Журнал Компьютерра - Журнал «Компьютерра» N 36 от 3 октября 2006 года

Первое и главное отличие разработки от конкурирующих систем в том, что она анализирует не двухмерный снимок (плоскую фотографию), а трехмерную модель. Представьте слепки лица, снимаемые с помощью мокрого гипса, и вы поймете, с чем работает A4Vision (www.a4vision.com). Естественно, компьютерной системе нужны виртуальные «слепки», для получения которых требуется некий объемный сканер. Основной аппаратный модуль A4Vision прямо так и называется - Vision Access 3D Face Reader, однако способ, которым он получает трехмерную поверхность, совсем не прямолинеен.

В A4Vision решили применить сканирование с помощью (внимание) «проецирования на объект светового шаблона с заранее известной пространственной структурой». Звучит непонятно, но по сути просто и даже изящно. Вспомните, как выглядят лица людей, освещенные через жалюзи. Полосы света и тени, изначально одинаково ровные, прихотливо искажаются на лице (и вообще любом предмете). Понятно, что вся сложная поверхность лица искажает световую «зебру» точно в соответствии со своей формой. Так же понятно, что эту форму (лица или надкусанной груши) можно вычислить, сравнивая разницу между ровными полосами и деформированными. Точность реконструированной 3D-модели будет зависеть, главным образом, от разрешения полосок жалюзи - чем тоньше-гуще, тем лучше. Очевидно, что вместо параллельных полос лучше освещать предмет решеткой линий, может быть даже не с квадратными ячейками, а треугольными. Впрочем, в описании одного из первых своих патентов, стоявшие у истоков разработок бауманцы Артем Юхин и Андрей Климов указывают, что «подсветка объекта формируется в виде апериодической системы полос».

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.