Технология распознавания лиц в системе видеонаблюдения

Суть материала

Технология распознавания лиц применяется для контроля доступа на объекты, поиска людей в «чистых» зонах (с хорошими условиями для работы алгоритма) и в группах, обнаружения незнакомцев и проведения маркетинговых исследований. Эффективность зависит от условий: например, при поиске в группе людей вероятность точного распознавания снижается из-за требований к положению лица и освещению.

Система распознавания лиц сопоставляет изображения с камеры с эталонами в базе данных. Ключевую роль играют достижения в области big data, нейронных сетей и графических процессоров. Анализ видеопотока может осуществляться на сервере, IP-камере или устройстве контроля доступа. Для работы требуется мощное ПО и сервер.

Существуют два основных типа распознавания: 2D и 3D. 2D-технология более распространена и использует двухмерные изображения, а 3D-распознавание обеспечивает более высокую точность, но требует сложного оборудования и наблюдения с разных ракурсов.

Распознавание лиц основано на математической статистике и допускает определённый процент ошибок. Система выдаёт процент схожести опознаваемого с эталоном из базы данных. Пользователь может настроить пороги положительного и отрицательного результата. Ошибки делятся на два типа: FAR (риск допуска злоумышленника) и FRR (вероятность отказа в допуске своему человеку).

Для корректной работы системы нужны соответствующие требованиям фотографии в базе данных и качественная картинка с камеры. Требования: разрешение фото — минимум 320 х 240, нейтральный фон, равномерное освещение; угол наклона камеры — не более 15°, плотность пикселей — 500 Пк/м или более, глубина резкости — достаточная, время накопления заряда — не менее 0,01 секунды, размер матрицы — от 1/3’’.