Распознавание лиц – новый виток в развитии систем безопасности

Распознавание лиц – новый виток в развитии систем безопасности

Всемирная пандемия сильно отразилась на экономике, не менее значимым оказалось и её влияние на системы безопасности. Казалось бы, при чем тут безопасность к Covid-19? На деле же наблюдается прямая связь – ношение масок для защиты носящего и других людей от инфекций.

Хотя кажется, что вакцина скоро решит проблему, использование масок в некоторой степени продолжится и после вакцинации. Именно по этой причине и продолжаются исследования технологий распознавания лиц. Плюс не забывайте, что плохие парни тоже часто носят маски…

Итак, алгоритм распознавания лиц совершенствуется и становится более эффективным. И если раньше уровень ошибок был весьма высоким, то сейчас он значительно сократился – в десятки раз. Так, разработчики Национального института стандартов и технологий (NIST) в США предложили целых 65 алгоритмов распознания лиц в масках, дополнив ранее выпущенное ПО с уже 152 базовыми алгоритмами. Обновлённые технологии биометрических систем безопасности намного лучше распознают лица в маске. Технологии, запущенные ранее, никогда не были предназначены для распознания лиц, закрытых масками, поэтому разработчикам пришлось адаптироваться – и, похоже, им это удалось.

Распознавание лицПрограммное обеспечение нового поколения предназначено для отображения ключевых точек в области глаз и носа. Исследователи NIST применили сгенерированные в цифровом виде маски для лица поверх фотографий и выполнили их сопоставление. Изображения сравниваются с сохранёнными фотографиями тех же людей.

Исследование показало, что, когда и новое, и сохранённое изображение имеют лица с масками, частота ошибок увеличивается. Понятно, что чем меньше черт лица, тем меньше точек для сравнения, однако постоянная работа позволяет совершенствовать технологию распознания, сводя ошибки к минимуму. Интересно, что цвет масок также имеет значение: красные и черные маски дают более высокий процент ошибок, чем другие цвета. И, конечно, неудивительно, что маски большего размера, скрывающие больше черт лица, приводят к более высокому уровню ошибок, чем маски меньшего размера.

Хотя текущие исследования имеют большое значение для развития и измерения этих технологий, не все технологии одинаковы. Некоторые алгоритмы хорошо работали с любой комбинацией замаскированных или немаскированных лиц, а другие – нет.

Если вы рассматриваете возможность развёртывания этой технологии и интеграции её в свою систему безопасности, проанализируйте, как выбранное программное обеспечение работает в конкретных обстоятельствах и с фактическими данными вашей системы – типами видеокамер, особенностью освещения и прочими нюансами. Напрямую влияющими на фиксацию происходящего.

Как бы там ни было, распознавание лиц – это новый виток в развитии систем безопасности, и их повсеместное внедрение лишь вопрос времени. Такая функция значительно повышает безопасность, обеспечивая важными данными, которые без неё оказались бы просто недоступными!

Вверх