Технологии, отвечающие за распознавание лиц – это удобный инструмент, который можно использовать в качестве модуля по идентификации лиц, занесенных в базу данных, для поиска по журналу событий, предотвращения незаконного проникновения и реализации автоматического доступа в помещение. На практике все перечисленные возможности можно использовать как для эффективного управления предприятием, так и для усиления безопасности и повышение трудовой дисциплины (фиксация времени прихода/ухода сотрудника). Решение о допуске принимается исключительно на основе данных от системы распознавания лиц. То есть, если база данных сотрудников состоит из 100 человек, то основной задачей системы распознавания, будет сравнения лица пришедшего человека с базой данных в 100 человек. То есть осуществляется сравнение 100:1. Если человек будет идентифицирован, как имеющий право доступа, доступ ему будет предоставлен.
Системы распознавания лиц становятся незаменимым средством для мониторинга больших групп людей в фойе общественных зданий, офисных помещений, гостиницах и супермаркетах.
Что тестировали
Для лабораторного теста были предоставлены системы распознавания лиц в разных решениях.
В ходе тестирования было проведено сравнение поведения оборудования со встроенным распознаванием лиц в зависимости от следующих условий:
- количество лиц в базе устройств;
- относительный размер лиц в кадре;
- положение лица в кадре;
- внешняя освещенность.
| Модель | Распознование |
Нахождение базы |
Количество | |
|
По распечатанной фотографии |
По фотографии на экране мобильного телефона |
|||
| DKS20210 | - | - | В устройстве | 10 000 |
| Suprema FaceStation 2 | - | - | В устройстве | 30 000 |
| NOVICAM Smart | + | + | В регистраторе | 10 000 |
| No name | + | + | В устройстве | 50 |
Как станем измерять?
Для тестирования оборудование устанавливалось исключительно в соответствии с инструкциями по эксплуатации. Все тесты, кроме влияния освещённости, проводились при фиксированном на лице освещении в 500 Лк. Во время тестов осуществлялось несколько попыток идентификации по каждому из указанных условий. Осуществлялась фиксация долей успешных срабатываний при высчитывании среднего уровня уверенности алгоритма.
Была проверена взаимосвязь между количеством лиц, занесенных в базу, и точностью их распознавания. Возможное влияние, зависящее от положения лица, проверялось при максимально возможной заполненности базы. Оценка срабатывания оборудования на биометрические данные проходила при случаях:
- лицо посетителя занимает определенный процент площади кадра перед срабатыванием;
- посетитель смещается к краю кадра так, что направление на лицо оптической оси объектива составляет 0, 15, 30 и 45 градусов;
- посетитель находится в центре кадра и поворачивает голову в сторону под углом в 0, 15, 30 и 45 градусов;
Влияние освещённости оценивалось при показателях в 500, 100, 10 и при включенной ИК-подсветке.
Результаты теста
Уровень детекции при изменении количества лиц в базе. Домофон BEWARD DKS находится в числе лидеров по стабильности опознавания вне зависимости от степени возрастания количества лиц
Уровень детекции наблюдаемый при изменении площади лица в кадре. Beward DKS остается в числе лидеров по стабильности опознавания вне зависимости от занимаемой в кадре площади
При смещении от оси камеры у NOVICAM наблюдается стабильность, ввиду технических особенностей оборудования, представляющего собой видеорегистратор с аналитикой
Ввиду технических особенностей оборудования, представляющего собой видеорегистратор с аналитикой Novicam – в числе лидеров по стабильности уровня распознавания при поворотах головы. Beward DKS и FS2 – демонстрируют высокий уровень распознавания при фронтальном положении лица и под углом в 15 градусов
Beward DKS и FS2 – в числе лидеров при распознавании лиц при любом уровне освещенности. Novicam – в числе лидеров по стабильности опознавания
Заключение
Несмотря на то, что устройства создавались для разных назначений, при тестировании определенной задачи по распознаванию лиц, их можно рассматривать в рамках схожих параметров. В итоге тестирования можно сделать вывод, что все устройства отлично решают свои базовые задачи, при учитывании особенностей объекта, на котором предполагается установка устройств, а также соблюдения рекомендаций производителей. Следование данным условиям позволяют инсталлятору спроектировать надежную систему контроля доступа на объекте и ограничить воздействие негативных факторов.
Благодаря соблюдению рекомендаций, становится допустима реализация любого комплексного решения системы безопасности. Применение систем по распознаванию лиц в крупных офисных центрах позволит создать развитую безопасную инфраструктуру для контроля и наблюдения. Возможности СКУД значительно расширят грани применения классических принципов пропускных систем в современном мире.
Полную версию статьи Вы можете посмотреть на сайте лаборатории CCTVLab.