Як працює і де застосовується система розпізнавання лиць

Один із сучасних способів ідентифікації людини - розпізнавання по обличчю. Перед тим як виконати установку необхідного обладнання, потрібно вивчити, як працює система розпізнавання осіб, які у неї особливості.

Три схеми роботи

Зараз розпізнавання по обличчю здійснюється трьома способами.

1. Аналіз надходить на сервер відеопотоку

Передача потокової схеми набула поширення у сфері промисловості, на складах. Суть її полягає в передачі відеопотоку з IP-камери на сервер. Кожен сервер оснащений програмним забезпеченням, призначеним для аналізу і перевірки відеопотоку, порівняння даних з бази з інформацією, отриманою ззовні.

Серед особливостей такої схеми виділяють:

підвищену вартість обладнання;
високе навантаження, що припадає на мережу;
можливість підключення обмеженого числа IP-камер.

Серед переваг - те, що впровадити схему в раніше встановлену систему відеоспостереження нескладно.

2. Перевірка відеопотоку безпосередньо на IP-камері

При такій схемі на сервер передаються попередньо вже оброблені дані і зображення. Для реалізації будуть потрібні спеціальні камери, що виділяються широким функціоналом, але при цьому дорогі і складні в установці. В той самий час вимог до продуктивності сервера менше.
Плюс схеми - можливість одночасного підключення великої кількості апаратів для зйомки і тривала експлуатація.

3. Аналіз відеопотоку, що передається на пристрій контролю доступу

Відмітна особливість - впровадження камер в заздалегідь встановлений пристрій контролю доступу. Подібним обладнанням підтримується не тільки технологія розпізнавання осіб, а й додаткові функціональні можливості: інформування про виявлення загублених людей або людини, який розшукується.

Схеми такого типу використовують для комплектації промислових об'єктів, великих установ і підприємств. Працювати камери можуть тільки в приміщеннях, але зате коштують недорого.

Як відбувається ідентифікація

Складний процес визначення особи будується на різних технологіях:
1. Порівняння на графах. У системі є еталонний граф з комплексом параметрів. «Рахувати» структуру особи система порівнює з графом і визначає, чи підходять воно під наявні параметри.
2. Нейросети. Нейронні мережі «вчаться» на мільйонах образів оцінювати безліч параметрів. Вимагають потужних обчислювальних апаратів, але дозволяють визначати різноманітні фактори - стать, вік і т. Д. У сфері маркетингу нейромережі дають можливість підлаштовувати рекламні банери під інтереси тих, хто на них дивиться.
3. Приховані Марковские моделі. Складна технологія, яка не знайшла широкого застосування. Використовується в поєднанні з нейросетями.

Технологія розпізнавання осіб: структурні елементи

До складу системи входять камера і програмне забезпечення, призначене для виконання аналізу надходять зображень. При підготовці схем використовують різні види ПО. Від правильності підбору залежить, наскільки ефективним буде застосування розпізнавання осіб на відстані в 100-500 метрів. Камера встановлюється на рівні особи відвідувача або злегка під нахилом. Це необхідно для кращого огляду і, відповідно, розпізнавання.

Алгоритми розпізнавання

Алгоритми бувають в форматі 2D і 3D.
Алгоритм технології розпізнавання осіб 2D користується найбільшою затребуваністю, адже більшість баз даних заповнюються двомірними зображеннями.
Серед переваг технології виділяють:

Велика база даних, з якої можна отримати необхідну інформацію.
Постійне вдосконалення технології.

Мінус - коефіцієнт помилок вище в порівнянні з іншими технологіями.
Ще один популярний напрям - біометричний розпізнавання по обличчю в форматі 3D. Дана технологія реалізується за рахунок лазерних сканерів і апаратів, доповнених структурованої підсвічуванням.
При використанні технології 3Д розпізнання особи здійснюється за 5-10 секунд і з більшою точністю. Чисельність помилок скорочена до мінімуму.
Мінус в тому, що складно знайти дійсно якісне обладнання, а також в його високу вартість.

Бази даних

Щоб ідентифікація по обличчю не займала багато часу, використовується кілька баз даних, кожна з яких виконує своє завдання:

Державні. У неї потрапляють люди, котрі оформляли закордонні паспорти, інші документи. У кожній країні існують свої бази.
Комерційні. Їх готують приватні компанії. Дані, отримані в процесі, передаються за плату іншим організаціям.

Сфери використання

Є безліч областей, де використовується розпізнавання осіб.

Системи відеоспостереження для контролю доступу

Їх впроваджують багато підприємств для виконання таких завдань:

контроль переміщення працівників;
збір інформації про виконуваному обсязі роботи;
захист об'єкта від проникнення зловмисників і сторонніх осіб.

Системи безпеки і контролю доступу розділені на два підвиди:

Для ідентифікації. Ідентифікація передбачає визначення людини - його ПІБ, посади і інших даних.
Для верифікації. Її призначення - визначити, чи дійсно людина той, за кого себе видає.

Співробітники, які контролюють роботу системи ідентифікації доступу, відстежують дані. Сучасні технології можуть працювати в автоматичному режимі, що істотно спрощує процес.

Впровадження технології розпізнавання осіб в транспортні засоби

Суцільно ідентифікувати пасажирів на даний момент немає необхідності. Технології розпізнавання осіб на транспорті актуальні в таких випадках:

пошук людини, який значиться як зниклий;
розшук злочинців;
збір даних для підвищення якості обслуговування;
облік чисельності пасажирів, які в той чи інший час відвідують транспорт.

Подібні системи нерідко впроваджують для часткової або повної автоматизації контролю пасажиропотоку.

Громадські місця

База даних з фото злочинців задіюється в тих місцях, де скупчується 50-100 людей одноразово. При розробці сучасних систем відеоспостереження враховуються такі складності:

Освітлення нерівномірне. Від цього показника залежить, наскільки великий відсоток осіб буде ідентифікований.
Чисельність людей, що потрапляють в кадр. Залежить від потужності використовуваного обладнання для відеоспостереження.

Переваги впровадження систем розпізнавання осіб

Поступово чисельність об'єктів, оснащених подібним обладнанням, збільшується. Обумовлено це кількома причинами:

Видимість. Впровадження сучасних технологій відрізняється простотою.
Підвищена продуктивність. Багатофункціональні IP-камери виділяються працездатністю і потужністю. З їх допомогою фіксується від 30 до 80% осіб з потоку. Швидкість обробки залежить від задіяного ПО.
Впровадження нових технологій. Системи безпеки, суміщені з нейромережами, працюють ефективніше. Кількість розпізнаних образів збільшується на 10-15%.

Завдяки впровадженню системи розпізнавання осіб охорона отримує можливість контролювати те, що відбувається на об'єкті або на відкритій території.