ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ОХРАНЯЕМЫХ ОБЪЕКТАХ

АННОТАЦИЯ

В нашем мире, каждый в мире человек имеет уникальное строение лица, почти такое же уникальное, как отпечаток пальца или сетчатка глаза. И в современном мире, лицо человека может использоваться для идентификации личности, что в разы упрощает работу с любыми конфиденциальными данными и системами управления доступом. Человеку не надо вводить пароль, чтобы получить доступ к своему аккаунту в социальной сети или он может не брать с собой билет, для проезда в метро. Вариантов использования технологии распознавания лиц бессчётное множество. А что если, попробовать использовать данную технологию на охраняемых объектах? В этой статье будет изучена технология распознавания лиц и проведено исследование применения технологий распознавания лиц на охраняемых объектах.

ABSTRACT

In our world, each person has a unique facial structure, almost as unique as a fingerprint or retina. And in the modern world, a person's face can be used to identify a person, which greatly simplifies the work with any confidential data and access control systems. A person does not need to enter a password to gain access to his account on a social network, or he may not take a ticket with him to travel on the metro. There are countless ways to use face recognition technology. But what if you try to use this technology at protected facilities? In this article, the technology of face recognition will be studied and a study of the application of face recognition technologies on protected objects will be carried out.

Ключевые слова: Распознавание лиц, свёрточные нейронные сети.

Keywords: Face recognition, convolutional neural networks.

Система распознавания лиц представляет собой программное обеспечение, способное однозначно идентифицировать человека путем сравнения и анализа шаблонов на основе контура лица человека. Специальное программное обеспечение может проводить анализ лица, сопоставляя с базой данных для последующего подтверждения личности. Технологии распознавания лиц позволяют производить автоматический поиск и распознавание лиц в графических файлах и видеопотоке [1].

Программное обеспечение для распознавания лиц основано на обработке изображений и вычислениях сложных математических алгоритмов. В основном для распознавания лиц используют сверточные нейронные сети, так как они идеально подходят для анализа изображений. Для обучения таких нейронных сетей, используются датасеты с изображениями, содержащими лица, и не содержащими лица. Каждая часть исследуемого изображения характеризуется как вектор признаков, с помощью которого классификаторы определяют, находится ли на данном фрагменте изображения лицо или нет [2].

Технологически системы иногда могут сильно отличаться в плане распознавания лиц, но все они имеют примерно общие принципы работы [1].

1. Для начала камера обнаруживает лицо человека. Лицо лучше всего обнаруживается в тот момент, когда человек смотрит прямо в камеру, однако современные технологические достижения позволяют также обнаруживать лицо и в тех ситуациях, когда человек не смотрит прямо в камеру [1].

2.Затем анализируется изображение лица. Большинство методов используют 2D-изображения вместо 3D-изображений, так как данные методы могут быстрее сопоставлять 2D-изображение с изображениями уже имеющимися в базе. Каждое лицо составлено из узловых точек, и каждое лицо имеет около 80 узловых точек. Программы для распознавания лиц анализируют эти узловые точки [1].

3. После этого анализа, лицо конвертируется в формулу. Узловые точки лица становятся числовым кодом. Такой код называется отпечатком лица человека [1].

4. Далее отпечаток сравнивается с базой данных отпечатков лиц. В этой базе данных имеются фотографии с идентификаторами, которые можно сравнивать. Затем технология определяет соответствия ваших точных данных тому, что представлено в базе данных. Результатом этого становится идентификация человека с предоставлением дополнительной информации[1].

Рисунок 1. Пример работы системы распознавания лиц

Но что, если мы применим данную технологию для обеспечения безопасности охраняемых объектов.

Проведя небольшое исследование, оказалось, что в целях охраны, многие крупные компании предоставляют веб-камеры с модулем распознавания лиц, для обеспечения безопасности своего дома, а также предоставления доступа на КПП.

Модули по распознаванию лиц широко используются при организации пропускных систем во всех странах мира, как на крупных охраняемых объектах, так и на предприятиях среднего бизнеса. Также они активно применяются правоохранительными органами для идентификации, поиска и поимки преступников. К основным задачам такой системы относят:

1.Организацию эффективной охранной деятельности на КПП;

2.Охрану предприятий торговли;

3.Защиту охраняемой территории от нежелательных посетителей.

Система способна распознавать лица людей, посещающих охраняемый объект с последующей их сверкой по базе данных, куда вносятся все проблемные клиенты и возможные правонарушители. При появлении таковых перед входом на периметр охрана немедленно получает соответствующее оповещение, что значительно снижает риск возможного правонарушения либо несанкционированный доступ на охраняемую территорию [2].

Проведя исследование, на территории РФ были обнаружены 2 ярких представителя это компания ISS с их программным обеспечением “SecurOS Face” и компания Sigur.

SecurOS Face обеспечивает необходимый уровень безопасности на объектах, где требуется регистрация, идентификация и/или аутентификация субъектов и предназначена для использования в общественных местах, на закрытых и любых других стратегически важных объектах. Система автоматически выделяет оптимальное для распознавания изображение лица в режиме реального времени, сохраняет и распознает его, сравнивая с эталонными изображениями имеющейся базы данных (БД). SecurOS Face позволяет успешно сопоставлять изображения распознанных лиц с эталонными фотографиями БД даже при внешних изменениях распознанного лица: старении, появлении и исчезновении бороды и усов, изменении прически, цвета кожи и т.д. По заверению разработчиков, главным преимуществом их системы являются высокий процент корректного распознавания при изменении физических характеристик лица и адаптация к различным условиям освещенности [3].

Рисунок 2. Архитектура SecurOS FACE

У Sigur функция распознавания лиц для автоматической идентификации сотрудников в точках прохода. Процесс распознавания включает в себя захват лица сотрудника на видео и сравнение данного изображения с уже имеющейся базой фотографий персонала в СКУД. Видеопоток может быть получен с IP-камер, подключенных к системе напрямую. Эти же камеры могут быть использованы для нужд систем видеонаблюдения, также присутствующих на объекте [4].

Но, как правило, системы распознавания лиц устанавливаются только на КПП, в роли СКУД, поэтому в дальнейшем планируется разработка и дальнейшее тестирование системы, которая будет распознавать лица непосредственно на территории объекта.

Список литературы:

1. Медиацентр “Panda” «Все про технологию распознавания лиц». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL – https://www.cloudav.ru/mediacenter/technology/facial-recognition-technology/
2. Портал “TAdviser” «Системы распознавания лиц». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL – https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A1%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D1%86_(Facial_recognition)
3. Компания “ISS” «Видеоаналитическая система захвата и распознавания лиц». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL – https://iss.ru/products/securos-face
4. Компания “Sigur” «СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL – https://sigur.com/features/ident_face_recognition/