один такой стартап был выкуплен американским производителем сельхозтехники John Deere за $305 миллионов.

Теперь тракторы во время движения будут фотографировать побеги растений и опрыскивать только сорные и больные всходы, благодаря возможности отличать одно от другого.

Искусственный интеллект работает не только с видимыми физическими явлениями, но и со звуком. Он уже сейчас составляет конкуренцию композиторам и музыкантам современности.

Вспомнить хотя бы нашумевший альбом американской певицы Тэрин Саузерн с песней Break Free, которая была написана программой Amper. Причем в прошлом году умная программа под названием Flow Machine от Sony создала с помощью ИИ песню в стиле The Beetles — Daddy’s car — и опыт прошел на ура.

Еще ИИ может следить за нашим сном с помощью радиоволн, которые считывают частоту движения, дыхания и пульса. Исследователи из Массачусетского технологического института, которые разработали эту технологию бесконтактного отслеживания сна, говорят, что система поможет исследовать различные нарушения в организме человека и находить пути решения проблем.

Но не только за рубежом идут бурные разработки в ИИ. Российские исследователи из ВШЭ, например, придумали «электронный нос», который может распознавать запахи с помощью нейросетей. Логика работы прибора похожа на обоняние живых существ, которые запоминают запахи и потом узнают их.

В Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения Московского физико-технического института создали первый в мире суперкомпьютер для обучения ИИ вербальной речи.

Таким образом, скоро появится разговорный искусственный интеллект iPavlov, который будет способен вести содержательный диалог с человеком.

Сбербанк, который финансирует разработки, по крайней мере уже вовсю анонсирует эту тему.

И в России же прямо сейчас идут опыты над тем, чтобы разработать компьютер на основе мемристоров, которые не только хранят, но и обрабатывают информацию подобно нейронам мозга человека. Это именно тот уровень, к которому стремятся ученые со всего мира и чего так боятся они же.

Обратите внимание

Мемристоры могут стать основой для нового подхода к обработке информации — так называемого мемкомпьютинга, способа обработки информации, когда оперативная память и «долговременная» (жесткий диск) осуществляется одними и теми же элементами, как это сейчас происходит с помощью нейронов в головном мозге Homo sapiens.

Источник: https://knife.media/artificial-intelligence-news/

Ссылка на основную публикацию