Бонусна програма від PIPL! Отримуй бонуси за покупки на сайті та сплачуй ними наступні замовлення!

pipl.ua 75 800
4.9 (500)
4 117
У вашому кошику пусто
Пусто
Кошик-
Немає товарів для порівняння
Пусто
Порівняння
Ваш список обраного поки що порожній
Пусто
Список обраного0

Принцип роботи розпізнавання облич

Принцип роботи розпізнавання облич

Алгоритми штучного інтелекту дедалі частіше знаходять своє застосування у сфері розваг чи наукової роботи, а й проникають практично у всі області нашого життя. Особливо якщо це стосується використання складного технічного обладнання, наприклад, відеоспостереження або системи контролю доступу.

Система розпізнавання облич у системі відеоспостереження та СКУД працює на основі алгоритмів комп'ютерного зору. Вона використовує відео з камери спостереження для збору інформації про осіб та їх особливості, а потім порівнює цю інформацію із заздалегідь завантаженою базою даних.

Алгоритм комп'ютерного зору (Computer Vision algorithm) - це математичний алгоритм, який використовується для аналізу зображень та відео, а також отримання корисної інформації з них. Алгоритм включає безліч етапів обробки зображень, таких як фільтрація, виявлення об'єктів, вилучення ознак, класифікація і т.д.

Про деякі етапи обробки та роботи алгоритму ми й розповімо далі.

Виявлення обличчя

Система розпізнавання шукає на відеозображенні області, де може бути обличчя. Один із найпоширеніших методів виявлення облич на відео – це використання нейронних мереж глибокого навчання. Ці мережі складаються з безлічі шарів, кожен з яких виконує певні операції, щоб отримати ознаки з зображень. Після отримання ознак використовується класифікатор для визначення наявності обличчя на зображенні.

Виявлення облич на відео може бути вирішене шляхом аналізу кожного кадру відео окремо. Ця процедура досить ефективна, особливо якщо відбувається швидкий рух або зміна розміру обличчя на зображенні.

Виявлення особливостей обличчя

Потім система розпізнавання аналізує особливості, такі як форма обличчя, розташування очей, носа, рота тощо, та створює унікальний біометричний профіль.

Біометричний профіль обличчя – це колекція біометричних даних, пов'язаних із унікальними фізичними характеристиками людини. Вони можуть бути використані для ідентифікації, автентифікації та верифікації особи.

Він включає аналіз та вимірювання різних параметрів обличчя, таких як відстань між очима, форма і розмір носа, кут нахилу голови, форма щелепи, форма брів, а також інші унікальні ознаки, які можна використовувати для ідентифікації.

Біометричний профіль обличчя є одним із найточніших методів ідентифікації особистості на сьогоднішній день. Він використовується не лише у безпеці, а й, наприклад, у фінансовій сфері.

Зіставлення з базою даних облич

На наступному етапі система розпізнавання порівнює біометричний профіль обличчя, отриманий на 2-му етапі, з даними про обличчя, збережених у базі.

Існує кілька способів порівняння біометричних профілів. Вони включають порівняння пошукових запитів, візуальне порівняння, математичне порівняння та порівняння на основі статистичних даних.

Візуальне порівняння, наприклад, є найпоширенішим методом порівняння біометричних профілів. Він полягає у зіставленні зображень обличчя на двох або більше профілях.

Інший метод – математичне порівняння. Він використовує алгоритми машинного навчання, які можуть отримувати унікальні ознаки з біометричних даних та використовувати їх для порівняння.

Однією з головних переваг використання біометричних профілів для ідентифікації та аутентифікації особистості є їхня висока точність та унікальність.

Прийняття рішення

На завершальному етапі система приймає рішення, чи відповідає розпізнане обличчя комусь із людей у базі даних і запускає алгоритм. Це може бути відкриття дверей у системі контролю доступу або сигнал тривоги під час пошуку зловмисника.

Також результати розпізнавання обличчя у системі відеоспостереження можуть бути використані для цілої низки цілей, наприклад, для управління доступом, забезпечення безпеки на публічних заходах, пошуку злочинців. Причому не лише в режимі реального часу, а й на основі записаного відеоархіву.

Переваги системи розпізнавання облич

Системи розпізнавання облич мають безліч переваг у порівнянні з іншими пристроями контролю доступу або моніторингу:

  • Висока точність: системи можуть бути дуже точними у визначенні особистості, особливо під час використання сучасних алгоритмів машинного навчання.
  • Швидкість: алгоритми можуть працювати дуже швидко, що робить їх корисними для автоматичного доступу до будівель, транспорту, банківських системах і т.д.
  • Безпека: розпізнавання осіб може допомогти забезпечити безпеку на робочих місцях, у громадських місцях, аеропортах та інших місцях.
  • Зручність: процес ідентифікації є більш зручним для користувачів, наприклад, для швидкого входу до системи без запам'ятовування паролів або пін-кодів.
  • Автоматичний контроль: системи можуть бути використані для автоматичного контролю, наприклад для підтвердження, що певна особа дійсно знаходиться в необхідному місці.
  • Економічні вигоди: використання системи розпізнавання облич може зменшити витрати на персонал та забезпечити більш ефективне управління ресурсами.

Однак, необхідно враховувати деякі недоліки системи розпізнавання облич, такі як обмежена точність в умовах поганого освітлення або зміни зовнішнього вигляду людини. Тому необхідно створити всі умови для якісного та ефективного застосування такої системи безпеки.

Придбати систему відеоспостереження або контролю та керування доступом з алгоритмом розпізнавання облич можна у нашому інтернет-магазині, за телефонами чи електронною поштою, представленими на сайті!

Встановлення відеоспостереження: актуальні ціни 2020
10 правил пожежної безпеки під час використання портативної зарядної станції
Коментарі0
Помилка збереження!
Дані збережені успішно!
Скопійовано в буфер обміну
Товар доданий до кошика
Товар доданий до обраного
Товар доданий для порівняння