Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей

Интервью

04.07.2017

Логотип

FindFace — российский алгоритм по распознаванию лиц, победивший Google. Интервью с Артемом Кухаренко (основатель NtechLab)

В декабре 2015 года были подведены итоги международного конкурса The MegaFace Benchmark, организованного Вашингтонским университетом, в котором состязались алгоритмы и системы по распознаванию лиц со всего мира. К большому удивлению всех участников победу одержала никому не известная ранее российская команда NtechLab с алгоритмом FindFace.

Нам удалось пообщаться с основателем NtechLab Артемом Кухаренко и узнать у него, как создавалась компания, как удалось разработать такой уникальный алгоритм, который смог победить в сложном конкурсе, и какие планы есть у команды на будущее.

Robogeek.ru: Расскажите, кто стоял у истоков создания компании NtechLab.

Артем Кухаренко: Еще с университета я интересовался вопросом распознавания лиц, эту же тему я исследовал в своей дипломной работе. Затем я решил сконцентрироваться на машинном обучением и нейронных сетях. Помню однажды в новогодние праздники, в свободное от работы время, я разработал программу для операционной системы Android, определяющую породу собаки по фотографии. Приложение Magic Dog, которое я сделал исключительно ради развлечения, легко работало на телефоне без привязки к каким-либо облачным сервисам. Я показал его будущим партнерам и акционерами, с которыми я познакомился через общих знакомых, и сказал, что с помощью нейросетей можно эффективно решать множество интересных задач. Мы вместе подумали и решили заняться лицевой биометрией. С тех пор они продолжают принимать активное участие в развитии компании.

Также ключевое место в истории создания NtechLab занимает команда технических специалистов, с которой мы разработали первую версию алгоритма распознавания лиц. Именно этот алгоритм занял первое место в международном конкурсе, The MegaFace Benchmark, организованном Вашингтонским университетом.

Robogeek.ru: Ваша компания в своих разработках использует алгоритмы искусственного интеллекта. Многие люди под ИИ понимают нечто абстрактное из мира научной фантастики. Расскажите, как Вы определяете ИИ и его место в современном мире?

Артем Кухаренко: Все люди вкладывают абсолютно разные понятия в термин «искусственный интеллект» и одного устоявшего определения нет. Лично я под термином ИИ в данный момент понимаю те задачи, которые сейчас могут быть эффективно решены человеком, но с которыми до недавнего времени не справлялись компьютеры и машины. Какие-то из этих задач, например, в области идентификации человека, уже эффективно решаются с помощью алгоритмов распознавания лиц, а какие-то еще только в процессе разработки. Термин «искусственный интеллект» будет эволюционировать вместе с самим ИИ и становиться все более обширным, вплоть до мира научной фантастики.

Robogeek.ru: Разработка FindFace - что это и для чего? И для кого, в первую очередь, она предназначена?

Артем Кухаренко: FindFace изначально задумывался как сервис для знакомств, в рамках которого мы хотели продемонстрировать свою технологию. Нашей задачей было показать, что алгоритм может эффективно и с высокой точностью искать людей по большим базам данных — менее, чем за секунду сервис проводит поиск по базе в 500 млн фотографий на обычном железе. Никто до нас не делал ничего подобного, поэтому мы стремились показать клиентам, что технология действительно рабочая. Как оказалось, у многих компаний был отрицательный опыт внедрения систем распознавания лиц, которые не могли решить практические задачи то из-за недостаточной точности, то из-за низкой скорости. Также нам было важно показать людям, на что способны современные технологии, чтобы их применение не было тайной и все имели представление о возможностях распознавания лиц.

Несмотря на то, что зарабатывать на FindFace мы не планировали, сервис быстро набрал популярность и менее чем за три месяца работы превысил миллион пользователей, а сейчас их число достигло 1.2 млн человек. Люди стали активно использовать его для поиска пропавших людей, родственников и давних друзей, с которыми утеряна связь, а в ряде случаев и для раскрытия правонарушений за счет поиска профилей преступников в соцсетях. 

Robogeek.ru: Интересовались ли госслужбы различных стран этой разработкой?

Артем Кухаренко: Напрямую не интересовались, но мы работаем с партнерами, которые уже давно успешно сотрудничают со многими государственными компаниями и организациями как в России, так и за рубежом, и нас эта модель полностью устраивает.

Robogeek.ru: Какова точность определения лиц FindFace и за счет чего удалось достигнуть таких результатов?

Артем Кухаренко: На данный момент точность поиска сервиса составляет более 85% по базе в 500 млн фотографий. Таких результатов удалось достигнуть за счет двух основных составляющих: специально подобранной архитектуры нейронной сети и алгоритма ее улучшения, который, в том числе, показал наивысший результат по итогам теста Национального института стандартов и технологий Министерства торговли США — одного из наиболее авторитетных бенчмарков, определяющих качество решений в области биометрии во всем мире; а во-вторых, за счет специального поискового индекса, который позволяет максимально эффективно находить людей по большим объемам данных.

Robogeek.ru: Были ли недовольные Вашей разработкой, в стиле «Вы создаете Большого Брата!»

Артем Кухаренко: У людей всегда появляется определенный страх перед чем-то новым и неизведанным даже в современном динамично развивающемся мире. Внедрение в нашу жизнь инновационных технологий не исключение. Например, когда появлялись социальные сети или мобильные телефоны люди сначала испытывали страх перед новыми разработками, но, как показала практика, когда технология становится привычной, удобной и влияет на улучшение качества жизни, все опасения тут же проходят.

Robogeek.ru: На The MegaFace Benchmark Вы показали великолепный результат - расскажите об этом опыте. Каково относительно молодой команде конкурировать с тем же Google?

Артем Кухаренко: Изначально разработкой мы занимались втроем. Именно тогда нам удалось придумать и реализовать алгоритм распознавания лиц, который победил в конкурсе The MegaFace Benchmark, организованном Вашингтонским университетом. Мы были очень рады тому, что смогли малыми ресурсами обойти более 100 команд со всего мира, в том числе, решения от Google и Пекинского университета.

Нужно было распознавать лица в базе из 1 миллиона человек. Ранее подобные конкурсы проводились по небольшим базам фотографий, а в MegaFace все было приближено к реальным условиям. Мы решили отправить свой алгоритм, чтобы понять, на каком этапе развития находимся, и совершенно неожиданно заняли первое место. С этого момента к нам появился очень большой интерес со стороны клиентов, инвесторов и СМИ со всего мира, и мы занялись разработкой b2b-продуктов.

Мы четко понимали, что на этой победе нельзя останавливаться, потому что конкуренция достаточно большая, и все работают над улучшением своих алгоритмов. Поэтому мы сейчас сосредотачиваем наши усилия, чтобы усовершенствовать технологию — с момента MegaFace наша точность увеличилась более чем в три раза. В этом году алгоритм FindFace продемонстрировал свою эффективность, став лидером рейтинга мирового бенчмарка Facial Recognition Vendor Test, организованного Национальным институтом стандартов и технологий Министерства торговли США. При этом, среди участников рейтинга преимущественно коммерческие компании, которые занимаются распознаванием лиц на протяжении долгого времени.

Robogeek.ru: Артем, спасибо большое за ответы и потраченное время. Желаем Вам дальнейших успехов и развития проекта на мировом уровне!

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Магнитные гусеничные роботы для очистки корпуса судна от продуктов биообрастания
Гость Николай Николаевич
29.12.2023
10:23:08
Очень нравится. Как возможно задействовать в наших водах Азов и Черное море