Принцип работы распознавания лиц

Алгоритмы искусственного интеллекта все чаще находят свое применение не только в сфере развлечений или научной работы, но и проникают практически во все области нашей жизни. Особенно, если это касается использования сложного технического оборудования, например, видеонаблюдения или системы контроля доступа.

Система распознавания лиц в системе видеонаблюдения и СКУД работает на основе алгоритмов компьютерного зрения. Она использует видеоизображения с камеры наблюдения для сбора информации о лицах и их особенностях, а затем сравнивает эту информацию с заранее загруженной базой данных.

Алгоритм компьютерного зрения (Computer Vision algorithm) - это математический алгоритм, который используется для анализа изображений и видео, а также извлечения полезной информации из них. Алгоритм включает в себя множество этапов обработки изображений, таких как фильтрация, обнаружение объектов, извлечение признаков, классификация и т.д.

О некоторых этапах обработки и работы алгоритма мы и расскажем далее.

Обнаружение лица

Система распознавания ищет на видеоизображении области, в которых может находиться лицо. Один из наиболее распространенных методов обнаружения лиц на видео - это использование нейронных сетей глубокого обучения. Эти сети состоят из множества слоев, каждый из которых выполняет определенные операции, чтобы извлечь признаки из изображений. После извлечения признаков используется классификатор для определения наличия лица на изображении. 

Обнаружение лиц на видео может быть решено путем анализа каждого кадра видео отдельно. Данная процедура достаточно эффективна, особенно если происходит быстрое движение или изменение размера лица на картинке.

Извлечение особенностей лица

Затем система распознавания анализирует особенности, такие как форма лица, расположение глаз, носа, рта и т.д., и создает уникальный биометрический профиль. 

Биометрический профиль лица - это коллекция биометрических данных, связанных с уникальными физическими характеристиками человека.  Они могут быть использованы для идентификации, аутентификации и верификации личности. 

Он включает в себя анализ и измерение различных параметров лица, таких как расстояние между глазами, форма и размер носа, угол наклона головы, форма челюсти, форма бровей, а также другие уникальные признаки, которые можно использовать для идентификации. 

Биометрический профиль лица является одним из наиболее точных методов идентификации личности на сегодняшний день. Он используется не только в безопасности, но и, например, в финансовой сфере.

Сопоставление с базой данных лиц

На следующем этапе система распознавания сравнивает биометрический профиль лица, полученный на 2-м этапе, с данными о лицах, сохраненными в базе.

Существует несколько способов сравнения биометрических профилей. Они включают сравнение поисковых запросов, визуальное сравнение, математическое сравнение и сравнение на основе статистических данных. 

Визуальное сравнение, например, является наиболее распространенным методом сравнения биометрических профилей. Он заключается в сопоставлении изображений лица на двух или более профилях. 

Другой метод - математическое сравнение. Он использует алгоритмы машинного обучения, которые могут извлекать уникальные признаки из биометрических данных и использовать их для сравнения.

Одним из главных преимуществ использования биометрических профилей для идентификации и аутентификации личности является их высокая точность и уникальность.

Принятие решения

На завершающем этапе система принимает решение о том, соответствует ли распознанное лицо кому-то из людей в базе данных и запускает алгоритм. Это может быть открытие дверей в системе контроля доступа или сигнал тревоги при поиске злоумышленника.

Также результаты распознавания лиц в системе видеонаблюдения могут быть использованы для ряда целей, например, для управления доступом, обеспечения безопасности на публичных мероприятиях, поиска преступников. Причем не только в режиме реального времени, но и на основе записанного видеоархива.

Преимущества системы распознавания лиц

Системы распознавания лиц имеют множество преимуществ по сравнению с другими устройствами контроля доступа или мониторинга:

• Высокая точность: системы могут быть очень точными в определении личности, особенно при использовании современных алгоритмов машинного обучения.
• Быстрота: алгоритмы могут работать очень быстро, что делает их полезными для автоматического доступа к зданиям, на транспорте, в банковских системах и т.д.
• Безопасность: распознавание лиц может помочь обеспечить безопасность на рабочих местах, в общественных местах, аэропортах и других местах. 
• Удобство: процесс идентификации является более удобным для пользователей, например, для быстрого входа в системы без необходимости запоминания паролей или пин-кодов.
• Автоматический контроль: системы могут быть использованы для автоматического контроля, например, для подтверждения, что определенное лицо действительно находится в необходимом месте.
• Экономические выгоды: использование системы распознавания лиц может уменьшить затраты на персонал и обеспечить более эффективное управление ресурсами.

Однако, необходимо учитывать некоторые недостатки системы распознавания лиц, такие как ограниченная точность в условиях плохого освещения или при изменении внешнего вида человека. Поэтому необходимо создать все условия для качественного и эффективного применения такой системы безопасности.

Приобрести систему видеонаблюдения или контроля и управления доступом с алгоритмом распознавания лиц можно в нашем интернет-магазине, по телефонам или электронной почте, представленным на сайте!