Система распознавания лиц FaceNeuroVision. Значимые отличия

Автор Ольга Федосеева, 1 июля, 2021

Программно-аппаратный комплекс FaceNeuroVision (FNV) разработки ООО "КомплИТех" предназначен для автоматизированного обнаружения, распознавания и поиска лиц с использованием новейших алгоритмов. FNV выделяет лица, формирует их нейросетевой образ, сравнивает их с образами в базе данных лиц и, в зависимости от результата, осуществляет подачу сигналов определенным заинтересованным сторонам для принятия соответствующих мер.

Снимок экрана 2021-07-01 в 16.42.34

В основе работы FaceNeuroVision (FNV) лежит интеллектуальная аналитическая система обработки видеоинформации (алгоритмы глубинного обучения сверхточных нейронных сетей), поступающей с видеокамер, устанавливаемых в местах прохода посетителей и сотрудников, общего пользования, большого скопления людей и т.д.

10 причин выбрать FACENEUROVISION

1. Существенные характеристики для сравнения систем распознавания лиц

Скорость распознавания

Качество и скорость распознавания лиц можно оценивать только при сравнении нескольких систем в равных условиях по единой методике испытаний. На скорость распознавания также напрямую влияет размер базы лиц, по которой производится сравнение. Наш опыт и опыт наших клиентов показывает, что в случае честного сравнения в одинаковых условиях система распознавания лиц FaceNeuroVision (FNV) лидирует по качеству и скорости распознавания.

Качество распознавания

FNV позволяет успешно идентифицировать лица на основе фотографий из паспортов. Система не восприимчива к возрастным изменениям лиц, черно-белым фотографиям, некачественным (неконтрастным) снимкам. Мы не даем гарантии точного распознавания при очень значительной временной разнице, но в подавляющем большинстве случаев FNV справляется даже с временными разрывами в 40–50 лет. Большое количество тестов отрабатывает даже на детских фотографиях, когда у искомого человека не были до конца сформированы биометрические признаки лица.

В FNV реализован алгоритм пассивного антиспуфинга (алгоритм живучести), призванный отличить живое лицо от лиц, изображенных на бумаге или экранах устройств. Наш антиспуфинг создан специально под работу на любых IP-камерах без надобности в дополнительном оборудовании, типа сдвоенная камера или ИК-камера. Нет необходимости строить стереосистему (кстати, в стереосистемах обработка изображения происходит дольше). В FNV нейросеть позволяет без дополнительных действий человека игнорировать в видеопотоке изображения лиц, демонстрируемые на физических носителях, с помощью обычных камер видеонаблюдения. Мало у кого из разработчиков реализован такой алгоритм.

В настоящее время алгоритм пассивного антиспуфинга поставляется в рамках проектных решений под нужды клиента. В будущем планируется поставлять его в коробочной версии FNV.

Ни грим, ни макияж, ни возраст (о чем сказано выше) не являются помехой для корректной работы FNV. Если накрасить лицо, изменить цвет волос, надеть очки, неклять усы система все равно распознает человека. В FNV фактически формируется биометрический слепок лица, по которому сверяются лица. (Хуже всего любая система любого производителя работает с детьми в возрасте до 16 лет. До этого возраста у человека еще не сформированы признаки, необходимые для распознавания.) Исключение могут составлять ситуации с применением пластического грима, который существенно изменяется биометрические признаки человека.

База фотографий лиц для обучения системы и модель обучения. Одни системы больше обучены на фотографиях азиатов, другие на фотографиях европейцев, сложнее всего с лицами темнокожих людей. FNV поддерживает разные расы (азиаты, европейцы, темнокожие), постоянно развивается и дообучается в этой части.

Размер картотеки лиц

Количество лиц в картотеке FNV не ограничено. Максимальный размер базы не лицензируется. Размер базы зависит только от мощности "железа".

Модель лицензирования

FNV предлагает модель лицензирования каналов с полным функционалом. Нет ограничений по возможностям. Нет скрытых затрат. В FNV лицензируется максимальное количество видеокамер, без привязки к MAC-адресам. Это огромное преимущество для эксплуатантов при замене камер нет необходимости деактивировать лицензии и активировать их заново.FACENEUROVISION – получить даташит

2. Модуль распознавания лиц vs. автономная система распознавания

Целый ряд систем распознавания лиц, представленных на рынке, являются модулем программного комплекса для управления системой видеонаблюдения (VMS). Нельзя просто купить систему распознавания лиц, которая является модулем ПО для управления IP-видеонаблюдением. Для этого нужно установить соответствующую VMS (взамен существующей на объекте) либо заводить потоки от видеокамер на две VMS. Это ведет к изменению или усложнению инфраструктуры и увеличивает бюджет проекта (статьи расходов софт, каналы подключения, сервер).

FNV – это самостоятельная система распознавания лиц (серверное решение). Не является модулем какой-либо VMS. Работает автономно, напрямую с видеокамерами (по протоколу RTSP), а не ставится поверх сервера видеонаблюдения. Позволяет использовать любые IP-видеокамеры (или аналоговые камеры с энкодерами), установленные на объектах, или любые новые видеокамеры.

FNV не привязывается к оборудованию конкретных производителей. Система успешно работает на самых обычных и бюджетных моделях видеокамер и не требует матриц большого разрешения. Нет необходимости и заменять существующее ПО управления IP- видеокамерами (VMS).

3. Допустимый угол отклонения

FNV гарантировано обеспечивает распознавание лиц с углом отклонения до 30 градусов. Это та цифра, в которой мы уверены в различных непонятных нам условиях эксплуатации. На практике это значение достигает 35 градусов. (На рынке до сих пор можно встретить системы с допустимым углом отклонения от центральной оси по горизонтали и вертикали (допустимый поворот головы) – до 15 градусов).

4. Интеграция со СКУД

Система распознавания лиц FNV открыта интеграции с системами контроля доступа (опционально): отпирание двери по идентификации, отпирание с верификацией "карта+лицо", учет зон интереса при идентификации. Многие разработчики систем распознавания лиц даже не хотят заморачиваться на эту тему.

Интеграция FNV со СКУД может делаться на программном уровне нашими модулями интеграции под конкретного производителя или с помощью аппаратного преобразователя интерфейсов, который выдает данные на контроллер по интерфейсу Wiegand.

5. Трекинг

FNV позволяет осуществлять трекинг людей с использованием существующей системы видеонаблюдения. С помощью FNV можно не просто распознавать лица, но и строить маршруты передвижения конкретных людей с привязкой к планам объекта. Следить за перемещением людей на объекте в режиме реального времени. Создавать зоны контроля и получать сигналы тревоги при нарушении регламентов доступа. Формировать статистику, где был конкретный человек, заходил ли он в запрещенные зоны.

Точность трекинга определяется фактом попадания человека в поле зрения той или иной камеры (при этом система не уточняет, в какой именно зоне видимости камеры, с краю, сбоку, находится конкретный человек, таких разработок на основе биометрического распознавания лиц пока в принципе не существует. На данный момент на лицах невозможно организовать метровую точность позиционирования. Точность определяется полем зрения камеры. Если нужна метровая точность то следует использовать UWB- метки. Примечание: UMB, Ultra Wideband – беспроводная технология связи на малых расстояниях при низких затратах энергии, использующая в качестве несущей сверхширокополосные сигналы с крайне низкой спектральной плотностью мощности.)

Не следует путать FNV-трекинг с тепловыми картами. Последние дают усредненную визуализацию распределения людей по территории объекта. Тепловые карты не показывают, что, условно, Иван Иванович Иванов в 16:00 находился в конкретной зоне.

Трекинг является дополнительной опцией. И это показывает направление развития системы распознавания лиц FNV.

6. Наличие API

Пользователям FNV предоставляется API для интеграции системы распознавания лиц со сторонними сервисами и системами.

Такую возможность предоставляют не все разработчики. Во-первых, разработка API затратна и в случае обновления ПО требует доработки и выпуска обновлений. Не все на это идут. Во-вторых, некоторые разработчики вообще не считают это необходимым, предполагая, что распознавание лиц это законченное решение.

FACENEUROVISION – узнать больше


Если вы подбираете систему распознавания лиц под проект или вам необходима консультация, обращайтесь к Ольге Федосеевой по email.

Тематики:система распознавания лицFaceNeuroVisionFNV

Опубликовать комментарий

Блог | komplitis

Узнавайте о новых технологиях, решениях и лучших практиках служб безопасности первыми. Подпишитесь на обновления и получайте обзор новых публикаций 1 раз в месяц.

Подписаться на обновления

Нажимая "Подписаться", вы соглашаетесь на обработку ваших персональных данных. С komplitis ваши данные защищены. Вы также не будете получать спам.