Краткий обзор о технологии распознавании лиц для видеосистем
технологии распознавании лиц

Краткий обзор о технологии распознавании лиц

Компания ВИДЕОМИР специализируется на предоставлении широкого спектра услуг и реализации качественной продукции от ведущих производителей. Технология распознавания лиц является инновационным проектом в сфере обеспечения безопасности объектов различной секретности. Практика показывает, что данная технология нашла свое применения в повседневной жизни, в том числе в области пограничного контроля. С ее помощью обеспечивается комфорт и безопасность людей. Самым ярким примером является функция Face ID в IPhone.

Face ID в IPhone

В данном материале будет представлен краткий обзор о самых распространенных терминах, связанных с технологией распознавания лиц. Купить качественное оборудование от отечественных и зарубежных производителей по доступным ценам можно на нашем сайте.

Электронный паспорт

На сегодняшний день биометрические паспорта стали обычным явлением, такой вид пользуется спросом среди потребителей. Отличительной особенностью этого документа является электронный формат, другими словами весь перечень персональных данных о владельце хранится на специальном бесконтактном чипе. В основе этой технологии лежит микропроцессор, поэтому паспорт является электронным.

Многие отдают предпочтение данной технологии, ориентируюсь на высокий уровень безопасности сохранности данных в пограничных зонах и упрощенный формат процедуры контроля, который обеспечивается за счет специального считывателя. Это приспособление передает информацию о пользователе на диспетчерский пост. Проверка предоставленных сведений осуществляется за несколько секунд, после чего владелец электронного паспорта получает доступ к объекту.

Весь перечень сведений в биометрическом паспорте оформлен в стандартизированном формате, регламентированный Международной организацией гражданской авиации.

Автоматизированный пограничный контроль (АПК) с распознаванием лиц

Чуть выше был описан принцип действия технологии биометрического паспорта при прохождении процедуры контроля. После этого хотелось бы акцентировать внимание на работе АПК с распознаванием лиц.

Автоматизированный пограничный контроль (АПК) с распознаванием лиц

Считыватель представляет собой специализированное приспособление, которое функционирует в автоматическом режиме и захватывает изображение лица пользователя. Далее проводится сканирование на соответствие с данными, представленными в паспорте, хранящимися на чипе. Стоит отметить, что наличие физических дефектов на странице паспорта не создает проблем в рамках функционирования системы распознавания. Основываясь на результатах анализа, сотрудники службы безопасности могут убедиться в подлинности электронного паспорта.

Системы распознавания лиц

Область применения системы распознавания лиц сконцентрирована в области электронной идентификации пользователей. Камеры системы безопасности осуществляют целенаправленное сканирование, после чего запускается процедура распознавания лица. Захват лица производится на конкретном расстоянии, этот показатель зависит от камеры и терминала.

Читайте также  IP видеонаблюдения и СКС
Системы распознавания лиц

Качественная электронная идентификация напрямую зависит от расстояния между объектом и сканером. В том случае, если камера расположена на большом расстоянии, система осуществляет поиск людей в неполноценном формате. В результате система производит операции для увеличения качества полученного изображения посредством выделения черт лица. После этого производится выравнивание показателей для повышения качества изображения.

Отличительной особенностью современных систем с технологией распознавания лиц является высокие показатели эффективности, за счет которых обеспечивается гарантированное вычисление нужного человека.

Отпечаток лица вместо фотографии

Из полученного изображения система распознавания лиц производит уникальный отпечаток лица, который представлен в формате оцифрованного перечня данных. Система проверяет от 75 до 85 точек на лице, такой подход позволяет построить отпечаток, который еще называют «паттерн». Полученный результат соотносится со сведениями из базы биометрических данных для поиска совпадений.

Отпечаток лица вместо фотографии

Отличительной особенностью отпечатка лица являются высокие показатели безопасности и конфиденциальности за счет отображение черт лица человека в формате математической модели. Полученный цифровой образ не может быть подделан, что гарантирует сохранность персональных данных.

Функционирование биометрической системы распознавания осуществляется в двух режимах:

  • Верификация. Данная процедура вычисляет соответствие документа и пользователя. Широко используется на пограничном контроле. Пользователь представляет сотрудникам документ, удостоверяющий личность, после чего система производит сравнительный анализ между изображением в паспорте и лицом пользователя. Это позволяет убедиться в подлинности документа и его владельца. Проверка осуществляется по заданному биометрическому профилю;
  • Идентификация. Эта процедура определяет личность человека. Система сравнивает лицо пользователя с данными, представленными в базе. После чего производится поиск совпадений. Такой подход позволяет получать гарантированный и достоверный результат.

Скорость распознавания лиц

Технология распознавания лиц отличается своей эффективностью, однако практика показывает, что в некоторых случаях могут проявиться неточности. В данном случае речь идет о погрешностях. Трудности возникают на этапе преобразования биологических характеристик в цифровые сведения. Искаженная идентификация информации является следствием произведенных движений со стороны пользователя во время процедуры.

Измерение эффективности работы системы осуществляется с помощью такого показателя как скорость распознавания. В данном случае речь идет об общем количестве правильно идентифицированных изображений лиц пользователей. Этот параметр делится на общее количество тестовых изображений.

Показатели точности системы напрямую зависит от алгоритма, который осуществляет обнаружение лица и проводит сравнительный анализ со сведениями из базы данных, состоящей из перечня изображений одного или нескольких людей. Наша компания проводит монтаж оборудования с гарантией качественного результата.

Читайте также  Видеофиксация на производстве

Оценка качества работы алгоритмов применяются перечень специальных метрик:

  • True Positive. Положительный результат, представленный в цифровом формате. Сравнительный анализ приводит к распознаванию лица;
  • True Negative. Отрицательный результат. Система не смогла обнаружить лицо в базе данных и передала информацию о неизвестном посетителе;
  • False Positive. Положительный результат, представленный в формате ошибки. Система распознала лицо пользователя, и предоставила ему доступ, по ошибке приняв его за другого человека;
  • False Negative. Отрицательный результат, который был признан ошибочным. Другими словами система не распознала лицо, алгоритмы дали сбор и представили ошибочный результат, тем самым ограничив доступ пользователя к объекту.

Оценка эффективности работы алгоритма может осуществляться за счет внедрения дополнительные значения, среди которых можно выделить процентное соотношение количества ошибок в рамках прохождения процедуры допуска на объект.

В рамках данного направления на первый план выдвигаются два типа ошибок:

  • False Rejection Rate представляет собой ошибку первого рода, в качестве критерия оценки выступает процент вероятности выявления системой «своего» за «чужого». Также часто обращается внимание на количество отказов в доступе на объект лицам, которые имеют на это право;
  • False Acceptance Rate представляет собой ошибку второго рода, в качестве критерия оценки выступает процент вероятности выдачи системой допуска неавторизованному пользователю. Также учитывается количество ошибочных допусков системой лиц, которые не имеют соответствующих прав.

Обозначенные показатели оказывают большое влияние на процедуру оценивания работы алгоритма. Высокие показатели ошибок свидетельствует о неэффективности системы. Практика показывает, что на контрольно-пропускном пункте в рамках проверки физических возникновение ошибки первого рода приводит к нарушению работы системы. При регулярном появлении ошибки второго рода высока вероятность проникновения на территорию государства криминального элемента.

Процесс обучения системы распознавания лиц основывается на внедрении референсных изображений. Также часто используются изображения, взятые из базы данных, на основе которых производится сравнительный анализ. Другими словами референсное изображение лица напрямую определяет показатели точности распознавания.

При выборе примера обращают внимание на ряд факторов:

  • Качество изображения лица. Хорошее разрешение, отсутствие дефектов, четкость;
  • Ракурс фотографии;
  • Освещение. Для получения результата изображение должно соответствовать определенным критериям;
  • Четко обозначенные контуры лица. Отсутствие посторонних вещей, которые могут создать трудности на этапе распознавания.
Читайте также  Преимущества скрытых камер видеонаблюдения

Отдельного внимания заслуживает общее число референсных изображений. От количества качественных изображений зависит точность работы алгоритма системы. Также стоит упомянуть значимость расположения камеры, для получения качественного результат рекомендуется располагать оборудование под таким углом, чтобы оно могло полностью захватить лицо по всем обозначенным критериям.

Искусственный интеллект

Данный термин отличается своей универсальностью, то есть его можно рассматривать в нескольких плоскостях. В первую очередь с точки зрения науки речь идет об отдельном направлении, которое занимается разработкой и внедрений компьютерных программ и систем. Их главной целью является ориентация на реализацию интеллектуальных функций, которые присущи человеку. Также под искусственным интеллектом принято понимать набор алгоритмов, который функционирует на основе работы человеческого мозга и способен производить интеллектуальные решения, отвечать на вопросы, выполнять задания.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект выступает в качестве механизма для воспроизведения действий человеческого мозга, эта цель реализуется за счет компьютерных расчетов. Такой подход позволяет производить обработку информации и принимать решения, которые во многом схожи с действиями человека. Стоит отметить, что распознавание лиц принято относить к одному из направлений искусственного мозга.

Область применения искусственного интеллекта очень широка. С его помощью автоматизируют операции и процессы. В большинстве случаев речь идет о сборе данных для исследований, обслуживании клиентов, сортировке продукции, охране объектов.

Глубокое обучение

Эффективность работы искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе напрямую зависит от алгоритма. Это касается всех областей, в том числе технологии распознавания лиц. В качестве одного из самых универсальных методов машинного обучения выступает глубокое обучение, в основе которого лежит принцип многослойности.

Практика показывает, что системы, обученные по этому принципу, демонстрируют высокие показатели эффективности с точки зрения выполнения задач. Кроме того такие системы могут самостоятельно принимать решение при возникновении сложных ситуаций.

Эксперты говорят о том, что технология распознавания лиц будет постепенно внедряться во все сферы жизнедеятельности современного человека. Такой подход обеспечивать безопасность и сохранность персональных данных при проведении операций. Заказать установку оборудования под ключ можно на нашем сайте.

поделиться постом: