0800-31-0700 для нових абонентів
0800-31-0800 технічна підтримка

Як камери відеоспостереження розпізнають обличчя?

Головна /

Блог

/

Як камери відеоспостереження розпізнають обличчя?

Як камери відеоспостереження розпізнають обличчя?

08.04.2024

Пристрої

847

У сучасному світі системи відеоспостереження набувають все більшої популярності. І однією з найпоширеніших їхніх функцій на сьогодні є розпізнавання людських облич за допомогою камер відеоспостереження. Давайте розберемося, за яким принципом вони працюють та де можуть стати в нагоді.

Принцип роботи системи розпізнавання облич

Все більш поширеним у всьому світі, зокрема в Китаї, Великобританії, Австралії, стає використання FRT (Facial Recognition Technology) — системи розпізнавання обличчя, яка базується на локалізації певної людини на знімку. Це програмне рішення виділяє обличчя людини і в подальшому практично точно ідентифікує його на основі наявних в інформаційній базі даних за допомогою застосування алгоритмів машинного навчання.

В основі алгоритму роботи розпізнавання облич можуть лежати такі базові методи:

  1. Емпіричний підхід. Він був створений в епоху зародження комп’ютерних технологій і полягає у виділенні об'єкта із загального фону та дослідженні його з метою виявлення закономірних взаємозв'язків.
  2. Метод на основі інваріантних даних. Полягає у виявленні характерних особливостей форми обличчя, кордонів окремих його частин, встановленні контрастності і подальшому поєднанні всіх цих параметрів з метою верифікації особистості.
  3. Підхід на основі певних шаблонів, закладених розробниками в нейронну мережу. В даному випадку кожен сегмент зображення порівнюється з існуючими стандартними шаблонами, причому це можна робити з різних ракурсів в будь-якому масштабному вимірі.

Алгоритми розпізнавання облич, на базі яких працюють сучасні камери відеоспостереження, можуть відрізнятися залежно від тієї чи іншої системи. Але в цілому процес виглядає наступним чином:

Етап 1. Виявлення обличчя

Перш ніж розпізнати обличчя, його потрібно спочатку виявити. Камера фіксує обличчя людини незалежно від її знаходження (окремо чи в натовпі). Сучасні технології здатні розпізнати людину, яка навіть не дивиться в камеру, але знаходиться в допустимих межах повороту голови.

Етап 2. Аналіз отриманої інформації

Для проведення аналізу знадобляться фотографії обличчя. Більшість систем не працюють з об'ємними 3D моделями, а використовують 2D формат, оскільки у більшості баз даних зібрані фото саме у 2D форматі. Об'ємні зображення формату 3D використовуються досить рідко, головним чином в цілях безпеки. Обличчя кожної людини аналізується як мінімум по 68 окремих антропометричних точках (загалом їхня кількість може доходити до кількох тисяч). Також є й інші орієнтири (форма вилиць та підборіддя, розріз очей та відстань між ними, висота лоба і т.д.).


Етап 3. Виправлення спотворень

Для отримання якомога точнішого результату розпізнаване обличчя повинно дивитися анфас, тобто прямо в камеру. Але таке трапляється рідко, особливо якщо йдеться про розпізнавання людини в натовпі. Щоб підвищити якість розпізнавання, система здійснює додаткове перетворення зображення: прибирає поворот і нахил голови, а також проводить 3D-реконструкцію обличчя з 2D-зображення.

Етап 4. Цифровізація зображення

Після попереднього етапу аналізу система за допомогою нейромережі складає певний цифровий код обличчя (вектор ознак або Face Print), який є унікальним для кожної людини. По суті, це якесь число, яке складається з суми характеристик обличчя: відстаней між опорними точками, текстури певних зон на обличчі та ін. Таких характеристик може бути безліч. Основне правило: вони повинні описувати обличчя незалежно від сторонніх факторів: зачіски, макіяжу, вікових змін.

Етап 5. Ідентифікація зображення

Отриманий цифровий код порівнюється з тими, які містяться в базі даних, де представлені фотографії з цифровими ідентифікаторами. Система шукає співпадіння між зафіксованими фото та зразками, доступними в базі даних. Таким чином зростає можливість отримання додаткової інформації про людину.


Напрямки застосування систем розпізнавання облич

Системам розпізнавання облич під силу вирішувати широке коло завдань в різних сферах:

Рітейл та розважальні місця

В магазинах, торгових центрах камери з функцією розпізнавання облич здатні:

  • Визначати портрет типового клієнта і розпізнавати його дані.
  • Інтегруватися з цифровими екранами і показувати рекламу певним категоріям відвідувачів.
  • Визначати вік неповнолітніх при покупці певного виду товару.
  • Ідентифікувати злодіїв з метою попередження фінансових втрат.
  • Визначати “гарячі” точки слідування споживачів в магазині.

Банківські установи

Тут камери розпізнавання облич встановлюються для контролю безпеки та ідентифікації VIP-клієнтів.

Аеропорти

Більшість світових авіакомпаній здійснюють ідентифікацію пасажирів після прильоту та відльоту з аеропорту шляхом сканування обличчя з метою подальшого пропуску на літак. Така процедура дозволяє не мати при собі паперовий роздрукований квиток, оскільки інформація про пересування кожного пасажира, який пройшов так званий “фейс-контроль”, внесена в електронну базу.

Стадіони

Як відомо, в багатьох країнах світу є проблеми з футбольними фанатами. Тому деякі компанії (наприклад, “Panasonic”) вбудовують у звичайні камери спеціальне програмне забезпечення, яке дозволяє ідентифікувати внесених до чорного списку фанатів.

Учбові заклади

Щоб виявляти небезпечних осіб, систему FRT тестує багато американських шкіл. Також її використовують у Швеції для контролю учнів на уроках.

Аптеки

Перші системи розпізнавання облич з'явилися в аптеках Шанхаю в січні 2020 року з метою боротьби з наркозалежними людьми і попередження можливості вживання наркотичних засобів самими фармацевтами. І тут Китай випередив усіх.

Виставки, інсталяції та музеї

Розташовані в таких місцях камери (або експонати) з механікою розпізнавання облич дозволяють визначити кількість відвідувачів на конкретному стенді виставки, аналізувати їх емоційну реакцію тощо.

Автомобільна галузь

Японські компанії впроваджують технології розпізнавання облич у виробництво автомобілів для визначення ознак втоми водія і запобігання аваріям.


Правоохоронні органи та служби безпеки

Наприклад, на території Великобританії з метою пошуку зниклих безвісти вже функціонують понад 1000 камер розпізнавання облич, які здійснюють порівняльний аналіз з базою даних зниклих людей. Система розпізнавання облич в цій країні працює давно і на сьогодні вважається найдосконалішою в світі.

Мобільні застосунки

Багато розробників при створенні своїх застосунків пропонують користувачам при вході пройти верифікацію за селфі-фото з використанням системи захисту з розпізнавання облич.

Розвинуті країни світу вже досягли прогресу в застосування технології FRT в різних галузях. Наприклад, Китай, який є одним з лідерів у цій галузі, вже встановив більше 170 млн таких камер.

З великих світових компаній рішення з розпізнавання облич також активно використовує “Amazon” у своїх автоматизованих магазинах “Amazon Go”.

В Україні системи розпізнавання облич теж вже використовуються як в громадських місцях, так і в бізнес секторі. Хмарне відеоспостереження від "Макснет", яке працює на базі програмного забезпечення від Luxriot, теж підтримує дану технологію.

Можливості системи відеоаналітики Luxriot


Luxriot Vero Face Recognition — це біометричний застосунок, призначений для розпізнавання облич.

Програмне забезпечення Luxriot ідеально підходить для використання вдома чи в невеликому офісі. Ключові особливості цього софту:

  • Працює з тисячами IP- та аналогових камер.
  • Здатен одночасно обробляти декілька відеопотоків.
  • Надшвидко виявляє та співставляє обличчя з базою даних за допомогою DNN.
  • Гнучко налаштовує правила для розпізнавання облич.


Для замовлення послуги хмарного відеоспостереження для будинку або офісу на базі Luxriot зв'яжіться з менеджером компанії “Макснет” зручним для вас способом.

Коментарі

0

Еще комментарии