Компьютерра - Журнал «Компьютерра» № 36 от 3 октября 2006 года

Алгоритмы подобной реконструкции — дистанционной, точной и дешевой, Юхин хорошо изучил во время учебы в «Бауманке». Вполне естественно, что после университета он попытался их внедрить, одновременно серьезно усовершенствовав. Как далеко зашло это совершенство — уже секрет фирмы A4Vision, но ее представители действительно заявляют — точность съемки достигает долей миллиметра и позволяет различать однояйцевых близнецов!

Один из основателей компании, Артем Юхин стал бизнесменом, как только получил паспорт, создав в 1992 году первую в Москве фирму по компьютерному дизайну интерьеров. Хотя дела шли успешно, через несколько лет он решил получить высшее образование и поступил в «Бауманку» на факультет «Радиоэлектроника и лазерная техника». В университете Юхин познакомился с Климовым, разрабатывавшим математический «предсказатель» котировок акций на бирже, и друзья решили довести его до готового продукта. Однако в 1998 году, когда уже был найден первый покупатель, случился августовский дефолт, и биржевые игры резко потеряли привлекательность.

Тогда друзья решили взяться за дипломную работу Юхина — трехмерное распознавание лиц, и сделать на ее основе объемный фотоаппарат, быстро выдающий виртуальные «слепки» снятых объектов. В 1999 году у них уже было «устройство для бесконтактного контроля и распознавания поверхностей трехмерных объектов» (это цитата из заявки на Патент РФ) и, доработав его до изделия, которое можно было показывать инвесторам, они решили действовать по инструкции для начинающих стартапов — составили список подходящих венчурных фондов и на свои деньги стали летать по миру, убеждая вложить капитал в свое ноу-хау. К счастью, разработка оказалась удивительно демонстративной — быстрое создание виртуальных «слепков» было легко показывать, и российский «сканер» застревал в памяти многих инвесторов (сохранилась страничка проекта на сайте бауманского университета)…

Через год, когда свои и занятые деньги заканчивались, у друзей было три предложения от разных венчурных фондов. После долгих колебаний был выбран европейский фонд MyQube, дававший наибольшую свободу действий. Документы были подписаны, а через несколько месяцев пузырь «интернет-экономики» громко лопнул — новорожденная A4Vision оказалась последним стартапом фонда. В тот момент к ним примкнула Келли Ричдейл (Kelly Richdale), внеся свой большой вклад в дальнейшее развитие бизнеса. Покупателями своего сканера они видели в первую очередь доткомы — сетевые магазины и разного рода галереи, которые должны были быть заинтересованы в создании (а затем показе на веб-сайтах) 3D-каталогов своих товаров. Расчет не оправдался, и вместо потока заказов доткомы сообщали о своей ликвидации.

В новых условиях решили изменить направление разработок. Биометрия была еще не в фаворе, поэтому попытались сделать приложение для пластической хирургии — субмиллиметровая точность «слепков» должна была привлечь хирургов, правящих носы и прочие части тела богатым клиентам. Хотя идея казалась вполне разумной, но и для нее покупателей не нашлось. Но им удалось заинтересовать гигантскую Logitech идеей автоматической фокусировки ее веб-камер на лице человека. В результате, A4Vision сделала программный продукт, который успешно начал продаваться, и Logitech стал первым стратегическим инвестором. А затем наступило 11 сентября 2001 года…

Скажем сразу, что сам по себе метод «сканирования с помощью проецирования шаблона» изобретен давно. Он хорошо известен среди специалистов и даже имеет историю успешного применения. В самом начале 90-х автору этих строк попалась фотография поросенка, освещенного сверху десятком ярких световых полос — это была разработка британских ученых, создавших систему быстрого и бесконтактного измерения свиней. Вроде бы в этом нуждались английские фермеры, но свиньи (чуя истинную цель затеи) отказывались сотрудничать, поэтому пришлось изобретать способ измерения объекта без его ведома. В конце концов установка вылилась в узкий коридор с темным полом, по которому «объекты» прогонялись и освещались сверху через подобие жалюзи. Камера делала снимок «полосатой» свиньи, по которому даже тогдашние компьютеры могли рассчитать ее охват «в плечах», «в талии», «в бедрах» и т. д.

Кстати

Ошибки распознавания «обознался» и «не признал» тесно связаны — закручивая чувствительность системы, одновременно повышаешь и вероятность ложных тревог. На сайте A4Vision указывается: Extremely low False Rejection Rates (FRR), even when the False Acceptance Rate (FAR) is set close to zero (.0001). В популярных статьях называются цифры «одна ошибка на сотню» для «не признала своего», «одна шибка на миллион» для «приняла чужого за своего» или более скромные «одна на сто тысяч».