CC BY
174ности. Необработанные детали, полученные данным методом, имеют качество поверхности, сравнимую с деталями, полученными литьем под давлением.
Таким образом сравнивая два метода можно сделать следующий вывод: при необходимости получения изделия с высокими физико-механическими свойствами материала относительно простой конструкции, то использование EBM является оптимальным решением; если необходимы получение
более высоких показателей точностей(8-15квали-тет) и шероховатости целесообразно использовать DMLS. При выборе из двух данных методов необходимо опираться на требование предъявляемые к детали и условиям ее эксплуатации.
Список литературы
1. Иноземцев А.А., Башкатов И.Г., Коряков-цев А.С.// Современные титановые сплавы и проблемы их развития. М.: ВИАМ, 2010.
2. Materials Properties Handbook: Titanium Alloys. ASM International, 1944.
СОВРЕМЕННЫЕ РЕШЕНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЧЕЛОВЕКА. РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ
Барашко Е.Н.
старший преподаватель Донской государственный технический университет
Мазуренко С.О. студент
Донской государственный технический университет
Шадрин А.А. студент
Донской государственный технический университет MODERN SOLUTIONS OF HUMAN IDENTIFICATION. FACE RECOGNITION
Barashko E.
Art. Lecturer Don State Technical University,
Mazurenko S. Student Don State Technical University,
Shadrin A.
Student Don State Technical University,
Аннотация
В статье рассматриваются российские и международные решения идентификации личности, технологии распознавания лиц. Выполнен сравнительный анализ систем по времени поиска лиц в базе данных. Скорость работы системы - показатель ее эффективности. Этот параметр напрямую зависит от качества построения алгоритма данной технологии.
Abstract
The article discusses Russian and international solutions for personal identification, face recognition technology. A comparative analysis of the systems by the time of searching for persons in the database is performed. The speed of the system is an indicator of its effectiveness. This parameter directly depends on the quality of the construction of the algorithm of this technology.
Ключевые слова: биометрия, способы идентификации, распознавание лиц, время поиска лиц, сферы применения.
Keywords: biometrics, identification methods, face recognition, face search time, scope.
В современном мире с социальными сетями, развитым рынком услуг, а также повсеместно установленными системами видеонаблюдения у людей появилась потребность в автоматическом и быстром способе распознавания лиц, которые были запечатлены на видео- или фотосъемку.
Компании, которые разрабатывают решения для быстрого и точного распознавания лиц, стараются занять все сферы, которые требуют этих систем. Почти у каждой системы, которая рассматривается в этой статье имеются решения для правительственных учреждений (поиск преступников), для банков (идентификация клиентов) и для бизнеса (упрощение работы с клиентами).
Российская технология FindFace от компании NtechLab является одной из лучших разработок для распознавания лиц. FindFace занимала первые места на многих конкурсах, таких как, например в 2015 году The Mega Face Benchmark. Она способна
распознавать лица людей, как заявлено на официальном сайте, с точностью 99% меньше чем за секунду, при этом в базе данных у нее имеется свыше полтора миллиарда лиц. Над этой системой работали эксперты в области нейронных сетей и машинного обучения, ведь подобные технологии требуют множество экспертов высшего класса. Этот проект получил поддержку от таких титанов компьютерных технологий, как Microsoft и Nvidia.
Компания Facebook реализовала распознавание лиц людей в своей одноименной социальной сети. Система способна запоминать лица людей на фотографиях или в видео, а потом самостоятельно распознавать пользователя и его знакомых на будущих фото- или видеоматериалах.
Существует Российская система FindClone (ранее - SearchFace), которая доступна любому пользователю интернета за небольшую плату. Она,
так же как и FindFace, предназначена для распознавания лиц людей, но тут акцент сделан на общедоступность, а цель ее - находить людей в социальных сетях по предоставленной фотографии. Алгоритм поиска у этого проекта примечателен тем, что он способен находить даже закрытые или заблокированные профили пользователей, у которых закрыт доступ к фотографиям.
Findclone и поисковые системы Google и Яндекс могут находить человека по предоставленной фотографии, но существуют резкие отличия в возможностях этих проектов. Google и Яндекс способны благодаря своим алгоритмам находить схожие фотографии на разных сайтах по всему интернету, но технология FindClone хоть и работает с социальными сетями, но примечательна тем, что может выдать даже тот результат, к которому закрыт доступ. Также алгоритм распознавания лиц у FindClone значительно лучше, чем у поисковиков, ведь он писался исключительно под эти нужды. Безусловно, возможность работать с определенной социальной сетью значительно ускоряет процесс. Но FindClone требует регистрации, а также только
30 бесплатных использований, в то время как поисковые системы Google и Яндекс полностью бесплатны, а также более известны.
Многообещающим проектом в распознавании лиц является Findface, который перестал быть общедоступным проектом и перешел на развитие и внедрение данной технологии в бизнесе, безопасности и других сферах, которые требуют наличия автоматического распознавания лиц в недалеком будущем.
Проанализируем зависимость времени поиска лиц в базе данных от их количества в ней у наиболее эффективных, на данный момент, систем (таблица 1). В данном случае эффективность систем сравнивается по скорости поиска, ведь это наиболее востребованный параметр на рынке. Точность системы менее важна, потому что технологии достигли практически максимального уровня в данном аспекте у всех компаний, которые предлагают решения в данной сфере, например система от того же ШесЫаЬгарантирует 99% точность.
Видно, что чем больше лиц в базе данных, тем дольше идет поиск лица человека в БД, но в случае с Findface рост незначительный.
Таблица 1.
Сравнительный анализ систем распознавания лиц по времени поиска лиц в базе данных
Количество лиц в БД Время поиска лиц в БД(миллисекунды)
3DIVI INNOVATRICS IDEMIA NTECHLAB RANKONE YITU
3000 0,7 3,4 1,8 0,4 2,8 0,5
10000 1,7 10 6 0,5 5 1
300000 4 27 28 0,59 8 2,5
Своего прямого конкурента в лице китайской технологии Уйи, например, эта система обгоняет значительно лишь при увеличении количества лиц в БД до 300000, поиск лица составляет всего 5,9 мс, когда у Yitu, при таком количестве данных, уходит 2,5 мс, при этом, когда количество лиц в БД равно 3000, скорость поиска у них наиболее близка друг к другу: у Yitu - 0,5 мс, а у Findface - 0,4 мс.
Следующая диаграмма достаточно иллюстрирует насколько решение №есЫаЬ опережает конкурентов по скорости (рисунок 1).
Хуже всех себя показали решения от Ыеш1а и 1ппоуаШсз, которые сильно отстают от других систем в несколько раз, особенно при увеличении количества лиц в БД. Решение от Ыеш1а занимало 4
позицию по скорости при малом количестве данных, с которыми работает система, но с увеличением размера БД, скорость этой системы падает сильнее остальных, вплоть до отставания от, изначально, самого медленного проекта 1поуаШсз. Связано это, скорее всего с тем, что Меш1а выполняет решение задачи для идентификации человека не только по его лицу, но и по другим параметрам, например отпечаткам пальцев.
Решения от 1ппоуа1псз нашли свое применение в различных сферах в юго-восточной Европе и странах Африки, это заслуга простоты установки и обслуживания данной системы. Впрочем, цена этой упрощенности - скорость работы системы, которая значительно уступает конкурентам.
_ 30
^ 25
S?
S 20
s е; s
Время поиска лиц в БД
15
g 10 <j
i 5
ai
Q.
СО
3000 10000
Количество лиц в БД
-•—3DIVI —•—INNOVATRICS —•—IDEMIA —•—NTECHLAB
RANKONE
300000 YITU
0
Рис. 1. Сравнительный анализ систем распознавания лиц по времени поиска лиц в базе данных
Решения от Idemia предлагает множество способов идентификации личности человека: по отпечаткам пальцев, по венам и, конечно же, по форме лица. Отставание от конкурентов обусловлено тем, что распознавание по лицу - не специализация компании, она предлагает множество ПО и оборудования для идентификации человека, а начала она свой путь с анализа отпечатков пальцев. Поэтому Idemia лучше всего подходит для бизнеса, ведь различные способы идентификации имеют свою гибкость, а значит можно подобрать оптимальный вариант для заказчика. Idemia так же работает с правоохранительными органами в различных странах.
В китайский аналогFindface, Yitu разработчики добавляют функции, которые отсутствуют у других проектов. Например, весьма инновационной является идея определения врожденных заболеваний реализованная в Yitu AI-Healthcare, которая определяет патологию с точностью 97%.
Findface от компании Ntechlab хорошо себя показывает в распознавании большого количества лиц за наименьшее время, за что был не раз награжден на различных мероприятиях, а значит наиболее подходящее применение данного решения - это использование его для камер видео-наблюдения, которые размещены в местах большого скопления людей. Такая система хорошо подходит для правительственных задач, таких как поиск определенного человека на улицах города, или, например, распознавания лица злоумышленника, который попал на камеру видеонаблюдения во время преступления.
Yituи их одноименный проект хорошо подходит для многих задач, благодаря большому количеству функций, функциональные решения наиболее
востребованы в бизнесе, где нужны проекты, которые могут отвечать гибким требованиям заказчика.
Третий по скорости работы 3Divi так же является российской разработкой. Они сосредоточились на проектировании компонентов для создания направленного на распознавание лиц людей ПО любой сложности, а так же технологии распознавания жестов и объектов. За счет большого набора решений для разработчиков, 3Divi хорошо подходит для создания различных систем под разные цели, которые ориентированы на рядового пользователя.
Rankone сосредоточился на развитии функционала своих решений, распространяя технологию распознавания лиц в обществе и содействует правоохранительным органам.
Каждая система имеет свои сильные и слабые стороны, все это зависит от того под какие нужды и какими специалистами создавалась система.
Список литературы
1. Барашко Е.Н., Булах Д.А. Анализ биометрических систем и систем идентификации. / Научные достижения и открытия современной молодёжи. Сборник статей V Междунар. научно-практ. конф. МЦНС «Наука и Просвещение» 2018. С. 4346.
2. Сайт технологии Findface от компании Ntechlab URL: https://findface.pro/
3. Сайт технологии Yitu от одноименной компании URL: https://www.yitutech.com/
4. Сайт разработчика ПО 3DIVI URL: https://face.3divi.com/
5. Сайт разработчика ПО Innovatrics URL: https://www.innovatrics.com/
ВПЛИВ НАВАНТАЖЕННЯ НЕГАБАРИТНОГО ТА ВЕЛИКОВАГОВОГО ВАНТАЖУ НА ПОСАДКУ ТА ОСТШШСТЬ СУДНА
Мельник О.М.
астрант кафедри «Експлуатацш флоту i технологiя морських перевезень»
Одеського нацiонального морського унiверситету ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9228-8459
IMPACT OF OVERSIZED AND HEAVY CARGO LOAD ON SHIP'S TRIM AND STABILITY
Melnyk O.
PhD Student, Department of Fleet Operation and Shipping Technology
Odessa National Maritime University
Анотащя
Стаття присвячена одному з основних питань безпеки на морi - мониторингу остшносп суден шд час вантажних операцш. Розглядаються загальш випадки змши остшносп судна в умовах експлуатаци та практичш способи оцшки цих змш. Звернута увага на деяш практичш приклади, що використовують за-гальноприйняту практику навантаження негабаритних вантаж1в, аналiз випадшв i рекомендацп щодо за-поб^ання непередбачених ситуацш при вантажно-розвантажувальних роботах палубних великовагових вантажних одиниць.
Abstract
The article is devoted to one of the main issues of maritime safety - monitoring the stability of ships during cargo opertaions. It considers the general cases of changes in the stability of a vessel under operational conditions and practical means of assessing these changes. Attention paid to the practical examples using the common practice of oversized cargoes loading its influence on stability, analysis of cases and recommendations for prevention of unforeseen situations while loading operations of deck heavy deck cargo units.
Ключовi слова: негабаритш та важковаговi вантаж^ посадка та остшшсть судна, палубнш вантаж,
Keywords: monitoring of stability, heavy weight and oversized cargoes, deck cargo.
