Хочу жить в такой же: как мы научились искать квартиры по фотографиям
Время на прочтение
9 мин
Количество просмотров 3.8K
Привет, Хабр!
Меня зовут Александр Красных, я тимлид команды ранжирования и рекомендаций в Циан. Мы сделали фичу, которая позволяет найти по фото похожие квартиры. Для этого нужно уметь быстро находить среди миллионов фотографий изображения, визуально похожие по стилю на входную картинку-запрос.
В статье поговорим о том, как мы решили задачу с помощью алгоритмов глубокого обучения, и расскажем, что там под капотом этой функции и как мы подружили EfficientNet с FAISS. В работе над статьей мне помогал Владимир Филипенко (@vovaf709): он изложил самые основы, чтобы текст мог понять и неспециалист.
Искать квартиры по фото мы придумали в мае на внутреннем хакатоне Циан. Идея победила, и мы запустили MVP, чтобы проверить её на наших пользователях.
Итак, вот в чём суть: пользователь загружает картинку → на нашей стороне через EfficientNet генерируется эмбеддинг → понижается размерность вектора → быстро находятся близкие векторы с помощью FAISS → извлекаются изображения.
Ничего сложного, да? А теперь давайте пройдёмся по каждому этапу в отдельности и поговорим о всех тонкостях процесса и некоторых возникших в ходе работы трудностях.
Дескриптор изображений — EfficientNet-B0 + PCA
«А при чём тут нейросети?»
Итак, задача: необходимо найти изображения, визуально похожие по стилю на входную картинку-запрос, причём достаточно быстро. Как будем решать?
Основная проблема — задача сформулирована довольно абстрактно. Непонятно, чем определяется требуемая от нас «похожесть по стилю» с математической точки зрения и как с этим работать.
На помощь приходит такая абстракция, как дескриптор — некий алгоритм, сжимающий изображение в вектор относительно небольшой размерности и при этом сохраняющий как можно больше полезной информации. Но где его взять? Ян Лекун не так давно (в исторической перспективе) придумал свёрточные нейронные сети. Они справляются с задачами компьютерного зрения и последовательно от слоя к слою «сжимают» картинку, превращая в вектор, который на последних слоях выступает своего рода инпутом для алгоритма принятия решения.
Чтобы понять это, рассмотрим некоторую классификационную нейросеть просто как чёрный ящик, о котором известно лишь то, что он последовательно применяет к изображению некоторые преобразования (слои) и на выходе сообщает нам метку (на самом деле вероятность) класса «кухня», «студия» и так далее. Причём важно помнить, что последний слой берёт результат всех предыдущих (обычно это вектор фиксированной размерности), и уже с его помощью пытается как можно более точно предсказать класс объекта. Ключевое, но не тривиальное соображение состоит в том, что для качественной работы такой нейросети ей придётся сложить в рассматриваемый вектор как можно больше полезной для предсказания информации. В связи с этим, взяв предобученную сетку и отрезав ей последний слой (или несколько последних слоёв), мы увидим, как классификационная нейросеть превращается в «умный» дескриптор.
Почему мы выбрали нейросетевой дескриптор?
1. Алгоритм, хорошо решающий задачу классификации, должен обладать инвариантностью относительно изменений входной картинки, которые не меняют сути изображения. Например, фото студии, отражённое относительно вертикальной оси, повёрнутое или же зашумлённое, всё ещё остаётся снимком студии. Это априорное знание закладывается в нейросеть в процессе обучения, когда мы показываем ей картинки, преобразованные (аугментированные) соответствующим образом, а значит, оно в какой-то мере проникает и в дескриптор.
2. В связи с этим архитекторы нейронных сетей стремятся помочь им стать хоть немного инвариантными относительно описанных преобразований, и потому используют при их построении слои, вносящие это свойство на уровне самой модели. Например, max-pooling с соответствующим смещением делает сеть нечувствительной к небольшим сдвигам изображения.
3. Имеются любопытные наблюдения, свидетельствующие о том, что свёрточные нейронные сети фокусируются в большей степени на текстурах объектов, чем на их геометрических формах. А значит, информация о текстуре, или, другими словами, о стиле будет закодирована в векторе предпоследнего слоя, что нам и нужно.
Что ж, стало ясно, что эмбеддинг, построенный с помощью свёрточной модели — то, что нам нужно. Теперь расскажем непосредственно о той сетке, которую мы препарировали.
EfficientNet-B0
EfficientNet — это целое семейство свёрточных нейронных сетей, представленных в 2019 году. Несмотря на то, что сферу обработки изображений стремительно захватывают более продвинутые архитектуры, EfficientNet’ы остаются достойными моделями по соотношению качества работы и требуемого количества вычислительных ресурсов, особенно среди свёрточных сетей.
В оригинальной статье авторы попытались построить наиболее эффективную одновременно с точки зрения качества и экономии ресурсов свёрточную нейросеть и разработали эмпирические правила по масштабированию её архитектуры. Сначала они использовали neural architecture search, который нашёл оптимальную архитектуру среди указанных для некоторой задачи. По сути, этот алгоритм «умно» перебрал различные конфигурации слоёв нейронки и нашёл такую конфигурацию, которая качественно решает задачу, но при этом требует не очень много ресурсов. Собственно, её назвали EfficientNet-B0. Затем они подобрали поиском по сетке наилучшие коэффициенты для масштабирования ширины, глубины, а также разрешения входного изображения сети. Таким образом, из исходной архитектуры выросли ещё семь, имеющих разный баланс между качеством и количеством параметров.
Архитектура EfficientNet-B0 представлена на схеме. Ничего сверхъестественного она из себя не представляет: стандартный вычислительный граф из MobileNet-свёрток с линейным слоем на выходе. Но работает она на ура. За подробностями отсылаю читателя к оригинальной статье, этой и к этому сборнику, а также к полезному видео.
Модель для прода выбиралась из нескольких предобученных на ImageNet EfficientNet’ов и классических ResNet’ов. Мы прогоняли изображения квартир через сетку и с помощью асессоров визуально сравнивали, насколько похожи изображения, эмбеддинги которых близки. Лучше всех себя показал самый компактный EfficientNet-B0, имеющий всего лишь около 5,3 млн параметров. К тому же, EfficientNet-B0 уже применялся в других проектах Циан, что только добавило плюсик ему в карму. По совокупности факторов мы взяли его, а именно — реализацию из библиотеки timm. Во время разработки также пробовали конвертировать сетку в OpenVINO для ускорения инференса. Однако в итоге сошлись на том, что и timm’овских 300 мс на предсказание при использовании CPU вполне достаточно.
PCA
Сложность задачи поиска похожих векторов линейно зависит от длины вектора (нашего эмбеддинга). Главным bottleneck’ом всего пайплайна должен был стать поиск похожих векторов, так как Циан обладает довольно крупной базой изображений квартир, около 20 млн. Поэтому для ускорения этого процесса мы решили понизить размерность эмбеддингов, получаемых из EfficientNet, с 1280 до 128 с помощью PCA (метода главных компонент).
PCA как он есть
Несмотря на свою простоту, этот линейный метод понижения размерности довольно дёшев и эффективен. Его суть заключается в следующем: пусть имеется некоторый набор векторов, размерность которых мы хотим понизить. Делается предположение о том, что вся информация содержится в суммарной вариативности компонент векторов, или, иначе говоря, суммарной дисперсии. Это в общем и целом логично, так как, например, независимый от других константный признак не несёт никакой полезной информации. Тогда остаётся только найти такое линейное отображение в пространстве меньшей размерности, чтобы при действии этого отображения терялось как можно меньше дисперсии.
Данное отображение, по сути являющееся проектором на новые оси, очень элегантно можно выразить математически с помощью сингулярного (SVD) разложения матрицы, составленной из исходных векторов. Подробно об этом можно почитать здесь, посмотреть там. Ещё есть классная визуализашка с fmin.xyz с поиском главной оси, которая, надеюсь, поможет навести на правильные мысли.
Итак, EfficientNet-B0 (пред)обучен, PCA заряжен, а значит, пора наконец переходить к поиску похожих векторов.
Поиск похожих векторов с помощью FAISS
Задача поиска векторов, ближайших к вектору-запросу, востребована в различных приложениях машинного обучения, в некоторых разделах робототехники, теории кодирования и во многих других сферах. Её решают как подзадачу при рекомендации объявлений в Циан, для распознавания лиц, а классический алгоритм классификации (или его модификация для регрессии) — KNN, по сути, полностью из неё и состоит. Для точного её решения необходимо рассчитать расстояния между вектором-запросом и всеми векторами имеющегося датасета. Это стоит 
арифметических операций, где 
— размер датасета, а 
— размерность вектора, что в случае многомиллионных наборов данных успешно конвертируется в часы ожидания и такие же многомиллионные убытки. Поэтому лучшие умы мира активно трудятся над приближёнными решениям этой задачи в стремлении снизить время работы ценой неточности нахождения ближайших векторов. Как уже было упомянуто, наш набор данных состоит из примерно 20 млн векторов, так что данная проблема актуальна и в нашем случае.
Существует множество алгоритмов и трюков, позволяющих найти ближайшие векторы более эффективно, чем это делает наивный подсчёт. Один из них — построить inverted file индекса. Это крайне эффективный и красивый метод, идея которого заключается в следующем: давайте наделим наш набор данных иерархической структурой и сначала будем искать ближайший вектор среди векторов первого уровня, а затем спустимся на второй и продолжим поиск там, среди значительно меньшего количества объектов, отвечающих первому вектору. Геометрически мы разбиваем наш датасет на кластеры с помощью алгоритма k-means, за каждым из которых закрепляем представителя. И сначала ищем ближайшего представителя (центроид кластера), а потом опускаемся в соответствующий кластер и продолжаем поиск в нём. Прекрасное интуитивное объяснение, не скопипастить которое у нас хватило совести, можно найти здесь.
Таким образом, разбив датасет размера 
на 
кластеров, мы снизим асимптотическую сложность поиска с 
до 
, что станет весьма и весьма значительным ускорением. С учётом константы, спрятанной за O-нотацией, для нашего датасета с помощью inverted file индекса мы будем искать ближайший вектор примерно в 2000 раз быстрее! Круто! Но, конечно, такое ускорение получается не бесплатно: мы теряем в точности предсказания. Ведь не обязательно ближайший вектор будет лежать в найденном кластере, что прекрасно видно на примере:
Однако в данной задаче нам и не нужно выдавать математически строгий ответ. Ведь, как мы помним, математическая строгость осталась в главе про дескриптор.
Реализацию этого подхода мы взяли из библиотеки FAISS, разработанной Facebook AI Research. В ней можно найти имплементации и многих других методов быстрого поиска схожих векторов. Неплохие обзоры этого фреймворка можно найти здесь и тут. А если вы хотите подробнее разобраться в зоопарке существующих алгоритмов быстрого поиска, то начать стоит с этой статьи. Стоит отметить, что важное преимущество этой библиотеки — можно запускать её алгоритмы на GPU, однако нам пока эта опция не пригодилась.
К сожалению, в этом алгоритме возникла проблема пустых выдач из-за дополнительных фильтров. Дело в том, что в нашей фиче можно устанавливать фильтры, например, по стоимости квартиры. И в первичной реализации мы сначала искали изображения похожих квартир, а затем применяли настройки к соответствующим объявлениям, что порой приводило к пустому ответу. Чтобы частично решить эту проблему, мы завели не один, а несколько (по 10 бинов для каждой категории) индексов FAISS, отвечающих разным диапазонам значений величин, по которым происходит фильтрация. Это существенно улучшило выдачу, но, разумеется, панацеей не стало, так как при определённом желании установить такую комбинацию фильтров, по которой квартир в принципе может не существовать, всё ещё вполне возможно 
С учётом поиска в нескольких индексах, обозначаемых в FAISS как IDMap -> IVF2048 -> Flat, набор похожих квартир доставался за 
мс на CPU, что нас вполне устроило. Для актуализации индексов мы обновляем их ежедневно, что занимает около двух часов.
Внутреннее устройство
Вся фича держится на двух микросервисах. Первый отвечает за получение изображений, поступающих из новых объявлений, их обработку и дальнейшее помещение в индексы FAISS. Второй же реагирует на запросы от пользователя: берёт фото, прогоняет через EfficientNet-B0 + PCA, ищет похожие эмбеддинги с помощью FAISS и отправляет обратно соответствующие объявления, которые также проходят через постфильтрацию. Примеры работы вы можете видеть на скриншотах ниже.
Как видите, вся система неплохо справляется со своей задачей, однако, как говорится, «доверяй, но проверяй», так что рекомендуем вам потестить новую фичу уже самостоятельно в нашем мобильном приложении. К слову: фото удаляется сразу после завершения процессинга. Так что за безопасность личных данных можно не переживать
Текущие проблемы + дальнейшие планы
Эта фича уже используется в системе рекомендаций Циан.
-
Помимо важной проблемы с фильтрацией после поиска в индексе FAISS, которую мы успешно преодолели, сервис всё ещё испытывает трудности при работе с фотографиями плохого качества и низкого разрешения. У человека далеко не всегда имеется возможность сделать хороший, чёткий снимок. Причём зачастую дело не только в качестве вашей камеры, но ещё и в освещении, цветовой гамме квартиры (допустим, у вас всё белое) и других нюансах. Для решения проблемы мы трудимся над проектом по улучшению качества контента, заливаемого на Циан, в том числе с помощью нейросетевого super resolution, про который мы когда-нибудь тоже обязательно расскажем.
-
Также прямо сейчас мы учим EfficientNet-B0 выдавать похожие представления для изображений квартир со схожими стилями с помощью лосса ArcFace, чтобы адаптировать сетку под нашу задачу.
Так что желаем вам тёплых уютных квартир — пробуйте, ищите, пользуйтесь новой фичей, и будет вам счастье. Кстати, таким способом можно находить офисы и дома (ну а вдруг). Ну а если пока в этом нет необходимости, в случае чего вы знаете, где нас искать. Обнимемся в комментариях!
Как снять квартиру в обход риэлторов
Где и как искать объявления от собственников
Елена Шпрингер
Недорого сняла квартиру без риэлтора
Когда я переехала в новый город, мне нужно было быстро найти квартиру. Первым делом я стала искать в газетах и на Авито, но оказалось, что почти все объявления не от собственников, а от риэлторов, которые требуют комиссию в 50-80% от стоимости аренды. У меня таких денег не было, да и платить просто за показ квартиры не хотелось.
В итоге я сняла квартиру без риэлторов и теперь знаю, где и как искать прямые объявления, чтобы не переплачивать за ненужное посредничество.
Способ 1: найти группу с объявлениями от собственников
На площадках объявлений вроде Авито, Яндекс.Недвижимости или ЦИАН на первый взгляд много объявлений от собственников. Но если начать звонить, окажется, что «собственники» на самом деле риэлторы, и без комиссии они ничего не сдадут.
Есть площадки, где публикуются объявления только от собственников. Больше всего их в соцсетях — в некоторых группах во «Вконтакте» или Facebook объявления выкладывают прямо на стену. Иногда такие группы закрытые — объявления прячут от риэлторов.
Группы с недвижимостью есть во всех крупных городах. Их нужно искать через поиск соцсетей по ключевым словам «аренда», «снять квартиру», «аренда без посредников». Чем больше участников, тем выше шанс, что это действительно группа с собственниками, а не замаскированное агентство недвижимости.
Поиск по группам аренды во «Вконтакте»
В таких группах тоже попадаются предложения от риэлторов, но администрация все тщательно проверяет и удаляет подозрительные объявления.
Когда мне понадобилось снять квартиру, я обзвонила около 20 объявлений с Авито — и везде попадала на риэлторов, причем порой на одних и тех же. Потом друзья посоветовали мне группу во «Вконтакте» с квартирами от собственников в Новосибирске.
В этой группе я позвонила по пяти первым попавшимся объявлениям — и попала на пять собственников, с которыми сразу назначила просмотры. Уже на следующий день я подписывала договор аренды, не заплатив ни копейки комиссии и потратив на поиски меньше суток.
Способ 2: поискать объявления в соцсетях
Можно искать квартиру в соцсетях не в конкретных группах, а просто поиском по постам. Для этого нужно вбить в строку поиска «сдам квартиру» и нужный вам город. В результатах поиска будут объявления из групп и посты от реальных людей, которые сдают квартиры.
Примеры объявлений от пользователей — их иногда публикуют даже в виде историй
Иногда в соцсетях попадаются и предложения риэлторов, но их легко узнать — они отсылают смотреть подробности и другие варианты на сайтах либо размещают сразу много объявлений.
Свою вторую квартиру я нашла именно через соцсети. Правда, тогда я не планировала менять жилье, поэтому специально ничего не искала. Подруга отправила мне ссылку на пост — собственник написал на своей стене, что сдает квартиру. Если бы я в этот момент искала жилье, то нашла бы этот вариант через поиск.
Еще на стенах друзей я часто вижу репосты объявлений об аренде, ими делятся в диалогах и конференциях, так что предложений в соцсетях действительно много.
Способ 3: разместить объявление о поиске квартиры
В соцсетях можно не только искать предложения собственников, но и дать свое объявление — опубликовать на странице пост о том, что вы ищете квартиру, попросить друзей сделать репост. Еще объявление о поиске можно разместить в группах, посвященных аренде, там обычно есть отдельные обсуждения для тех, кто ищет жилье.
Этот способ не подойдет в качестве основного — во время поисков лучше не надеяться, что арендодатель сам будет искать арендаторов и просматривать темы в группах. Но лишним такое объявление точно не будет.
Примеры объявлений о поиске из обсуждений
К сожалению, у такого способа есть минусы — риэлторы отслеживают эти объявления и начинают звонить с предложением своих услуг. Их легко узнать с первых минут разговора — они не называют точный адрес и цену, предлагают «обсудить варианты» и часто задают вопросы, на которые уже есть ответ в вашем посте.
Когда я искала квартиру, тоже писала сообщение в обсуждении одной из групп. Жилье я нашла быстро, но объявление удалить забыла, и через неделю мне позвонил собственник с предложением аренды. Возможно, его вариант бы мне подошел.
Способ 4: фильтровать объявления на сайтах с арендой
Иногда найти квартиру в соцсетях не удается — объявления там чаще публикует молодежь, люди постарше выкладывают свои квартиры на доски объявлений. Если во «Вконтакте» или на Facebook нет ничего подходящего, можно посмотреть на сайтах: Авито, ЦИАН, Яндекс.Недвижимость.
Есть несколько способов распознать риэлтора до личной встречи и понять, что предложение не от собственника:
- Поискать номер телефона, указанный в объявлении, через поиск— он может фигурировать в интернете как номер риэлтора или агентства недвижимости.
- Посмотреть, сколько объявлений оставил пользователь — у реальных людей может быть одна, максимум две, квартиры.
- Сделать «Поиск по картинкам» с фотографиями из объявления — посредники иногда берут фото квартир из сети, так как реальных у них нет.
- Посмотреть, есть ли у пользователя другие объявления. Когда на сайте можно предлагать не только недвижимость, но и продавать вещи или что-то другое, то у реальных людей в профиле часто продается какая-нибудь одежда или техника.
- Послушать, что арендодатель говорит по телефону — риэлторы часто предлагают подъехать куда-нибудь не в квартиру или говорят, что эта квартира уже сдана, но есть другие варианты.
Такой аккаунт, скорее всего, принадлежит собственнику, а не риэлтору
Способ 5: пройтись по желаемому району проживания
Есть люди, которые почти не сидят в интернете и не размещают объявления в соцсетях или на сайтах. Они предпочитают сдавать квартиры по старинке — дают объявления в газеты или вешают их на стены у подъезда.
В газетах, к сожалению, слишком много риэлторов, найти там объявление от собственника почти невозможно. Когда я искала квартиру и купила газету, я обзвонила пару десятков объявлений — и везде натыкалась только на агентства недвижимости.
А вот объявления на стенах — более интересный способ поиска. Обычно их приклеивают на доски у подъездов, предлагая «квартиру в этом доме» или «в этом районе». Это поможет напрямую найти жилье в конкретном месте.
Объявления на досках тоже бывают от риэлторов, но их легко распознать — они предлагают сразу несколько квартир по разной цене, часто вешают рядом разные объявления с одинаковым телефоном, обычно печатают их на принтере, а не пишут от руки. Впрочем, даже отсутствие этих признаков не гарантирует, что объявление будет от собственника, нужно проверять при звонке.
Так выглядит доска объявлений у нашего подъезда. Кое-где у рукописных объявлений одинаковые номера — возможно, это риэлтор
Инструкция
Как искать объявления от собственников
Смотреть объявления с арендой без посредников в специальных группах в социальных сетях.
Например, во «Вконтакте» и на Facebook.
Искать предложения через поиск в социальных сетях.
Используя ключевые слова «сдам квартиру в разделе «название города»»
Самостоятельно разместить объявление о поиске квартиры в социальных сетях.
Или в обсуждениях групп, посвященных аренде недвижимости.
Фильтровать объявления на сайтах.
Чтобы заранее отсеять предложения риэлторов.
Пройтись по району проживания и поискать объявления об аренде.
Они могут размещаться на досках объявлений в подъездах, на столбах или ближайших остановках.
Найти по фотографии человека в интернете возможно несколькими способами.
Прежде чем начать поиск
по фото, требуется раздобыть «портрет» незнакомца. Портрет в нашем случае – это
фотография лица интересуемого человека. Если вы ищите человека с группового
снимка, следует его обрезать, оставив только разыскиваемого. Это увеличит
скорость и точность поиска.
Можно найти человека по фото в соцсетях, единственное, нужно знать в какой именно искать. Существуют специальные сервисы, например, для «ВК» и «Одноклассники». Для сетей, строго следящих за сохранностью личной информации, отыскать подобные сервисы практически невозможно.
Простой, но в тоже время на мой взгляд лучший метод розыска – поисковые системы. Усовершенствованные алгоритмы поисковиков отлично анализируют изображения и находят похожие картинки.
Как
найти человека по фотографии с помощью Яндекс.Картинки
- Переходим на https://yandex.kz/images/
- Жмём иконку фотоаппарата
- В окне «оверлэй»:
- Первая вкладка — можно перетащить файл из папки, либо указать место расположения нажав «Выберите файл»
- Вторая вкладка – можете указать адрес фотографии и нажать «Найти»
- Под похожими изображениями будут ссылки. Ищите профили в соцсетях. Можно перейти по фотографиям.
Яндекс ищет картинки очень хорошо, однако для качественного определения, желательно использовать оба поисковика.
Картинки Google – поиск
человека по фото
- Переходим в https://images.google.com/ .
- Нажимаем на иконку фотоаппарата – «Поиск по картинке». 2-nazhimaem-na-ikonku-fotoapparata-poisk-po-kartinke-google
- В открывшемся окошке:
- Вкладка «Указать ссылку» – скопировать и вставить ссылку на изображение и нажать кнопку «Поиск по картинке».
- Вкладка «Загрузить файл» – нажимаем «Выберите файл» в открывшемся окне «Проводника» указываем место расположение.
- Загрузятся все похожие изображения. Переходя по фотографиям, можно узнать ФИО, телефон, адрес разыскиваемого человека.
Поиск
по фото с телефона – онлайн
Мобильные браузеры – это программы с урезанными возможностями. В мобильном Chrome поиск по картинке практически невозможен. Единственный вариант, в настройках мобильного браузера, справа, в верхнем углу выбрать «Версию для ПК».
Поиск по фото в Яндекс и Google с телефона практически идентичен на ПК, процедура подробно описана выше.
Альтернативный сервис «Pimeyes«
Довольно неплохой сайт для поиска людей, отлично работает на мобильных устройства.
- Загружаем браузер Chrome
- Переходим на сайт: https://pimeyes.com/.
- Нажимаем фотоаппарат – при первом использовании появится окошко об использовании. Соглашаемся, ставим две галочки.
- В следующем окне (рисунок ниже):
- Нажимаем «Upload files» – указываем, где находится.
- «Take a picture» – делаем снимок камерой телефона. Возможно, потребуется доступ к камере для Chrome.
- «Paste image URL» – вставляем ссылку.
- Лучшее соответствие будет помечено 5 звёздами.
Найти
людей по фото в «ВК» и «Одноклассниках» – Сервис search4faces
- Переходим
на сайт: https://search4faces.com/ - Нажимаем
«Загрузить» — находим изображение в
телефоне - Можно
указать фильтры, можно оставить как есть - Тапаем
«Найти» - Будут
найдены все похожие изображения
Причины почему ничего не удалось отыскать
- Возраст разыскиваемого. Молодые люди чаще пользуются смартфонами и делятся своими фотографиями.
- Локация человека. В городах люди приобретают новые гаджеты чаще, зачастую для статуса. Показывают всем свою успешность.
- Плохой снимок. Расплывчатые, вне фокуса изображения не подходят для поиска.
- Алгоритмы поисковиков не совершенны.
43168 
2023-03-01
Представленный материал даст практические рекомендации, как узнать собственника недвижимости по адресу в 2023 году, в какие государственные органы можно обращаться, на что обратить внимание, чтобы не стать жертвой мошенников.
Если возникла потребность, нужно знать, как узнать собственника недвижимости, а потребоваться информация может в различных ситуациях. К примеру, для того чтобы убедиться, что собственник имеет законные права на владение имуществом.
Без получения сведений о владельце невозможно провести кадастровые работы, присоединить участок земли, возместить ущерб (если такой случай имел место).
Можно узнать собственника недвижимости онлайн (квартиры, дома или земельного участка) можно, обратившись в государственные органы.
Способы проверки собственника квартиры
Зная местоположение жилого объекта, можно найти его хозяина. Для этого воспользуйтесь одним из предложенных способов проверки собственника квартиры:
- Самый простой и надежный способ узнать онлайн на официальном сайте Росреестра заказав выписку из ЕГРН
- Жилищно-эксплуатационная контора. Здесь заявитель найдет архив, в котором отображаются все нужные сведения по жилому объекту, включая данные о каждом хозяине.
- Законный представитель. Если субъект (потенциальный покупатель) не может самостоятельно получить информацию, он может уполномочить нотариуса.
- Представитель инспекции федеральной налоговой службы. Просьба получения сведений о хозяине квартиры должна быть обоснована.
- Узнать собственника недвижимости можно в МФЦ. Подготовьте паспорт, оплатите обязательный государственный сбор в размере 400 рублей, подать запрос, дождаться ответа.
- Росреестр. Если субъекта интересует, можно ли в Росреестре узнать собственника недвижимости, то – да. Для этого нужно подать обращение, сделать это можно лично или онлайн. Ответ поступит в удобной для заявителя форме.
- На нашем портале в разделе проверить владельца , данная процедура займет всего несколько минут.
При передаче документов и квитанции об оплате государственной пошлины, сотрудник МФЦ обязан выдать расписку. На получение ответа может уйти неделя.
Если субъект является владельцем жилого объекта по документам, для получения данных он может обратиться в БТИ. Также таким правом обладают лица, зарегистрированные с хозяином на одной жилой площади. Перед тем, как обратиться в Бюро, нужно оплатить налоговый сбор в размере 200 рублей, запрос обрабатывается на протяжении 3-5 рабочих дней.
Для обращения в регистрационный орган нужно подготовить паспорт, оплатить сбор в сумме 750 рублей (но это в том случае, е6сли вы хотите, чтобы ответ пришел на бумаге). Не забудьте узнать у представителя регистрационного органа, когда нужно забрать справку.
Если хотите получить онлайн, зайдите на ресурс Росреестра, найдите нужный запрос, заполните поля предложенной форма, оплатите сбор и ждите ответа. Примите во внимание, ответ поступит в той форме, какая будет отмечена в обращении. В этом случае стоимость государственной пошлины будет состоять 150 рублей.
Чтобы понять, как узнать собственника недвижимости по адресу, зайдите на сайте «Ктотам» получить сведения можно за один час. Для этого нужно зарегистрироваться в личном кабинете, указав адрес электронной почты. После активации заполните поля, выберите способ оплаты, готовую выписку скачайте в личном кабинете.
Внимание! Единственный способ узнать собсвтенника объекта недвижимости — это заказать выписку из ЕГРН на сайте Росреестра или обратиться в МФЦ (стоимость услуги 350 рублей)
Существуют и другие способы узнать собственника недвижимости по адресу онлайн. Можно зайти на специализированные порталы, например, егрп-всем.ком. Независимо от способа получения ответа, места обращения, всегда будет оплачиваться государственная пошлина.
Какие сведения о владельце должны вызвать подозрение?
Перед тем, как узнать собственников по адресу объекта недвижимости, нужно понимать, какие данные могут предоставить, какие должны вызвать подозрения.
К основным сведениям о владельце, какие должны вызвать подозрение относят:
- Владельцем квадратных метров выступает несовершеннолетнее лицо. В этом случае процедура оформления квартиры усложняется, нужно получить разрешительные документы из органов попечительства.
- Несоответствие паспортных данных. Перед тем, как заключить сделку, внимательно проверяйте информацию, сверяйте сведения – данные в паспорте и в договоре, других документах могут отличаться.
- Обременения. Если на квадратные метры наложен арест, обременение, продать квартиру невозможно. В ином случае сделка будет считаться незаконной, ее могут аннулировать. В этой ситуации вопрос возврата денег решить очень сложно.
Недостоверная информация должна насторожить покупателя, особенно, если продавец уверяет, что он единственный владелец, а на самом деле владеет только долей.
Как проверить, сколько человек прописано на жилплощади?
Перед тем, как узнать собственника недвижимости по кадастровому номеру, рекомендуется определить, какое количество человек прописано на жилой площади.
Сделать это можно такими способами:
- Подать запрос в МФЦ. Госорган отправит обычную или расширенную выписку.
- Получить данные из Домовой книги. Для этого подайте запрос в Управляющую компанию.
- Подать запрос в Росреестр.
Подавая запрос в МФЦ, рекомендуется просить расширенный вариант выписки. Тогда будет видно, кто, когда был прописан, какое количество человек прописано на момент заключения сделки.
По данным «Росреестра», в 2019 году на территории России было зафиксировано свыше 14 тыс. фактов мошенничества при покупке жилой площади. Эта цифра учитывает только те случаи, которые зарегистрированы официально, поэтому реальная картина, очевидно, еще более сложная.
Первым шагом, который поможет обезопасить себя, станет определение реального собственника квартиры. Для этого лучше всего использовать официальные базы, которые предоставят достаточно информации о ее благонадежности. Данная статья посвящена конкретно этому и не только.
В тему:
- Как узнать всё про соседей по подъезду, дому, даче
- Как найти человека по IP-адресу
- Как получить ипотеку под 6% или меньше
- Какие льготы положены семье до 35 лет
Официальным учетом недвижимости занимается Росреестр
«Росреестр» — сокращенное название «Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии». Это официальный орган исполнительной власти федерального уровня, который занимается организацией единой системы кадастрового учета недвижимости и прав на ее собственность.
Прообразом «Росреестра» была «Росрегистрация», которая была создана после соответствующего указана президента в 2004 году. В 2008-м данный орган получил актуальное название, а с 1 марта 2009-го, после окончания переходного периода, начал исполнять обязанности «Роснедвижимости» и «Роскартографии».
У «Росреестра» есть специальный онлайн-сервис для проверки недвижимости перед покупкой. Кроме информации о собственнике квартиры с помощью него также можно получить данные о другой недвижимости, проверить земельный участок, оценить кадастровую стоимость для расчета налога на имущество.
С 2017 года перед покупкой или продажей любого объекта недвижимости обязательно необходимо получить выписку из «Росреестра». Она представляет собой официальный документ с печатью структуры, который предназначен для определения реального актуального собственника имущества.
Как узнать владельца квартиры прямо через «Росреестр»
Чтобы узнать собственника квартиры с максимальной достоверностью, нужно получить специальный документ из «Росреестра» — выписку из ЕГРН. Это можно сделать пятью способами: в офисах организации, через МФЦ, путем выездного обслуживания, почтой или онлайн. Остановимся на последнем.
Шаг 1. Нужно ввести базовые данные запроса на специальной странице официального сайта «Росреестра» по ссылке.
Здесь обязательно нужно указать тип объекта (в нашем случае, «Квартира»), регион и район, улицу и дома, а также номер квартиры. Важно также оставить свой адрес электронной почты, и ввести текст с проверочной картинки для подтверждения.
Шаг 2. После заполнения данных об объекте нужно нажать на кнопку «Перейти к сведениям о заявителе» и заполнить данные о себе.
Здесь в обязательном порядке указывается вид (например, «Физическое лицо») и категория заявителя (например, «Иное лицо»), а также паспортные данные, включая адрес его выдачи.
Шаг 3. Далее нужно добавить копии документов, которые подтверждают вашу личность.
Если вы хотите получить данные из ЕГРН по доверенности и указывали это на предыдущих шагах, их также нужно приложить. Подробнее про предоставляемые документы можно прочитать здесь.
Шаг 4. На данном шаге нужно проверить данные, которые вы хотите получить, а также личную информацию.
Если какие-то данные были введены неверно, можно вернуться к предыдущим шагам и поправить ошибки.
Шаг 5. После подтверждения операции вы получите уникальный номер запроса, а также специальный код (его ни в коем случае нельзя потерять) для проверки статуса запроса на специальной странице.
Ваш запрос возьмут в работу только после оплаты по данным, которые будут отправлены на вашу электронную почту. Стоимость услуги — 290 руб. без учета комиссии (это цена для физического лица и для объекта в Москве). Произвести оплату нужно не позднее, чем в течении семи дней после выставления счета.
Финальный шаг. Если все пройдет успешно, вы получите соответствующую выписку в электронном виде, в которой, в том числе, будет указано и полное имя владельца квартиры. Как показывает практика, обычно это занимает не меньше пары рабочих дней, а чаще даже больше.
П. 5 ст. 7, п. 1 ст. 62 федерального закона от 13.07.2015 № 218-ФЗ «О государственной регистрации недвижимости», подчеркивает, что информация, которая содержится в ЕГРН, является общедоступной и предоставляется по любому запросу. Поэтому описанный выше процесс помогут упростить сторонние сервисы.
Как узнать владельца квартиры через сторонние сервисы
В сети предостаточно сервисов, которые предлагают упростить получение выпуски из ЕГРН, чтобы узнать полное имя собственника квартиры, а также другие данные. Вот пара визуально неплохих и удобных вариантов, которые мы нашли в сети: rosreester.net и egrp365.ru.
Обратите внимание: мы не несем ответственность за ваши финансовые средства и данные, которые вы будете передавать сторонним сервисам. Информация о них представляется лишь в ознакомительных целях, и наиболее безопасно обращаться в официальные федеральные органы.
Чтобы проверить их работоспособность, часть данных о квартире можно получить быстро и бесплатно. Такие сервисы обычно подтягивают их из открытой кадастровой карты (крайне редко, но они могут быть частично устаревшими), чем все равно упрощают первоначальную проверку недвижимости.
Быстро и бесплатно можно получить кадастровый номер, узнать почтовый индекс, ознакомиться с официальной площадью квартиры, ее кадастровой стоимостью и даже предварительным расчетом налога по общей стоимости. Все остальное можно узнать после произведения оплаты.
Отчет с именем владельца квартиры через rosreester.net обещают сделать за 350 руб. в срок от 6–8 до 48 часов (полную проверку квартиры сервис оценивает в 3450 руб.). На egrp365.ru за 390 руб. обещают справиться за 2–24 часа, а за 989 руб. гарантируют ответ за 5–45 минут.
Внешний вид получаемых документов у каждого из сервисов приблизительно одинаковый. Он не отличается по наличию данных — только по используемым шрифтам и общему визуальному наполнению. К примеру, полная проверка через rosreester.net предоставляется в красивом цветном PDF с выделением пунктов.
На какие данные нужно обратить внимание кроме собственника
В выписке из ЕГРН, кроме прочего, также указываются данные об ограничениях собственника на любые манипуляции с недвижимостью. Обычно они возникают, если у родственников есть претензии на это имущество, за владельцем числятся долги или квартира находится в залоге у банка.
Важно также учитывать, что некоторое имущество может быть не найдено в ЕГРН. Официальный сайт «Росреестра» это до оплаты не указывает, в отличии от сторонних, которые сразу же отмечают наличие информации. В базах нет данных на недвижимость с регистрацией до 1998 года: собственнику его туда нужно добавить.
Подводя итоги: как быстро найти собственника квартиры
❶ Для того, чтобы узнать собственника квартиры, важно знать только ее полный адрес. Уточнять кадастровый номер не нужно даже при использовании официального сайта «Росреестра».
❷ Достоверное актуальное имя собственника квартиры указывается во втором разделе выписки из ЕГРН. Ее в любом случае нужно получать для покупки и продажи квартиры.
❸ Выписку из ЕГРН можно получить на сайте «Росреестра» по ссылке. Это стоит от 290 руб. и обычно занимает не меньше нескольких рабочих дней.
❹ Так как данные баз ЕГРН открыты, ими могут пользоваться и сторонние сервисы. К примеру, есть rosreester.net и egrp365.ru, которые предлагают более дорогие услуги, но меньшие сроки.
❺ В базах ЕГРН обычно нет недвижимости с регистрацией до 1998 года. Собственнику в любом случае нужно будет ее туда включить для продажи, поэтому нужно задавать вопрос ему.
(42 голосов, общий рейтинг: 4.45 из 5)
🤓 Хочешь больше? Подпишись на наш Telegram.
iPhones.ru
Для этого достаточно знать только точный адрес квартиры или уникальный кадастровый номер жилой площади.
- Это интересно
Николай Грицаенко
@nickgric
Кандидат наук в рваных джинсах. Пишу докторскую на Mac, не выпускаю из рук iPhone, рассказываю про технологии и жизнь.