Применение технологии распознавания лиц - отраслевой тренд в последнее время. И неудивительно, ведь этот способ идентификации имеет целый ряд преимуществ перед альтернативами. К примеру, это снижение вероятности несанкционированного прохода, ведь пройти по чужой карте гораздо проще чем обмануть систему распознавания лиц. Это бесконтактный метод идентификации, что немаловажно в текущих реалиях.
Повышается пропускная способность точки прохода, что характерно для всех видов бесконтактной идентификации. Отсутствуют затраты на выпуск карты. Но также есть и недостатки, ведь технологии идентификации по лицу относятся к биометрическим методам, поэтому имеют вероятностный характер. Как и для любой биометрии при распознавания по лицу есть вероятность возникновения ошибок. При этом на ошибки влияет множество факторов: качество изображения, качество освещения, количество кадров по которым производятся распознавание, качество исходных изображений, их количество. Конкретные данные по параметрам ошибок сильно варьируются, так как они очень сильно зависят от той базы на которой проводятся эксперименты. Эти базы изображений состоят из в общем то более менее пристойных картинок, когда в реальной жизни разработчики систем компьютерного зрения вынуждены работать с потоковым видео, что гораздо сложнее, так как возникает дополнительная задача детекции лица в кадре и отфильтровывания плохих лиц, некачественных и в размытых.
Так к примеру найденный на момент съемки этого видео достаточно сложный benchmark по базе изображений приближенные к реальным условиям под названием IJB-C дает такие цифры по самому лучшему из рассматриваемых алгоритмов: при ошибке первого рода один процент то есть это означает что на одну тысячу распознаваний, одного человека система перепутает, распознает неправильно.
Точность работы составят девяносто пять с половиной процентов, что означает что в девяноста пяти с половиной процентов случаев система отработает полностью корректно в остальных же случаях, соответственно, систему человека не распознает вовсе. Но не стоит забывать что в реальных системах распознавание производятся по серии изображений что уменьшает итоговую ошибку и таким образом можно обеспечить точность идентификации более 99 целых 7 десятых процента.
Для СКУДа это не является критичным так как ведь даже если с первого раза человек не пройдет то он предпримет вторую попытку третью, и они уж точно увенчаются успехом. Если же крайне важна точность и безопасность системы, а скоростью работы можно пренебречь, то имеет смысл организовать двухфакторную идентификацию, когда сперва человек идентифицируется по какому-то классическому признаку, например по proximity карте, а затем с помощью системы распознавания лиц производится его верификация. При этом ошибку можно снизить до минимума ведь в этом случае сравнение произойдет один к одному и порог алгоритма сравнения можно снизить без ущерба к результатам.
Что касается профессиональный СКУД ParsecNET 3 то начиная с версии ПО 3.10.325 для заказа нашим клиентам доступен модуль интеграции системами распознавания лиц ПО PNSoft-FR, он позволяет сторонним разработчикам системы распознавания лиц и разработчикам компании интеграторов организовать взаимодействие со СКУД Parsec систем распознавания лиц. Механизм интеграции построен на базе алгоритмов ONVIF profile Aи и profile C и на данный момент уже реализована интеграция c четырьмя системами распознавания лиц, это:
- Findface Security от компании n-tech.lab
- Система Face Recognition System от компании Computer Vision Software
- FASYSTEM от компании Технозрение
- Облачная система распознавания лиц NEUROIO Security
Для организации точки прохода с применением распознавания лиц также потребуется один из контроллеров доступа Parsec. Поддерживаются контроллеры NC-8000 и вся линейка, поддерживается контроллер NC-100K-IP на данный момент а также будет поддерживаться проектное оборудование.
Модуль интеграции СКУД Parsec с системами распознавания лиц позволяет организовать несколько режимов работы, при этом для каждого направления идентификации возможна отдельная настройка.
Первый режим это однофакторная идентификация при которой доступ через точку прохода осуществляется только по распознаванию лица.
Следующий режим это произвольная идентификация ИЛИ/ИЛИ соответственно если точка прохода оборудована и системой распознавания лиц и классическим считывателем карт, то сотруднику достаточно предъявить любой из этих признаков: карту и лицо при этом, например, в направлении входа может стоять система распознавания лиц, на выходе может быть только считыватель карт. Такой режим прохода наша система также позволяет организовать.
Следующая группа режимов это двухфакторная идентификация то есть по бесконтактной карте и по лицу или режим верификации сотрудников. При этом сначала прикладывает свою карту считывателю, СКУД его идентифицирует и отправляет запрос в систему распознавания лиц, которая сравнивает владельца карты с лицом человека, который находится перед точкой прохода в нужном направлении. Результат сравнения система распознавания сообщает СКУД и уже принимает решение по разблокировке турникета или замка или какого-то другого устройства.
Есть также тестовый отладочный режим, который фактически является частным случаем двухфакторной идентификации с необязательной процедурой верификации, то есть отличие состоит лишь в том что вне зависимости от результатов верификации, если карта валидна и доступ по ней разрешен, то доступ будет предоставлен но при этом система зафиксирует событие что верификация не прошла. Спасибо за внимание.