Распознавание лиц

Внедрение системы распознавания лиц обязательно —

Система распознавания лиц должна обеспечивать высокий уровень распознавания при соответствии изображений лица в видеопотоке требованиям качества, определенным в ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2013.

add Что такое системы распознавания лиц

Распознавание лиц — это автоматическая локализация человеческого лица на изображении или видео и, при необходимости, идентификация личности человека на основе имеющихся баз данных. Среди всего многообразия биометрических характеристик человека, используемых для идентификации личности, особо стоит отметить изображение лица.

Биометрия лица уникальна тем, что не требует создания специализированных сенсоров для получения изображения – изображение лица можно получить с обычной камеры системы видеонаблюдения. Более того, фотография лица присутствует практически на любом документе, удостоверяющем личность, а значит, внедрение этой технологии на практике не сопряжено с разнообразными нормативными проблемами и сложностями социального восприятия.

add Типовые проблемы и решения

Проблема

Решение

Несанкционированный доступ физических лиц к объектам предприятия

Ограничение несанкционированного доступа путем идентификации личности

Сокрытие присутствия на рабочем месте путем использования контактных СКУД

Невозможность использования чужого идентификатора с целью маскировки присутствия, т.к. СКУД одновременно функционирует с системой биометрии

Бесконтрольное движение персонала по территории

Исключение хаотичного передвижения внутри подконтрольного периметра с целью ограничения нахождения лиц в запретных зонах

Агрессивное поведение посетителей

Обнаружение лиц из «черного списка» на подходах к местам массового скопления людей с целью недопущения беспорядков и волнений

Управление потоками посетителей

В сфере сетевого ритейла и продажах система используется для мотивирования покупателей на основании ведения статистических данных предыдущих посещений; контроль образования очередей и выявление причин их возникновения, контроль раскладки товара и т.п. (дополнение функционала маркетолога)

Внедрение системы распознавания лиц позволит организации

  • Обеспечить безопасность мест массового скопления людей путем предотвращения доступа нежелательных лиц («черный» список);
  • Распознавать преступника в толпе (узнать, не находится ли человек в розыске) при работе с потоковым массивом данных;
  • Дополнить системы охраны (СКУД), с целью избегания незаконного проникновения на территорию объекта, поиска злоумышленников;
  • Организовать фейс-контроль в сегменте общепита и развлечений, поиск подозрительных и потенциально опасных посетителей;
  • Оптимизировать работу банковского сектора (верификация банковских карт, онлайн платежи, аутентификация рабочих мест персонала, верификация клиентов, мошенников).

Важные элементы при внедрении в процентном соотношении

Программные реализации технологии распознавания лиц работают следующим образом:

  • Сначала изображение толпы либо потока людей анализируется для обнаружения лиц;
  • Далее изображения лиц обрабатываются, чтобы выделить индивидуальные особенности, на основе которых составляется цифровой шаблон, основанный на уникальных особенностей каждого человеческого лица (расстояние между глазами, глубина их посадки, форма скул, ширина носа, форма челюсти);
  • Преобразование результатов измерений в цифровой код с получением «отпечатка лица»;
  • Сравнение выхваченного из толпы человека по «цифровому отпечатку» с базой данных предустановленных шаблонов (например, разыскиваемых преступников).

Сам шаблон представляет собой набор цифровых данных, уже не имеющий отношения к изображению. Более того — восстановить по шаблону исходное изображение лица в общем случае невозможно.

Основное требование в работе подобных решений заключается в точности распознавания — это один из главных параметров. Причем система должна хорошо работать даже с изображениями низкого качества, быть устойчивой к артефактам, засветке и прочим аспектам. Для систем потокового распознавания очень важна производительность, что достигается в том числе вычислениями на GPU, позволяющими многократно увеличить скорость построения биометрических шаблонов.

Важна также скорость поиска изображений в базе данных. Для систем, где требуется аутентификация пользователя, например, СКУД, мобильная идентификация, обязательны наличие и надежность механизмов проверки того, реальный живой человек находится перед камерой, или его фото- или видеоизображение (так называемый liveness check).

Удобство использования
40%
Цена
20%
Доступность обслуживающих специалистов
10%
Эффективность
30%
Производители ПО в категории
Распознавание лиц
Наши сертификаты по направлению
Оставьте заявку
НАШИ КОНТАКТЫ

местонахождениег. Белгород, пр. Славы, д. 44а оф. 25

телефон+7 (4722) 33-67-99

время работыпн-пт, с 9:00 до 18:00

электронная почтаinfo@belgorod.com

Ваше сообщение успешно отправлено.

Мы с Вами свяжемся в ближайшее время!