无需昂贵设备 俄大学生发明新人脸识别系统

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“看管”教研室走廊的是警觉的神经网络系统，它能区分“自己人”和潜在的不速之客。类似人脸识别系统并非新生事物，但此前必须配置昂贵设备，价格至少要15万卢布。新西伯利亚的大学生成功整合了神经网络领域最优秀的发明，并为其设计了可在普通个人电脑中工作的软件。

该系统的三位发明者之一阿尔乔姆·索罗卡（Artem Soroka）接受《俄罗斯报》记者采访时说：“这种系统用于实施严格制度的设施和保密单位，对高校来说就太昂贵了。我们打算把人脸自动识别系统的使用成本至少降低几倍，那样就可以将其安装到工厂过道、学校，甚至普通街道中了。”他说，该自动系统现在能从同时进入镜头的数十人中识别目标，速度上几乎没有损失。同时系统正在使用价值1.5万卢布的视频卡进行测试，教研室走廊里安装的则是标准监控镜头。

设备原理

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年轻的开发者们认为，提高系统效率的可行办法之一，是使用结构相对简单的神经网络群组。其中一个网络所提供的识别精度，要低于其“先进”的同类产品，其准确识别人脸的概率仅为90%。但当数个神经网络互为补充时，其识别效率则能提高到99%。这个群组的工作被“包装”在一个程序中，用户无须学习特别技能。小伙子们花了不到三个月时间收集系统的测试样本，用其可以计算出教研组的课堂考勤率。

目前新西伯利亚技术大学学生设计的系统还有一些缺点，如目标远离镜头分辨率较低时，系统的识别效率不高。但这些小缺陷是可以完善的。此外，他们还计划让不太挑剔的神经网络学会区分双胞胎。如果程序能读取和处理微小的面部特征，比如痣或疤痕，这就是可行的。但首先要尽量降低面部识别功能的工作负载，开发人员试图通过让神经网络读取目标的运动特征来实现这一目标。

阿尔乔姆·索罗卡说，系统识别人脸后会跟踪目标移动，这对硬件功率的要求就小多了。要教会神经网络群组按“自己人-陌生人”原则区分过往人流，一开始必须建立获准出入者的照片库。这样，系统会记住“自己人”面部的最微小细节，然后从中剔出陌生人，这就是机器的工作了。

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尼基塔·扎伊科夫（Nikita Zaykov）