Система распознавания лиц и с чем ее едят Технологии распознавания лица в современном мире окружают нас каждый день- флагман от Apple сделал свое дело. Технологии машинного распознавания человеческих лиц повсеместно применение не только в качестве пропуска. Например, в некоторых штатах Америки их используют церкви, чтобы отслеживать посещаемость. В Британии – владельцы магазинов, чтобы «узнавать» воров. В Китае распознавание лиц используется для подтверждения личности владельца карты, которые могут оплатить свои покупки просто посмотрев в камеру. В странах СНГ алгоритм распознавания лиц введен в работу для борьбы с преступностью и мошенническими действиями.
За последние 10 лет технология распознавания лиц эволюционировала от считывания по заданному набору биометрических точек и анализа соотношения между ними, до нейронных сетей. На текущий момент, первый способ почти вышел из применения по причине недостаточной точности распознавания.
Инновационные системы биометрической идентификации по лицу работают на нейросетевых алгоритмах глубокого обучения. Системы не реагируют на повороты головы, разное освещение и очень быстро работают.
Система распознавания лиц имеет большой спрос в финансовом секторе, розничной торговле, транспорте, правоохранительных органах, использующие их в комплексных решениях общественной безопасности и антитеррора. Благодаря мощным графическим процессорам и платформам, стала возможна интеграция распознавания лиц в СКУД, банкоматы, терминалы самообслуживания и т.д.
На данный момент актуальны 2 проблемы с системой распознавания лиц в системах: кооперативные и некооперативные. Первые предусматривают «взаимодействие» человека с системой: нужно смотреть в камеру определенное время, чтобы быть распознанным. Соответственно, такие системы не подходят для решения задач с большим потоком людей. Для дистанционного распознавания лица в толпе используются некооперативные системы распознавания.
Некооперативные системы устанавливаются на вокзалах, в аэропортах, крупных торговых центрах и других объектах с большим потоком людей. Основной момент, на который нужно обратить внимание– сложные условия освещения. Чем лучше изображение, тем выше скорость и выше достоверность распознавания.
Решением проблемы недостаточного освещения стало развитие самих нейросетевых алгоритмов и использование камер, «заточенных» под распознавание лиц. Камеры выделяют лица из потока видео и отправляют на сервер несжатое изображение, что облегчает работу алгоритмов распознавания.
Биометрия решает задачи учета рабочего времени, сбора маркетинговой статистики, организации доступа в помещения. Возможна интеграция биометрии с системой планирования персонала и автоматизированного расчета табелей рабочего времени с последующей передачей в 1С.
Качество и безопасностьКачество и безопасность работы систем биометрии всегда подтверждается независимыми тестами, например, NIST и Megaface.
Ищете где купить домофоны с технологией распознавания лиц? Купить видеодомофоны в Астане (Нур-Султане) и регионах Вы можете на нашем сайте.
Остались вопросы по работам систем биометрии? Мы всегда готовы рассказать Вам больше по телефону либо лично.
Ваши эксперты LOGITEX.
