Сегодня на рынке представлены сразу несколько типов подобных систем и выполняют они разные по уровню сложности задачи: от дистанционного распознавания в толпе до учета рабочего времени в офисе. Решения для распознавания лиц доступны заказчикам на разных платформах – это серверная архитектура, мобильные и встраиваемые решения и облачные сервисы.

Современные системы работают на нейросетевых алгоритмах глубокого обучения, поэтому точность распознавания максимальная даже для изображений низкого качества, они устойчивы к поворотам головы и обладают другими преимуществами.

Пример 1. Общественная безопасность

Обеспечение безопасности – это своего рода отправная точка, с которой началось внедрение систем биометрической идентификации. Системы дистанционного распознавания лиц применяются для обеспечения безопасности объектов массового нахождения людей.

Самая сложная задача – идентификация человека в толпе.

Так называемое некооперативное распознавание, когда человек не взаимодействует с системой, не смотрит в объектив камеры, отворачивается или пытается скрыть лицо. Например, на транспортно-пересадочных узлах, метро, крупных международных мероприятиях.

Кейсы

Одним из самых значимых проектов 2017 для нашей компании стала крупнейшая международная выставка EXPO-2017, проходившая в Казахстане этим летом. В системе дистанционного биометрического распознавания лиц применялись специализированные камеры.

Выделение лиц в кадре происходит в самой камере и на сервер передается только изображение лица, это разгружает канал и существенно снижает затраты на сетевую инфраструктуру. Камеры контролировали четыре входные группы, в разных частях комплекса. Архитектура системы была разработана таким образом, что входные группы работали по отдельности или все вместе, при этом корректная работа системы обеспечивалась всего 4 серверами и 48 камерами.

С помощью видеоаналитики в режиме онлайн на крупных территориально-распределенных объектах ищут подозреваемых, пропавших людей, расследуют происшествия и инциденты, ведут анализ пассажиропотоков.

В некоторых аэропортах до конца 2017 года биометрия начнет применяться и для регистрации пассажиров на рейс. По данным портала Tadviser , системы «умных гейтов» в аэропортах планируют также внедрить 12 европейских стран (Испания, Франция, Нидерланды, Германия, Финляндия, Швеция, Эстония, Венгрия, Греция, Италия, Румыния).

А следующим шагом должно стать внедрение систем распознавания лиц для прохождения пограничного и миграционного контроля. При государственной поддержке внедрение идентификации по лицу может стать такой же обыденностью, как рамки металлодетекторов в перспективе ближайших трех-пяти лет.

Пример 2. Знать своего покупателя в лицо

Бизнес тоже делает ставку на биометрическую идентификацию по лицу. В первую очередь, это розничная торговля.

Системы распознают пол и возраст покупателей, частоту и время посещения торговых точек, аккумулируют статистику по каждому отдельному магазину сети.

После этого для отдела в автоматическом режиме выводятся подробные отчеты как в целом по сети, так и с разбивкой по торговым точкам. На основе этих отчетов удобно составлять «портрет клиента», планировать эффективные маркетинговые кампании.

К сожалению, мы не можем разглашать заказчиков. В их числе крупнейшие ритейлеры и DIY (Do It Youself) сети, в ассортименте которых присутствует дорогой инструмент и комплектующие.

Как это работает

Многие опасаются утечек конфиденциальной информации, но мы особо подчеркиваем, что никакие личные данные распознанных людей не хранятся в архивах. Более того, хранится даже не изображение, а его биометрический шаблон, по которому изображение не восстановить.

При повторных визитах «подтягивается» биометрический шаблон лица, поэтому система точно знает, кто и сколько раз был в магазине. За сохранность личных данных можно быть спокойным.

Для небольших магазинов, автосалонов, аптек механизм сбора маркетинговой аналитики реализован в облачном сервисе распознавания. Для предприятий малого и среднего бизнеса такой вариант является более предпочтительным, поскольку не требует затрат на серверное оборудование, найм дополнительного персонала, обновление софта и так далее Это, во-первых, удобный инструмент для оценки эффективности торговых точек, а во-вторых, отличный помощник для выявления воров. То есть одна система выполняет сразу несколько функций.

Пример 3. Системы контроля и управления доступом

Помимо вышеперечисленных функций, систему распознавания лиц удобно применять как альтернативу Proximity-картам в системах контроля и управления доступом (СКУД).

Они имеют ряд преимуществ: обеспечивают высокую достоверность распознавания, их невозможно обмануть, скопировать или украсть идентификатор, их легко интегрировать с существующим охранным оборудованием. Можно даже использовать уже имеющиеся камеры наблюдения. Системы биометрической идентификации лиц работают дистанционно и очень быстро с фиксированием событий в архиве.

На базе биометрической СКУД удобно вести учет рабочего времени сотрудников, особенно в крупных офисных центрах.

Кейс

Мы внедрили такую систему на крупном индийском предприятии, которое специализируется в сфере логистики в прошлом году. Число постоянных сотрудников – более 600 человек. При этом компания работает в круглосуточном режиме и практикует «плавающий» трудовой график. С помощью нашей системы дистанционной биометрической идентификации заказчик получил полный и достоверный учет рабочего времени сотрудников, инструмент превентивной безопасности объекта и СКУД.

Пример 4. Пропуск болельщика на стадион

В момент покупки билета в кассах лицо каждого покупателя автоматически фотографируется и подгружается в систему. Так формируется база посетителей матча. Если покупка была через интернет или мобильное приложение, то авторизация возможна удаленно с помощью «селфи». В дальнейшем, когда человек придет на стадион, система его распознает без всяких паспортов.

Идентификация посетителей спортивных соревнований стала обязательной согласно Федеральному закону № 284-ФЗ «О внесении изменений в статью 20 Федерального закона «О физической культуре и спорте в Российской Федерации» и статьи 32.14 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях.

На стадион пройдет именно тот, кто купил билет, передать билет другому лицу или пройти по поддельному билету невозможно. Дистанционное распознавание лиц на стадионах работает по такому же принципу, как на крупных территориально-распределенных транспортных объектах: если человек внесен в списки лиц, которым доступ на стадион запрещен, система его не пропустит.

Кейс

В марте 2016 года в рамках совместного проекта Вокорда и Ханты-Мансийского филиала ПАО «Ростелеком» система дистанционного распознавания лиц применялась для обеспечения безопасности Кубка мира по биатлону, проходившего в Ханты-Мансийске. С 2015 года такая же система успешно работает в многофункциональном спортивном комплексе «Арена Омск». Он входит в шестерку самых больших спортивных сооружений России, является крупнейшим спортивно-развлекательным объектом Сибири и базой хоккейного клуба «Авангард».

Пример 5. Интернет-банкинг и банкоматы

Еще одной нишей, в которой обосновалось распознавание лиц, является банковская сфера. Здесь внедрение новых технологий проходит интенсивно, поскольку финансовый сектор больше других заинтересован в достоверности и сохранности персонифицированной информации.

Сегодня биометрия постепенно начинает, если не вытеснять привычные и устоявшиеся «бумажные» документы, то идти с ними вровень. При этом существенно повышается степень защиты при проведении платежей: для подтверждения транзакции достаточно посмотреть в камеру своего смартфона. При этом сами биометрические данные никуда не передаются, соответственно, перехватить их невозможно.

Внедрение технологий биометрической идентификации напрямую связано с массовым использованием электронных сервисов и устройств, развитием интернет-торговли и распространением пластиковых карт взамен наличных денег.

С появлением высокопроизводительных графических процессоров (GPU) и сверхкомпактных аппаратных платформ на их базе – таким как NVIDIA Jetson – распознавание лиц начало внедряться в банкоматы. Теперь снять наличные или провести операции по счету может только владелец карты, например, через банкоматы Тинькофф-банка . А PIN-код скоро может уйти на пенсию.

Биометрией называется совокупность способов и устройств для идентификации человека, которые основаны на его уникальных физиологических или поведенческих характеристиках.

Этот вид идентификации может применяться для предотвращения запрещенного доступа в здания, к компьютерам, банкоматам, мобильным телефонам и так далее.

Биометрические свойства это:

• отпечатки пальцев;
• геометрия лица;
• радужная оболочка глаз;
• рисунок сетчатки;
• голос;
• почерк;
• печать на клавиатуре;
• узор вен на руках и др.

Наука 2.0 Идентификация личности

Преимущества биометрической идентификации

Биометрическая защита дает больший эффект по сравнению, например, с использованием паролей, смарт-карт, PIN-кодов, жетонов или технологии инфраструктуры открытых ключей. Это объясняется возможностью биометрии идентифицировать не устройство, но человека.

Обычные методы защиты чреваты потерей или кражей информации, которая становится открытой для незаконных пользователей. Исключительный биометрический идентификатор, например, отпечатки пальцев, является ключом, не подлежащим потере.

Классификация способов биометрии

По типу используемой информации биометрическая идентификация делится на:

• Статические способы, основанные на уникальных свойствах, данных человек от рождения и неотъемлемых от него. Физиологические показатели (геометрия ладони или папиллярный узор пальцев) являются неизменными для человека’
• Динамические способы, основанные на поведенческой (то есть динамической) характеристике личности. Эти особенности характерны для подсознательных движений при воспроизведении каких-либо действий (речи, подписи, динамики клавиатурного набора). Такие поведенческие характеристики испытывают влияние управляемых и не очень управляемых психических факторов. Из-за их переменчивости биометрические образцы должны обновляться при их использовании.

Способы идентификации личности по биометрическим параметрам

Этот метод опознавания является самым распространенным. Он использует неповторимость папиллярных узоров пальцев для каждого человека. Специальным сканером получают изображение пальцевого отпечатка. Оно трансформируется в цифровой код и сопоставляется с шаблоном, введенным ранее.

Процесс идентификациидлитсяне больше нескольких секунд. Определенный недостаток, сдерживающий развитие этого метода, состоит в предубеждении некоторых людей, не желающих оставлять данные о своих отпечатках пальцев. Контраргумент разработчиков аппаратуры заключается в том, что информация о папиллярном узоре не хранится, а хранится только короткий идентификационный код, выстроенный по отпечатку пальца и не позволяющий воссоздать узор для сравнения. Преимуществом метода является простота в использовании, надежность и удобство.

Отождествление по форме руки

Этот статический метод основан на измерении формы кисти руки. Она также является уникальным биометрическим параметром человека. Специальное устройство позволяет получить трехмерный вид кисти. В результате получают измерения для создания уникального цифрового кода, идентифицирующего человека.

Данный метод по своей технологии и точности сопоставим с методом отождествления по отпечатку пальца, хотя само устройство для реализации метода занимает много места. Чрезвычайно мала вероятность наличия двух идентичных кистей рук, имеющих одинаковую геометрию, хотя руки с возрастом меняются.

Сегодня идентификация по геометрии руки применяется в законодательных органах, больницах, международных аэропортах и т. д.

Аутентификация радужной оболочки

Основой этого метода является исключительность узора на радужной оболочке глаза. Для его выполнения нужна камера, чтобы получать изображение глаза с достаточным разрешением, и специальное программное обеспечение для выделения из полученного изображения рисунка на радужной оболочке. По нему и создается цифровой код, служащий для идентификации человека.

Достоинством сканеров является то, что от человека не требуют сосредотачиваться на цели, поскольку образец пятен радужной оболочки сосредоточен на поверхности глаза. Сканирование возможно на расстоянии меньше 1 м. Это удобно для использования, например, в банкоматах.

Идентификация по сетчатке глаза

Сетчатки сканируется с помощью низкоинтенсивного инфракрасного света, который направляется к кровеносным сосудам задней стенки глаза через зрачок. Сканеры сетчатки широко распространены в системах доступа на секретные объекты, поскольку у них почти не бывает неправильного разрешения доступа. Ошибки могут объясняться отклонением головы от эталонного положения и неправильной фокусировкой взгляда на источнике света.

Даже у близнецов различается капиллярный рисунок сетчатки. Вот почему этот способ может успешно использоваться для идентификации личности.

Недостатком таких систем можно отнести психологический фактор: не каждый человек может смотреть в темное отверстие, в котором в глаз что-то светит. Кроме того, эти системы чувствительны к неверной ориентации сетчатки, поэтому надо внимательно следить за положением глаза по отношению к отверстию.

Форма лица как объект для идентификации

Этот статический метод идентификации заключается в создании двух- или трехмерного образа лица человека. Камерой и специализированным программным обеспечением на изображении лица подчеркиваются контуры глаз, губ, бровей, носа и т. д. Затем вычисляют расстояния между этими элементами и прочие параметры. По этим сведениям создается образ, который для сравнения преобразуется в цифровую форму.

Этот способ относится к наиболее динамично развивающимся направлениям в индустрии биометрии. Его привлекательность основана на том, что не требуется специального дорогого оборудования. Достаточно персонального компьютера и видеокамеры. Кроме того, отсутствует физический контакт с устройствами. Не нужно прикасаться ни к чему, либо останавливаться, специально ожидая срабатывания системы.

Распознавание по рукописному почерку

Основой идентификации по почерку служит уникальность и стабильность этого фактора для каждого человека. Характеристики измеряются, переводятся в цифровой вид и подвергаются компьютерной обработке. То есть для сравнения выбирается не письмо как продукт, а сам процесс.

Распространены два метода обработки данных: обычное сравнение с образцом и динамическая верификация. Первый ненадежен, потому что подпись не всегда одинакова. Такой метод приводит к большому проценту ошибок. Динамическая верификация состоит в более сложных вычислениях. Этим методом в реальном времени регистрируются параметры самого процесса подписи: скорость движения руки на различных участках, силу давления и длительность разных этапов подписи. Это исключает подделку, так как невозможно в точности скопировать движения руки автора подписи.

Распознавание по клавиатурному почерку

Этот метод, в общем, аналогичен описанному выше, однако подпись в нем заменяется неким кодовым словом, а из оборудования нужна лишь обычная клавиатура. Основной идентификационной характеристикой является динамика клавиатурного набора кодового слова.

Согласно современным исследованиям, клавиатурный почерк обладает определенной стабильностью, благодаря чему можно однозначно идентифицировать личность. Исходными данными является время между нажатием клавиш и их удержания. Причем время между нажатием показывает темп работы, а удержания – стиль работы, то есть плавное нажатие либо резкий удар.

Вначале на этапе фильтрации удаляются данные о «служебных» клавишах – функциональных, управления курсором и т. д.

Потом выделяются следующие характеристики пользователя:

• число ошибок в процессе набора;
• время между нажатиями на клавиши;
• скорость набора.
• время на удержание клавиш;
• аритмичность при наборе.

Распознавание по голосу

Биометрический метод идентификации голоса удобен в применении. Причинами его внедрения являются широкое распространение телефонных сетей и встраивание микрофонов в компьютеры. Недостатками можно считать факторы, оказывающие влияние на распознавание: помехи в микрофонах, окружающие шумы, ошибки в процессе произнесения, разное эмоциональное состояние человека при идентификации и т. п.

Главное в построении устройств аутентификации по голосу – выбор параметров, лучше всего описывающих индивидуальность голоса. Эти параметры сигнала называются признаками индивидуальности. Такие признаки, кроме данных об особенностях голоса, должны иметь и другие свойств. Например, они должны легко измеряться, и мало зависеть от шумов и помех. Кроме того, они должны обладать стабильностью во времени и сопротивляться имитации.

Разработаны системы с применением метода комбинированного анализа голоса с мимикой. Оказывается, мимика говорящего отличает только его и будет иной у произносящего те же слова другого человека.

Термографическое наблюдение лицевых артерий и вен

Идентификация человека по лицу сильно упрощаются, если перейти в инфракрасный диапазон световых волн. Термография идентифицируемого лица выявляет уникальность расположения на лице артерий, снабжающих кожу кровью. Вопроса подсветки для этих биометрических устройств не существует, поскольку они воспринимают лишь температурные перепады лица и свет им не нужен. Эффективность распознавания не зависит от перегрева или переохлаждения лица, естественного старения личности, пластических операций, так как они не изменяют внутреннее положение сосудов.

Способом лицевой термографии можно различать близнецов, лицевые кровеносные сосуды которых сильно различаются.

В этом способе идентификации используется специализированная видеокамера инфракрасного дальнего диапазона.

Идентификация по венам руки

На биометрическом рынке присутствуют устройства, которые построены на анализе индивидуального расположения вен на руках. Во внимание принимается рисунок вен, расположенных на тыльной стороне кисти сжатой в кулак руки. Наблюдение за рисунком вен осуществляет телевизионная камера при инфракрасной подсветке. При вводе изображения производится его бинаризация, выделяющая вены. Подобное оборудование производит единственная английская фирма Vinchek.

Перспективы биометрии

Доминирующим способом идентификации личности по-прежнему остается распознавание отпечатков пальцев. Для этого существуют две главные причины:

• во многих странах начался переход на паспорта с биометрическими данными;
• разработка обновленных моделей сканеров пальцевых отпечатков для применения в маленьких устройствах (сотовые телефоны, карманные ПК, ноутбуки).

Существенное расширение можно ожидать в секторе идентификации по подписи в связи с широким внедрением цифровой электронной подписи. Распознавание голоса тоже может набрать обороты благодаря реализации крупных проектов в строительстве интеллектуальных зданий.

Основные прогнозы сводятся к тому, что внедрение биометрических устройств безопасности в скором будущем приобретет лавинный характер. Борьба с глобальным терроризмом потребует практического использования любых достижений в этой сфере. Благодаря интенсивному развитию мультимедийных и цифровых технологий и дальнейшее их удешевление позволят разработать и внедрить принципиально новые системы идентификации.

Определенные биометрические технологии сейчас проходят стадию разработки и некоторые из них признаны перспективными:

1. термограмма лица в инфракрасном диапазоне;
2. характеристики ДНК;
3. спектроскопия кожи пальцев;
4. отпечатки ладоней;
5. форма ушной раковины;
6. параметры походки человека;
7. индивидуальные запахи человека;
8. уровень солености кожи.

Эти способы биометрической идентификации на сегодняшний день можно считать сформировавшимися. Возможно, скоро они перейдут от научных исследований к коммерческим технологиям.

Современных интегрированных систем безопасности способны решать задачи любой сложности на всевозможных объектах промышленного, социального и бытового назначения. Очень важными инструментами охранных комплексов являются системы видеонаблюдения, и требования, предъявляемые к функциональным возможностям сегмента, неуклонно растут.

Комплексные системы безопасности

Единая платформа включает в себя модули охранно-пожарного оборудования, контроля и управления доступом, видеонаблюдения или охранного телевидения (СОТ). Функции последнего до недавнего времени ограничивались видеомониторингом и регистрацией ситуации на объекте и прилегающей территории, архивацией и хранением данных. Классические видеосистемы обладают целым рядом существенных недостатков:

• Человеческий фактор. Неэффективная работа оператора при трансляции большого объема информации.
• Невозможность оперативного вмешательства, несвоевременный анализ.
• Значительные временные затраты для поиска и идентификации события.

Развитие цифровых технологий привели к созданию "умных" автоматизированных систем.

Сила в интеллекте

Базовым принципом интеллектуальной является видеоаналитика - технология, базирующаяся на методах и алгоритмах распознавания образов и автоматизированного сбора данных в результате анализа видеопотока. Такое оборудование без участия человека способно обнаружить и отследить в реальном времени заданные цели (автомобиль, группа людей), потенциально опасные ситуации (задымление, возгорание, несанкционированное вмешательство в работу видеокамер), запрограммированные события и своевременно выдать тревожный сигнал. За счет фильтрации не представляющих интереса видеоданных значительно снижается нагрузка на коммуникационные каналы и архивную базу.

Наиболее востребованное средство видеоаналитики - система распознавания лиц. В зависимости от выполняемых функций и поставленных задач к оборудованию предъявляются определенные требования.

Программно-аппаратные средства

Для эффективной работы системы используют несколько типов IP-видеокамер с различными эксплуатационными характеристиками. Обнаружение объекта на подконтрольной территории фиксируют камеры панорамного обзора с разрешением от 1 Мп и фокусным расстоянием от 1 мм и наводят на него сканирующие устройства. Это более совершенные камеры (от 2Мп, от 2 мм), производящие распознавание по простым методикам (3-4 параметра). Для идентификации объекта используют камеры с хорошим качеством изображения, достаточным для применения сложных алгоритмов (от 5 Мп, 8-12 мм).

Наиболее популярные программные продукты для распознавания лиц "Face Интеллект" (разработчик - компания House Control), Face director (компания "Синезис) и VOCORD FaceControl (VOCORD) демонстрируют:

• Высокую вероятность идентификации объекта (до 99 %).
• Поддержку широкого диапазона углов поворота видеокамер.
• Возможность выделения лиц даже в плотной пешеходной массе.
• Вариативность составления аналитических отчетов.

Основы распознавания образов

Любые биометрические системы распознавания базируются на выявлении соответствия считываемых физиологических характеристик личности определенному заданному шаблону.

Сканирование происходит в режиме реального времени. IP-камера транслирует видеопоток на терминал, и система распознавания лиц определяет соответствие изображения хранящимся в базе данных фотографиям. Существует два основных метода. Первый основан на статических принципах: по результатам обработки биометрических параметров создается электронный образец в форме уникального числа, соответствующего конкретной личности. Второй метод моделирует "человеческий" подход и характеризуется самообучаемостью и робастностью. Идентификация личности по видеоизображению происходит с учетом возрастных изменений и других факторов (наличие головного убора, бороды или усов, очков). Такая технология позволяет работать даже со старыми фотографиями и, в случае необходимости, с рентгеновскими снимками.

Алгоритм поиска лиц

Самая распространенная методика детектирования лиц - с использованием каскадов Хаара (наборов масок).

Маска представляет собой прямоугольное окно с различной комбинацией белых и черных сегментов.

Механизм работы программы следующий: видеокадр покрывается набором масок, и по результатам свертки (подсчет пикселей, попавших в белые и черные секторы) подсчитывается разность, сравниваемая с некой пороговой величиной.

Для улучшения работы классификатора создаются положительные (кадры, где присутствуют лица людей) и отрицательные (без таковых) обучающие выборки. В первом случае результат свертки выше порогового значения, во втором - ниже. Детектор лиц с допустимой погрешностью определяет сумму сверток всех каскадов и при превышении порога сигнализирует о присутствии лиц в кадре.

Технологии распознавания

После детектирования и локализации на предварительном этапе происходит яркостное и геометрическое выравнивание изображения. Дальнейшие действия - вычисление признаков и идентификация - могут осуществляться различными методами.

При сканировании лица анфас в помещении с отличной освещенностью хорошие результаты демонстрируют алгоритмы, работающие с двухмерными изображениями. Анализируя уникальные точки и расстояния между ними, система распознавания лиц определяет факт идентификации по коэффициентам различия между "живым" снимком и зарегистрированным шаблоном.

Трехмерные технологии устойчивы к изменению светового потока, допустимое отклонение от фронтального ракурса - до 45 градусов. Здесь анализу подвергаются не только точки и линии, но и свойства поверхностей (кривизна, профиль), метрика расстояний между ними. Для работы таких алгоритмов необходимо максимальное качество видеозаписи с частотой до 200 кадров/с. Основу системы составляют стереовидеокамеры с матрицей от 5 мегапикселей, высоким оптическим разрешением и сведенной до минимума погрешностью синхронизации. Дополнительно они соединяются специальным тактирующим кабелем для передачи синхроимпульсов.

Состояние современного рынка систем

Первые ввиду их высокой стоимости, разрабатывались только для государственных военных объектов и лишь в середине 90-х годов стали доступны коммерческим организациям. Стремительное развитие технологий и позволило увеличить точность систем и расширить сферу их применения. На рынке нашей страны ведущие позиции принадлежат американским и западноевропейским производителям охранных систем. Лидером продаж является оборудование корпораций ZN Vision Technologies и Visionics. Наиболее перспективными среди отечественных разработчиков выглядят исследования и продукты компаний "Вокорд", NTechLab, "Солинг", ООО "ВижнЛабс" и группы "ЦРТ", которые, кроме прочего, занимаются еще и адаптацией зарубежных комплексов к российским условиям.

Компьютерный фейсконтроль

Самая обширная область применения бесконтактной идентификации - борьба с терроризмом и криминалом. Изображение лица преступника хранится в базе данных. В местах массового скопления народа (аэропорты, вокзалы, ТРЦ, спортивные учреждения) ведется съемка людского потока в режиме реального времени на предмет выявления лиц, находящихся в розыске.

Следующая сфера - системы контроля управления доступом: образец фотоизображения на электронном пропуске сравнивается с моделью, полученной в результате обработки данных с видеокамер. Процедура происходит мгновенно, не требуя от проходящих каких-либо дополнительных действий (в отличие от сканирования сетчатки глаза или дактилоскопии).

Еще одна стремительно развивающаяся отрасль - маркетинг. Интерактивный рекламный щит, просканировав лицо человека, определяет его пол и возраст, визуализирует только ту рекламу, которая будет потенциально интересна клиенту.

Тенденции и перспективы развития

Очень востребованы системы распознавания лиц в банковском секторе.

По итогам прошлого года, руководству "Почта Банка", после установки в своих офисах 50000 интеллектуальных видеокамер, удалось сэкономить миллионы рублей за счет профилактики мошенничества в сегментах кредитования и платежей. Специалисты утверждают, что к 2021 году будет создана необходимая инфраструктурная сеть и любые операции в банкоматах станут возможными только после биометрической идентификации лица клиента.

В ближайшее десятилетие высокие технологии позволят открыть сеть магазинов полного самообслуживания: покупатель проходит перед витринами, выбирает понравившийся товар и уходит. Система распознавания лиц и образов определит личность покупателя, покупки и спишет с его счета необходимую сумму.

Ведутся работы по созданию систем распознаванию психоэмоционального состояния. Анализ человеческих эмоций будет востребован в мультимедийных сферах: анимации, кинематографе, индустрии создания компьютерных игр.

Всем хорошо известны сцены из фантастических фильмов: герой подходит к двери и дверь открывается, узнав его. Это одна из наглядных демонстраций удобства и надежности применения биометрических технологий для контроля доступа. Однако на практике не так все просто. Сегодня некоторые фирмы готовы предложить потребителям контроль доступа с применением биометрических технологий.

Традиционные методы идентификации личности, в основе которых находятся различные идентификационные карты, ключи или уникальные данные, такие как, например, пароль не являются надежными в той степени, которая требуется на сегодняшний день. Естественным шагом в повышении надежности идентификаторов стали попытки использования биометрических технологий для систем безопасности.

Диапазон проблем, решение которых может быть найдено с использованием новых технологий, чрезвычайно широк:

1. предотвратить проникновение злоумышленников на охраняемые территории и в помещения за счет подделки, кражи документов, карт, паролей;
2. ограничить доступ к информации и обеспечить персональную ответственность за ее сохранность;
3. обеспечить допуск к ответственным объектам только сертифицированных специалистов;
4. избежать накладных расходов, связанных с эксплуатацией систем контроля доступа (карты, ключи);
5. исключить неудобства, связанные с утерей, порчей или элементарным забыванием ключей, карт, паролей;
6. организовать учет доступа и посещаемости сотрудников.

Разработкой технологий для распознавания образов по различным биометрическим характеристикам начали заниматься уже достаточно давно, начало было положено в 60-е годы. Значительных успехов в разработке теоретических основ этих технологий добились наши соотечественники. Однако практические результаты получены в основном на западе и только “вчера”. Мощность современных компьютеров и усовершенствованные алгоритмы позволили создать продукты, которые по своим характеристикам и соотношению стали доступны и интересны широкому кругу пользователей.

Идея использовать индивидуальные характеристики человека для его идентификации не нова. На сегодняшний день известен ряд технологий, которые могут быть задействованы в системах безопасности для идентификации личности по:

1. отпечаткам пальцев (как отдельных, так и руки в целом);
2. чертам лица (на основе оптического и инфракрасного изображений);
3. радужной оболочке глаз;
4. голосу;
5. другим характеристикам.

У всех биометрических технологий существуют общие подходы к решению задачи идентификации, хотя все методы отличаются удобством применения, точностью результатов.

Любая биометрическая технология применяется поэтапно:

1. сканирование объекта;
2. извлечение индивидуальной информации;
3. формирование шаблона;
4. сравнение текущего шаблона с базой данных.

Биометрическая система распознавания устанавливает соответствие конкретных физиологических или поведенческих характеристик пользователя некоторому заданному шаблону. Обычно биометрическая система состоит из двух модулей: модуль регистрации и модуль идентификации.

Модуль регистрации “обучает” систему идентифицировать конкретного человека. На этапе регистрации видеокамера или иные датчики сканируют человека для того, чтобы создать цифровое представление его облика. Сканирование лица длится около 20 - 30 секунд, в результате чего формируются несколько изображений. В идеальном случае, эти изображения будут иметь слегка различные ракурсы и выражения лица, что позволит получить более точные данные. Специальный программный модуль обрабатывает это представление и определяет характерные особенности личности, затем создает шаблон. Существуют некоторые части лица, которые практически не изменяются с течением времени, это, например, верхние очертания глазниц, области окружающие скулы, и края рта. Большинство алгоритмов, разработанных для биометрических технологий, позволяют учитывать возможные изменения в прическе человека, так как они не используют для анализа области лица выше границы роста волос. Шаблон изображения каждого пользователя хранится в базе данных биометрической системы.

Модуль идентификации получает от видеокамеры изображение человека и преобразует его в тот же цифровой формат, в котором хранится шаблон. Полученные данные сравниваются с хранимым в базе данных шаблоном для того, чтобы определить, соответствуют ли эти изображения друг другу. Степень подобия, требуемая для проверки, представляет собой некий порог, который может быть отрегулирован для различного типа персонала, мощности PC, времени суток и ряда иных факторов.

Идентификация может выполняться в виде верификации, аутентификации или распознавания. При верификации подтверждается идентичность полученных данных и шаблона, хранимого в базе данных. Аутентификация - подтверждает соответствие изображения, получаемого от видеокамеры одному из шаблонов, хранящихся в базе данных. При распознавании, если полученные характеристики и один из хранимых шаблонов оказываются одинаковыми, то система идентифицирует человека с соответствующим шаблоном.

При использовании биометрических систем, особенно системы распознавания по лицу, даже при введении корректных биометрических характеристик не всегда решение об аутентификации верно. Это связано с рядом особенностей и, в первую очередь, с тем, что многие биометрические характеристики могут изменяться. Существует определенная степень вероятности ошибки системы. Причем при использовании различных технологий ошибка может существенно различаться. Для систем контроля доступа при использовании биометрических технологий необходимо определить, что важнее не пропустить “чужого” или пропустить всех “своих”.

Важным фактором для пользователей биометрических технологий в системах безопасности является простота использования. Человек, характеристики которого сканируются, не должен при этом испытывать никаких неудобств. В этом плане наиболее интересным методом является, безусловно, технология распознавания по лицу. Правда, в этом случае возникают иные проблемы, связанные в первую очередь, с точностью работы системы.

Несмотря на очевидные преимущества, существует ряд негативных предубеждений против биометрии, которые часто вызывают вопросы о том, не будут ли биометрические данные использоваться для слежки за людьми и нарушения их права на частную жизнь. Из-за сенсационных заявлений и необоснованной шумихи восприятие биометрических технологий резко отличается от реального положения дел.

И все же, использование биометрических методов идентификации приобрело особую актуальность в последние годы. Особенно остро данная проблема проявилась после событий 11 сентября в США. Мировое сообщество осознало степень возрастания угрозы терроризма во всем мире и сложность организации надежной защиты традиционными методами. Именно эти трагические события послужили отправной точкой для усиления внимания к современным интегрированным системам безопасности. Общеизвестно мнение, что если бы контроль в аэропортах был строже, то несчастий можно было бы избежать. Да и сегодня поиск виновных в ряде других происшествий мог бы быть существенно облегчен при использовании современных систем видеонаблюдения в интеграции с системами распознавания лиц.

В настоящее время существует четыре основных метода распознавания лица:

1. "eigenfaces";
2. анализ "отличительных черт";
3. анализ на основе "нейронных сетей";
4. метод "автоматической обработки изображения лица".

Все эти методы различаются сложностью реализации и целью применения.

"Eigenface" можно перевести как "собственное лицо". Эта технология использует двумерные изображения в градациях серого, которые представляют отличительные характеристики изображения лица. Метод "eigenface" часто используются в качестве основы для других методов распознавания лица.

Комбинируя характеристики 100 - 120 "eigenface" можно восстановить большое количество лиц. В момент регистрации, "eigenface" каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для режима установления подлинности, в котором изображение используется для проверки идентичности, "живой" шаблон сравнивается с уже зарегистрированным шаблоном, с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами и определяет факт идентификации. Технология "eigenface" оптимальна при использовании в хорошо освещенных помещениях, когда есть возможность сканирования лица в фас.

Методика анализа "отличительных черт" - наиболее широко используемая технология идентификации. Эта технология подобна методике "Eigenface", но в большей степени адаптирована к изменению внешности или мимики человека (улыбающееся или хмурящееся лицо). В технологии “отличительных черт” используются десятки характерных особенностей различных областей лица, причем с учетом их относительного местоположения. Индивидуальная комбинация этих параметров определяет особенности каждого конкретного лица. Лицо человека уникально, но достаточно динамично, т.к. человек может улыбаться, отпускать бороду и усы, надевать очки - все это увеличивает сложность процедуры идентификации. Таким образом, например, при улыбке наблюдается некоторое смещение частей лица, расположенных около рта, что в свою очередь будет вызывать подобное движение смежных частей. Учитывая такие смещения, можно однозначно идентифицировать человека и при различных мимических изменениях лица. Так как этот анализ рассматривает локальные участки лица, допустимые отклонения могут находиться в пределах до 25° в горизонтальной плоскости, и приблизительно до 15° в вертикальной плоскости и требует достаточно мощной и дорогой аппаратуры, что соответственно сокращает степень распространения данного метода.

В методе, основанном на нейронной сети, характерные особенности обоих лиц - зарегистрированного и проверяемого сравниваются на совпадение. "Нейронные сети" используют алгоритм, устанавливающий соответствие уникальных параметров лица проверяемого человека и параметров шаблона, находящегося в базе данных, при этом применяется максимально возможное число параметров. По мере сравнения определяются несоответствия между лицом проверяемого и шаблона из базы данных, затем запускается механизм, который с помощью соответствующих весовых коэффициентов определяет степень соответствия проверяемого лица шаблону из базы данных. Этот метод увеличивает качество идентификации лица в сложных условиях.

Метод "автоматической обработки изображения лица" - наиболее простая технология, использующая расстояния и отношение расстояний между легко определяемыми точками лица, такими как глаза, конец носа, уголки рта. Хотя данный метод не столь мощный как "eigenfaces" или "нейронная сеть", он может быть достаточно эффективно использован в условиях слабой освещенности.

Системы распознавания по лицу, присутствующие на рынке

На сегодняшний день разработан ряд коммерческих продуктов, предназначенных для распознавания лиц. Алгоритмы, используемые в этих продуктах, различны и пока еще сложно дать оценку, какая из технологий имеет преимущества. Лидерами в настоящий момент являются следующие системы: Visionic, Viisage и Miros.

• В основе приложения FaceIt компании Visionic лежит алгоритм анализа локальных признаков, разработанный в Университете Рокфеллера. Одна коммерческая компания в Великобритании интегрировала FaceIt в телевизионную антикриминальную систему под названием Mandrake. Эта система ищет преступников по видеоданным, которые поступают с 144 камер, объединенных в замкнутую сеть. Когда устанавливается идентичность, система сообщает об этом офицеру безопасности. В России представителем компании Visionic является компания “ДанКом”.
• Еще один лидер в этой области, компания Viisage, использует алгоритм, разработанный в Массачусетском технологическом институте. Коммерческие компании и государственные структуры во многих американских штатах и в ряде других стран используют систему компании Viisage вместе с идентификационными удостоверениями, например, водительскими правами.
• ZN Vision Technologies AG (Германия) предлагает на рынке ряд продуктов, в которых применяется технология распознавания лиц. Эти системы представляются на российском рынке компанией “Солинг”.
• В системе распознавания лиц TrueFace компании Miros используется технология нейронных сетей, а сама система применяется в комплексе выдачи наличных денег корпорации Mr.Payroll и установлена в казино и других увеселительных заведениях многих штатов США.

В США независимыми экспертами было проведено сравнительное тестирование различных технологий распознавания лиц. Результаты тестирования представлены ниже.

Рис. 1. Сравнительный анализ эффективности распознавания лиц в разных системах

На практике, при использовании систем распознавания лиц в составе стандартных электронных охранных систем, предполагается, что человек, которого следует идентифицировать, смотрит прямо в камеру. Таким образом, система работает с относительно простым двумерным изображением, что заметно упрощает алгоритмы и снижает интенсивность вычислений. Но даже в этом случае задача распознавания все же не тривиальна, поскольку алгоритмы должны учитывать возможность изменения уровня освещения, изменение выражения лица, наличие или отсутствие макияжа или очков.

Надежность работы системы распознавания лиц очень сильно зависит от нескольких факторов:

• Качество изображения. Заметно снижается вероятность безошибочной работы системы, если человек, которого мы пытаемся идентифицировать, смотрит не прямо в камеру или снят при плохом освещении.
• Актуальность фотографии, занесенной в базу данных.
• Величина базы данных.

Технологии распознавания лица хорошо работают со стандартными видеокамерами, которые передают данные и управляются персональным компьютером, и требуют разрешения 320x240 пикселов на дюйм при скорости видео потока, по крайней мере, 3 - 5 кадров в секунду. Для сравнения - приемлемое качество для видео конференции требует скорости видеопотока уже от 15 кадров в секунду. Более высокая скорость видеопотока при более высоком разрешении ведет к улучшению качества идентификации. При распознавании лиц с большого расстояния существует сильная зависимость между качеством видеокамеры и результатом идентификации.

Объем баз данных при использовании стандартных персональных компьютеров не превышает 10000 изображений.

Заключение

Предлагаемые сегодня методы распознавания лиц интересны и близки к широкому внедрению, однако пока не возможно как в кино доверять открытие двери только технологии распознавания по лицу. Она хороша как помощник для охранника или другой системы контроля доступа.

Именно этот метод используется во многих ситуациях, когда требуется убедиться, что предъявленный документ действительно принадлежит предъявившему его человеку. Это происходит, например, в международном аэропорте, когда пограничник сверяет фото на паспорте с лицом владельца паспорта и принимает решение, его это паспорт или нет. По аналогичному алгоритму действует и компьютерная система доступа. Отличие состоит только в том, что фотография сравнивается с уже хранимым в базе данных шаблоном.

Уже появились технологии, которые основаны на распознавании лиц в инфракрасном свете. Новая технология основана на том, что тепловая картинка, созданная излучением тепла кровеносными сосудами лица или, по-другому, термограмма лица человека, является уникальной для каждого и, следовательно, может быть использована в качестве биометрической характеристики для систем контроля доступа. Данная термограмма является более стабильным идентификатором, чем геометрия лица, поскольку почти не зависит от изменения внешности человека.

В последние годы биометрия все более активно проникает в нашу жизнь. Ведущие страны мира уже ввели в оборот или в ближайшее время планируют ввести электронные паспорта, содержащие сведения о биометрических характеристиках своего владельца; многие офисные центры внедрили биометрические сенсоры в корпоративные системы контроля доступа; ноутбуки уже давно оснащаются средствами биометрической аутентификации пользователя; на вооружении служб безопасности появляются современные средства выявления любого разыскиваемого преступника в толпе людей

Андрей Хрулев
Начальник отдела биометрических
и комплексных систем безопасности
Группы компаний "Техносерв", к.т.н.

Примеров использования биометрических систем становится все больше. Успех биометрии легко объяснить. Традиционные средства идентификации личности, основанные на принципах "Я – то, что я имею" (идентификационные карты, токены, удостоверяющие документы) и "Я – то, что я знаю" (пароли, пин-коды) – не совершенны. Карту легко потерять, пароль можно забыть, к тому же ими может воспользоваться любой злоумышленник, и ни одна система не сможет отличить вас от подставного лица.

Кроме того, традиционные средства идентификации абсолютно бесполезны, если речь идет о задачах скрытой идентификации личности, а таких задач становится все больше:

• распознать преступника в толпе;
• проверить, действительно ли паспорт предъявляет его владелец;
• узнать, не находится ли человек в розыске;
• выяснить, не был ли человек ранее замешан в финансовых махинациях с кредитами;
• выявить потенциально опасных болельщиков при входе на стадион и т.д.

Все эти задачи могут быть решены только с использованием средств биометрической идентификации личности, основанных на принципе "Я – то, что я есть". Такой принцип позволяет информационной системе идентифицировать непосредственно человека, а не предметы, которые он предъявляет, или информацию, которую сообщает.

Уникальность биометрии лица

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 технологии.

Стоит также отметить, что изображение лица может быть получено неявно для самого человека, а значит, биометрия лица оптимально подходит для построения систем мониторинга и скрытой идентификации.

Любая система распознавания лица – это типичная система распознавания образов, задача которой сводится к формированию некоторого набора признаков, так называемого биометрического шаблона, согласно заложенной в систему математической модели. Именно эта модель и составляет ключевое ноу-хау любой биометрической системы, а эффективность распознавания лица напрямую зависит от таких факторов, как устойчивость биометрического шаблона к различного рода помехам, искажениям в исходном фото- или видеоизображении.

Эффективность распознавания лица напрямую зависит от таких факторов, как устойчивость биометрического шаблона к различного рода помехам, искажениям в исходном фото- или видеоизображении

Несмотря на огромное многообразие систем распознавания лица, представленных как на российском рынке, так и в мире, во многих из них используются одни и те же биометрические движки – собственно программные реализации методов построения и сравнения математических моделей лица. В России наибольшее распространение получили такие биометрические движки, как Cognitec (разработка компании Cognitec Systems GmbH, Германия), "Каскад-Поток" (разработка компании "Техносерв", Россия), FRS SDK (разработка компании Asia Software, Казахстан), FaceIt (разработка компании L1 Identity Solutions, США).

Как правило, распознавание лица в любом биометрическом движке выполняется в несколько этапов: обнаружение лица, оценка качества, построение шаблона, сопоставление и принятие решения.

Этап 1: обнаружение лица

На этом этапе система автоматически выделяет (детектирует) в потоке видеокадров или на фотографии лица людей, причем диапазон ракурсов и масштабов лиц может значительно варьироваться, что крайне важно для построения систем безопасности. Совершенно необязательно, что все выделенные лица будут распознаны (как правило, это и невозможно), но обнаружить максимальное количество лиц в потоке и, при необходимости, разместить их в архиве крайне полезно (рис. 1).

Обнаружение лица является одним из ключевых этапов распознавания, так как пропуск лица детектором автоматически означает невозможность дальнейшей идентификации. Качество работы детектора принято характеризовать вероятностью обнаружения лица P0. Для современных биометрических систем, работающих в условиях потока людей, значение вероятности обнаружения лица составляет от 95 до 99% и зависит от условий регистрации видео (освещенность, разрешение камер и т.д.).

Одной из наиболее перспективных тенденций развития рынка биометрии является появление интеллектуальных цифровых видеокамер, реализующих функцию обнаружения лица на основе встроенной логики (рис. 2). Интеллектуальные видеокамеры позволяют получать не только качественный видеопоток, но и связанные с ним метаданные, содержащие сведения о найденных лицах.

Такой подход позволяет значительно снизить нагрузку на аппаратные мощности системы распознавания, что, в свою очередь, уменьшает конечную стоимость биометрических комплексов, делая их более доступными для конечного потребителя. Кроме того, уменьшаются требования к каналам передачи данных, поскольку при таком подходе нам не требуются гигабитные линии связи для передачи высококачественного видео, а достаточно наличия стандартных сетей для передачи сжатого видео и незначительного потока детектированных изображений лиц.

Этап 2: оценка качества

Это очень важный этап распознавания, на котором биометрический движок осуществляет выбор из всего массива детектированных лиц только тех изображений, которые удовлетворяют заданным критериям качества.

Часто разработчики биометрических систем лукавят, утверждая, что их система обеспечивает высокий уровень распознавания при соответствии изображений лица в видеопотоке требованиям качества, определенным в ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5. Однако этот ГОСТ накладывает очень жесткие (практически идеальные) условия на качество фотографий лица (фронтальный ракурс лица с отклонением не более чем на 5 град.; равномерная освещенность; нейтральная мимика и т.п.), которые не могут быть выполнены в реальных условиях систем видеонаблюдения. Такие требования ГОСТа вполне оправданы тем, что, по сути, данный стандарт предназначен для унификации формата хранения электронной фотографии в паспортно-визовых документах нового поколения – так называемых биометрических паспортах. На практике системы биометрической идентификации вынуждены иметь дело с гораздо менее благоприятными условиями работы:

• отклонение лица от фронтального положения на углы, превышающие 20 град.;
• сильная засветка;
• перекрытие части лица;
• наличие теней на лице;
• малый размер изображения и т.п.

Именно стабильность работы биометрического движка в таких сложных условиях и определяет его качество. В современных биометрических движках на этапе оценки качества, как правило, оцениваются:

• ракурс лица (не должен превышать 20– 30 град.);
• размер лица, (оценивается по расстоянию между зрачками глаз и должен быть больше 50–80 пкс);
• частичное закрытие лица (закрытие лица не должно быть больше 10–25% от общей площади лица).

Существует общее заблуждение, что если на изображении лица глаза закрыты (морганием или очками), то якобы система не сможет распознать человека. Действительно ранние алгоритмы распознавания лица использовали центры зрачков глаз в качестве базы для дальнейшей обработки изображения, в частности для стандартного масштабирования лица. Однако в настоящий момент многие современные биометрические движки (например, Cognitec или "Каскад-Поток") используют более сложные схемы кодирования лица и не привязаны к положению центров зрачков.

Этап 3: построение шаблона

Это один из самых сложных и уникальных этапов распознавания лица, составляющий ключевое ноу-хау технологии биометрического движка. Суть данного этапа состоит в нетривиальном математическом преобразовании изображения лица в набор признаков, объединенных в биометрический шаблон.

Каждому лицу соответствует свой уникальный биометрический шаблон. Принципы построения биометрических шаблонов чрезвычайно многообразны: шаблон может быть основан на текстурных свойствах лица, на геометрических особенностях, на характерных точках, на комбинации различных разнородных признаков.

Важнейшей характеристикой биометрического шаблона является его размер. Чем больше размер шаблона, тем больше информативных признаков он включает в себя, но тем ниже скорость и эффективность поиска этого шаблона. Типичное значение размера шаблона лица в биометрических системах составляет от 1 до 20 кбайт.

Этап 4: сопоставление и принятие решения

Это объединенный этап работы системы распознавания, на котором производится сравнение биометрического шаблона лица, построенного по детектированному лицу, с массивом шаблонов, хранящихся в базе данных. В простейшем случае сопоставление осуществляется простым перебором всех шаблонов и оценкой меры их схожести. На основании полученных оценок и их сопоставления с заданными порогами принимается решение о наличии или отсутствии идентичной личности в базе данных.

В современных системах сопоставление реализуется по сложным оптимальным схемам сравнения, обеспечивающим скорость сопо ставления от 10 000 до 200 000 сравнений в секунду и более. Причем стоит понимать, что процесс сопоставления может быть запараллелен, что позволяет работать системам идентификации практически в режиме реального времени даже по большим массивам изображений, например в 100 000 персон.

Качество работы систем распознавания лиц принято характеризовать вероятностями идентификации. Очевидно, что при биометрической идентификации возможно появление двух типов ошибок.

1. Первая ошибка связана с возможностью пропустить и не распознать человека, на самом деле находящегося в базе данных, – ее часто называют ошибкой первого рода. Причем часто указывают не само значение ошибки первого рода, а единицу минус вероятность ошибки первого рода. Такое значение называют вероятностью правильного распознавания PПР.
2. Вторая ошибка отражает случаи, когда система распознает человека, на самом деле не находящегося в базе данных или путает его с другим человеком, – ее принято называть ошибкой второго рода. Для современных систем распознавания лица типичное значение вероятности правильного распознавания, как правило, находится в диапазоне от 80 до 97%, при ошибке второго рода не превышающей 1%.

Условия успешной идентификации

Стоит понимать, что распознавание лица – не абсолютная технология. Часто можно слышать критику в адрес биометрических систем, что на реальных объектах не удается достичь столь же высоких показателей, как и в "лабораторных" условиях. Это утверждение верно лишь отчасти. Действительно, эффективно распознавать лицо можно только в определенных условиях, именно поэтому крайне важно при внедрении биометрии лица понимать, в каких условиях будет эксплуатироваться система. Однако для большинства современных систем распознавания эти условия вполне достижимы на реальных объектах. Так, для повышения эффективности распознавания лица в идентификационных зонах следует организовывать направленный поток людей (дверные проемы, рамки металлодетекторов, турникеты и т.п.) для обеспечения возможности кратковременной (не более 1–2 с) фиксации лица каждого посетителя. При этом камеры видеофиксации должны быть установлены с таким условием, чтобы угол отклонения зафиксированных лиц от фронтального положения не превышал 20–30 град. (например, установка камер на удалении от зоны прохода в 8–10 м при высоте подвеса на 2–3 м).

Соблюдение этих условий при внедрении систем распознавания позволяет эффективно решать задачу идентификации личности и поиска людей, представляющих определенный интерес, с вероятностями, максимально приближенными к декларируемым разработчиками значениям показателей успешной идентификации.

Перезагрузка