Розпізнавання обличь – новий виток в розвитку систем безпеки

Розпізнавання обличь – новий виток в розвитку систем безпеки

Всесвітня пандемія сильно відбилася на економіці, не менш значимим виявився й її вплив на системи безпеки. Здавалося б, при чому тут безпека до Covid-19? На ділі ж спостерігається прямий зв’язок – носіння масок для захисту себе та інших людей від інфекцій.

Хоча здається, що вакцина скоро розв’яже проблему, використання масок в деякій мірі продовжиться й після вакцинації. Саме з цієї причини й тривають дослідження технологій розпізнавання обличь. Плюс не забувайте, що погані хлопці теж часто носять маски…

Отже, алгоритм розпізнавання осіб удосконалюється й стає ефективнішим. І якщо раніше рівень помилок був дуже високим, то зараз він значно скоротився – в десятки разів. Так, розробники Національного інституту стандартів і технологій (NIST) в США запропонували цілих 65 алгоритмів розпізнавання обличь в масках, доповнивши раніше випущене ПЗ із вже 152 базовими алгоритмами. Оновлені технології біометричних систем безпеки набагато краще розпізнають обличчя в масці.  Технології, запущені раніше, ніколи не були призначені для розпізнавання обличь, закритих масками, тому розробникам довелося адаптуватися – і, схоже, їм це вдалося.

Распознавание лицПрограмне забезпечення нового покоління призначене для відображення ключових точок в області очей і носа. Дослідники NIST застосували згенеровані в цифровому виді маски для обличь поверх фотографій і виконали їх зіставлення. Потім зображення порівнюються зі збереженими фотографіями тих же людей.

Дослідження показало, що, коли і нове, і збережене зображення мають обличчя з масками, частота помилок збільшується. Зрозуміло, що чим менше рис обличчя, тим менше точок для порівняння, проте постійна робота дозволяє удосконалювати технологію розпізнавання, зводячи помилки до мінімуму.

Цікаво, що колір масок також має значення: червоні та чорні маски дають більш високий відсоток помилок, ніж інші кольори. І, звичайно, не дивно, що маски більшого розміру, які приховують більше рис обличчя, призводять до більш високого рівня помилок, ніж маски меншого розміру. Хоча поточні дослідження мають велике значення для розвитку і розповсюдження цих технологій, не усі технології однакові. Деякі алгоритми добре працювали з будь-якою комбінацією замаскованих або немаскованих обличь, а інші – ні.

Якщо ви розглядаєте можливість розгортання цієї технології й інтеграції її у свою систему безпеки, проаналізуйте, як обране програмне забезпечення працює в конкретних обставинах і з фактичними даними своєї системи – типами відеокамер, особливістю освітлення й іншими нюансами, що безпосередньо впливають на фіксацію того, що відбувається.

У будь-якому разі, розпізнавання обличь – це новий виток в розвитку систем безпеки, і їх повсюдне впровадження лише питання часу. Така функція значно підвищує безпеку, забезпечуючи важливими даними, які без неї виявилися б просто недоступними!

Уверх