Как камеры видеонаблюдения распознают лица?

Принцип работы системы распознавания лиц

Всё более распространенным во всем мире, в частности в Китае, Великобритании, Австралии, становится использование FRT (Facial Recognition Technology) — системы распознавания лица, которая базируется на локализации определенного человека на снимке. Это программное решение выделяет лицо человека и в дальнейшем практически точно идентифицирует его на основе имеющихся в информационной базе данных с помощью применения алгоритмов машинного обучения.

В основе алгоритма работы распознавания лиц могут лежать такие базовые методы:

1. Эмпирический подход. Он был создан в эпоху зарождения компьютерных технологий и состоит в выделении объекта из общего фона и исследовании его с целью выявления закономерных взаимосвязей.
2. Метод на основе инвариантных данных. Состоит в выявлении характерных особенностей формы лица, границ отдельных его частей, установлении контрастности и дальнейшем соединении всех этих параметров с целью верификации личности.
3. Подход на основе определенных шаблонов, заложенных разработчиками в нейронную сеть. В данном случае каждый сегмент изображения сравнивается с существующими стандартными шаблонами, причем это можно делать с разных ракурсов в любом масштабном измерении.

Алгоритмы распознавания лиц, на базе которых работают современные камеры видеонаблюдения, могут отличаться в зависимости от той или иной системы. Но в целом процесс выглядит следующим образом:

Этап 1. Обнаружение лица

Прежде чем распознать лицо, его нужно сначала обнаружить. Камера фиксирует лицо человека независимо от его нахождения (отдельно или в толпе). Современные технологии способны распознать человека, который даже не смотрит в камеру, но находится в допустимых пределах поворота головы.

Этап 2. Анализ полученной информации

Для проведения анализа понадобятся фотографии лица. Большинство систем не работают с объемными 3D моделями, а используют 2D формат, поскольку в большинстве баз данных собраны фото именно в 2D формате. Объемные изображения формата 3D используются достаточно редко, главным образом в целях безопасности. Лицо каждого человека анализируется как минимум по 68 отдельным антропометрическим точкам (в общем их количество может доходить до нескольких тысяч). Также есть и другие ориентиры (форма скул и подбородка, разрез глаз и расстояние между ними, высота лба и т.д.).

Этап 3. Исправление искажений

Для получения как можно более точного результата распознаваемое лицо должно смотреть анфас, т.е. прямо в камеру. Но такое случается редко, особенно если речь идет о распознавании человека в толпе. Чтобы повысить качество распознавания, система осуществляет дополнительное преобразование изображения: убирает поворот и наклон головы, а также проводит 3D-реконструкцию лица с 2D-изображения.

Этап 4. Цифровизация изображения

После предыдущего этапа анализа система с помощью нейросети составляет определенный цифровой код лица (вектор признаков или Face Print), который является уникальным для каждого человека. По сути, это какое-то число, которое складывается из суммы характеристик лица: расстояний между опорными точками, текстуры определенных зон на лице и пр. Таких характеристик может быть множество. Основное правило: они должны описывать лица независимо от посторонних факторов: прически, макияжа, возрастных изменений.

Этап 5. Идентификация изображения

Полученный цифровой код сравнивается с теми, которые содержатся в базе данных, где представлены фотографии с цифровыми идентификаторами. Система ищет совпадение между зафиксированными фото и образцами, доступными в базе данных. Таким образом возрастает возможность получения дополнительной информации о человеке.

Направления использования систем распознавания лиц

Системам распознавания лиц под силу решать широкий круг задач в разных сферах:

Ритейл и развлекательные места

В магазинах, торговых центрах камеры с функцией распознавания лиц способны:

• Определять портрет типового клиента и распознавать его данные.
• Интегрироваться с цифровыми экранами и показывать рекламу определенным категориям посетителей.
• Определять возраст несовершеннолетних при покупке определенного вида товара.
• Идентифицировать воров с целью предупреждения финансовых потерь.
• Определять “горячие” точки следования потребителей в магазине.

Банковские учреждения

Здесь камеры распознавания лиц устанавливаются для контроля безопасности и идентификации VIP-клиентов.

Аэропорты

Большинство мировых авиакомпаний осуществляют идентификацию пассажиров после прилета и отлета из аэропорта путем сканирования лица с целью дальнейшего пропуска на самолет. Такая процедура позволяет не иметь при себе бумажный распечатанный билет, поскольку информация о передвижении каждого пассажира, прошедшего так называемый “фейс-контроль”, внесена в электронную базу.

Стадионы

Как известно, во многих странах мира есть проблемы с футбольными фанатами. Поэтому некоторые компании (например, “Panasonic”) встраивают в обычные камеры специальное программное обеспечение, которое позволяет идентифицировать внесенных в черный список болельщиков.

Учебные заведения

Чтобы обнаруживать опасных лиц, систему FRT тестирует много американских школ. Также ее используют в Швеции для контроля учеников на уроках.

Аптеки

Первые системы распознавания лиц появились в аптеках Шанхая в январе 2020 года с целью борьбы с наркозависимыми людьми и предупреждения возможности употребления наркотических средств самими фармацевтами. И здесь Китай опередил всех.

Выставки, инсталляции и музеи

Расположенные в таких местах камеры (или экспонаты) с механикой распознавания лиц позволяют определить количество посетителей на конкретном стенде выставки, анализировать их эмоциональную реакцию и т.п.

Автомобильная отрасль

Японские компании внедряют технологии распознавания лиц в производство автомобилей для определения признаков усталости водителя и предотвращения аварий.

Правоохранительные органы и службы безопасности

Например, на территории Великобритании с целью поиска пропавших без вести уже функционируют более 1000 камер распознавания лиц, которые осуществляют сравнительный анализ с базой данных пропавших людей. Система распознавания лиц в этой стране работает давно и на сегодня считается самой совершенной в мире.

Мобильные приложения

Многие разработчики при создании своих приложений предлагают пользователям при входе пройти верификацию по селфи-фото с использованием системы защиты по распознаванию лиц.

Развитые страны мира уже достигли прогресса в применении технологи FRT в разных отраслях. Например, Китай, который является одним из лидеров в этой отрасли, уже установил более 170 млн таких камер.

Из крупных мировых компаний решение по распознаванию лиц также активно использует “Amazon” в своих автоматизированных магазинах “Amazon Go”.

В Украине системы распознавания лиц тоже уже используются как в общественных местах, так и в бизнес секторе. Облачное видеонаблюдение от "Макснет", которое работает на базе программного обеспечения от Luxriot, тоже поддерживает данную технологию.

Возможности системы видеоаналитики Luxriot

Luxriot Vero Face Recognition — это биометрическое приложение, предназначенное для распознавания лиц.

Программное обеспечение Luxriot идеально подходит для использования дома или в небольшом офисе. Ключевые особенности этого софта:

• Работает с тысячами IP- и аналоговых камер.
• Способен одновременно обрабатывать несколько видеопотоков.
• Сверхбыстро обнаруживает и сопоставляет лица с базой данных с помощью DNN.
• Гибко настраивает правила для распознавания лиц.

Для заказа услуги облачного видеонаблюдения для дома или офиса на базе Luxriot свяжитесь с менеджером компании “Макснет” удобным для вас способом.