Автоматическая система проверки QR-кодов о вакцинации уже готова к использованию в одном из корпусов Томского госуниверситета. Дополнительное программное обеспечение интегрировали в модуль биометрической идентификации по лицу FaceELook. Последний работает в корпусе № 12 около полутора лет. В корпусе располагается лаборатория «Цифровая экономика».
Как рассказал нам ее заведующий Александр Ильин, для терминалов Uface в лаборатории разработали собственное программное обеспечение. По лицу у сотрудников и студентов определяют личность, температуру тела и наличие маски на лице. Если в вузе примут соответствующее распоряжение, то комплекс также будет считывать QR-код о вакцинации или перенесенном коронавирусе.
«Конечно, это удобно: не нужно ни доставать удостоверение, ни прикладывать руку, чтобы снять отпечатки пальцев. Даже снимать шапку чаще всего не приходится – система мгновенно считывает все нужные данные», – отметил студент ТГУ Камиль Давлятгареев.
На то, чтобы внедрить новый элемент – распознавание QR-кода о вакцинации, у сотрудников лаборатории «Цифровая экономика» ушло около двух недель. Предполагается несколько логик работы с QR-кодами: работники вуза и студенты самостоятельно добавят сведения об иммунитете от коронавируса в свой личный профиль в университетском сервисе Uface.su. На входе нужно будет поднести QR-код на смартфоне к планшету терминала. Следовательно, когда положенное время после прививки или заболевания истечет, система автоматически может не пропустить человека в корпус и отправит сообщение в кабинет пользователя о необходимости повторной вакцинации и сроках ограничения прохода. Руководство вуза сейчас разрабатывает необходимые регламенты работы .
Нейросеть должна учиться
Модуль биометрической идентификации работает на основе машинного обучения. У сотрудников лаборатории периодически возникают инциденты, когда системе требуются дополнительные изменения. Нейросеть должна обучаться постоянно.
«Выборка, которая у нас имеется, еще слишком маленькая, чтобы удалось хорошо наладить распознавание по лицу. Но результаты все же радуют. У нас в корпусе есть две пары двойняшек. Мы научили систему распознавать каждого, хотя человеческим глазом их не различишь. Были проблемы, когда наши афроамериканцы приходили с косичками и элементами национального колорита , которые закрывали им лоб и часть лица», — пояснил Александр Ильин.
А вот с ярким женским макияжем машине порой уже трудно совладать. Когда мейк-ап визуально меняет форму глаз, скул, губ — лицо с трудом поддается распознаванию, система порой сообщает «Неизвестное лицо» или «Малое сходство». Таких случаев, правда, по словам руководителя лаборатории «Цифровая экономика», было немного. Но это новые вызовы, на которые мы готовы реагировать. Ведь наши девушки должны быть всегда выразительными.
С масками тоже не всегда все гладко. Есть так называемые нано ( или эко) технологичные варианты. Маски с таким напылением отражают сигнал, который измеряет температуру и мешает создавать биометрический вектор лица. Такие маски, как правило, черного цвета. Еще система пока немного теряется, когда человек приходит в яркой «дизайнерской» маске. Чтобы решить эту проблему, сотрудники лаборатории постоянно меняют алгоритмы.
Еще работники лабоатории договорились с сотрудниками ТУСУРа в рамках «Большого Университета» доработать элементы аппаратной части системы. Студенты «Большого Университета» пока регистрируются для прохода как гости, но потом же будут друзьями в системе. Есть еще много схожих проблем, которые работники лаборатории могли бы решать сообща.
«На сегодня нам не хватает единых требований для прохода в вузы Большого университета. Везде на входе требуются разные документы или личные данные. Было бы куда удобнее, если бы гости из других вузов, приходя к нам, знали заранее, что потребуется для прохода. Мы готовы распространить нашу практику на все университеты города, а также предлагать систему государственным и частным организациям», — подытожил Александр Ильин.
