Как платить лицом в метро

Забыли "тройку" и банковские карты дома? Не беда!

Теперь оплатить проезд в метро можно, просто используя свое лицо. 

1. Для подключения сервиса необходимоскачать на телефон мобильное приложение «Метро Москвы».
2. Следует пройти небольшую процедуру регистрации – сделать селфи, ввести данные банковской карты со средствами для оплаты проезда и карты «Тройка».

Технология VisionLabs зашифрует полученное изображение лица в биометрический дескриптор, а система привяжет его к банковской карте.

3. Чтобы оплатить проезд, нужно войти в зону рядом с турникетом, отмеченную чёрным кругом, и посмотреть в камеру.

Процесс распознавания занимает примерно 1-2 секунды, после чего створки турникета откроются, и с карты спишется необходимая сумма. 

Система Face Pay узнает человека даже при частичном перекрытии лица. Очки, медицинские маски и головные уборы не помешают распознаванию.

Кирилл Каем, старший вице-президент по инновациям Фонда «Сколково»: « VisionLabs по результатам независимых тестов американского Национального института стандартов и технологий (NIST) входит в тройку лидеров в мире по распознаванию лиц. Именно поэтому решение компании в области биометрии используют ведущие финансовые организации страны. А внедрение разработок компании в столичном метро сделает жизнь москвичей проще и удобней».

Новая система оплаты по лицу поможет  быстрее проходить через турникеты в часы пик, когда количество пассажиров заметно увеличивается. 

В случае возникновения сложностей в работе сервиса, пассажиры могут написать официальному чат-боту метрополитена в Telegram.

Дмитрий Марков, генеральный директор VisionLabs: «В рамках инфраструктуры умного города оплата по лицу становится важным инструментом для предоставления удобных и безопасных сервисов. Кроме того, в условиях пандемии бесконтактные технологии стали еще более востребованы».

Использование компьютерного зрения повышает безопасность процесса оплаты. Биометрический идентификатор невозможно потерять или забыть, а значит исключается возможность его использования третьими лицами. Для защиты от спуфинг-атак помогают алгоритмы Liveness, которые решают задачу верификации живого человека и противодействуют непрограммным атакам в виде масок, изображений или видео на телефоне.