Идентификация по лицу в СКУД: ключевые параметры, основные потребители, тренды

Суть материала

Среди ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ 41% составили системные интеграторы, 34% — проектно-монтажные организации, 32% — разработчики, 30% — непосредственно производители. Дистрибьюторов было 13%, а представителей торговых домов — 6%. Такой состав объясняют наукоёмкостью направления и тем, что биометрические считыватели, включая распознавание по лицу, часто считают частью крупной СКУД и требуют грамотной интеграции. Мнение профессионалов делает результаты особенно ценными, а среди ПОТРЕБИТЕЛЕЙ много лиц, принимающих решения, что показывает их ожидания и предпочтения.

Идентификацию по лицу применяют не только в СКУД, но и в смежных областях; респонденты могли назвать до трёх вариантов. Лидировал доступ на объект (74%), затем безопасность города и государства (38%) и выявление нарушителей и предупреждение мошенничества (34%). Четвёртым стал учёт рабочего времени (30%), связанный с доступом на проходной и снижением риска мошенничества. Контроль опасных зон (22%) и контроль перемещения человека (24%) тесно связаны с первым вариантом и фактически являются его вариациями.

Пандемия COVID-19 серьёзно скорректировала потребительские предпочтения. На первое место вышла безопасность процесса идентификации, а бесконтактные методы получили серьёзные преференции за максимальную гигиеничность; это отметило больше всего респондентов (62%). Второе место заняло удобство использования (54%), третье — быстродействие (43%). Удобство связано с бесконтактным методом, как и быстродействие: пользователю часто не нужно жёстко позиционироваться перед считывателем или прикладывать палец к сенсору, как в контактных считывателях отпечатка.

В трендах первое место заняла идентификация по части лица (61%) — сказался масочный режим. Не все терминалы справляются с существенным ограничением данных из-за маски, но рабочие варианты есть. Второе место получила оптимизация алгоритмов идентификации (51%): крупные разработчики постоянно совершенствуют встроенную обработку изображения, поскольку от неё зависит оценка устройства пользователем. Третье место заняли нейросети и искусственный интеллект (50%). В заключение отмечают, что из-за пандемии темпы развития распознавания людей по лицу ускорились многократно, и в ближайшее время стоит ожидать новых разработок.