Технологии видеонаблюдения и идентификации личности | lan-electric.ru

Технологии видеонаблюдения и идентификации личности

lan-electric.ru > Видеонаблюдение > Технологии видеонаблюдения и идентификации личности

2020-12-10

Технологии видеонаблюдения и идентификации личности

Современные цифровые системы видеонаблюдения позволяют распознавать объекты благодаря биометрическим технологиям идентификации личности. Поговорим о принципе работы алгоритмов распознавания лиц, используемых в IP-камерах.

Видеоаналитика и цифровые технологии

В видеоаналитике IP-устройств применяются алгоритмы обработки изображений и распознавания образов, которые позволяют:

  • обнаруживать, идентифицировать и классифицировать различные объекты;
  • осуществлять видеонаблюдение в режиме реального времени;
  • просматривать данные в видео и фотоархиве, сортировать файлы по дате, событию, объекту (лицу, предмету, номерам).

При помощи видеоаналитики можно определить значимые события и идентифицировать лица по имеющимся видеоданным, полученным с камер наружного и внутреннего наблюдения. При анализе видеоизображения цифровое устройство производит:

  • сравнение пикселей при помощи детекторов движения;
  • определение класса того или иного объекта и его сопоставление с имеющейся базой данных;
  • изучение поведения объектов в кадре с целью оценки дальнейшего развития событий.

Принцип технологии идентификации личности

В основе Facial recognition technology (FRT), или технологии распознавания лиц – локализация человеческого лица на видео и фотографиях, в т.ч. с использованием имеющихся баз данных. Применяемые алгоритмы машинного обучения позволяют получить точный результат. На современном этапе развития нейронных сетей устройства уже научились имитировать работу головного мозга. Оборудование самообучается за счет анализа событий, происходящих перед объективом видеокамер, и способно уведомлять пользователей о возможных нештатных ситуациях. Цифровые камеры помогают предотвратить негативные событий в будущем, записывая все значимые события на электронные носители информации.

Обучение производится двумя способами:

  • от поверхностного анализа к глубокому;
  • от первичных признаков к полной идентификации объектов и лиц.

Система мгновенно распознает людей в толпе, сверяет изображение с базой данных и выдает наблюдателю подробную информацию о личности. Примечательно, что система идентификации срабатывает, даже если человек надел очки, медицинскую маску, головной убор, отрастил волосы, усы, бороду или постарел.

Возможности технологии распознавания лиц

При помощи алгоритмов идентификации можно:

  • определять пол и возраст людей;
  • следить за объектами при условии наличия обзорной видеокамеры с возможностью трекинга – управления поворотной камерой;
  • сравнивать снимки с данными архива;
  • вести БД со списками покупателей;
  • получать фотографии в трудных условиях окружающей среды – солнце, туман, дождь, снег.

В качестве практического примера использования рассматриваемой технологии можно привести видеонаблюдение в метро. Допустим, видеокамера нашла в архиве и зафиксировала человека, находящегося в розыске, который пронес в метрополитен опасные предметы. Пока производилось распознавание, преступник зашел в поезд и уехал. Для его поиска будут использоваться другие камеры, которые умеют работать с технологиями биометрии. Подобные комплексы видеонаблюдения установлены в 22 аэропортах США, в т.ч. Нью-Йорка, Атланты, Миннеаполиса и Солт-Лейк Сити, и используются при регистрации на рейс вместо традиционного посадочного талона. FRT получила широкое распространение в Китае. В КНР с 2015 года существуют платформы для приема платежей с помощью Face++ (AliPay).

Биометрические алгоритмы активно внедряются во многих передовых и развивающихся странах. В настоящее время над решениями в области распознавания лиц работают многие технологические гиганты, такие как:

  • Apple;
  • Google;
  • Facebook;
  • Microsoft;

Технические требования к оборудованию

Для распознавания лиц подойдет любая камера с разрешением Full HD. При выборе оборудования необходимо учитывать следующие рекомендации:

  • разрешение матрицы должно быть достаточным для обеспечения нужного числа пикселей в кадре – не менее 500 pix/m;
  • светосила объектива – не ниже F/1,4 (чем меньше, тем лучше, оптимально – F/1,2);
  • минимальный размер матрицы должен составлять 1/3 дюйма;
  • объектив должен обеспечивать резкость в зоне распознавания – учитывается дистанция до объектов и параметры диафрагмы;
  • фокусное расстояние должно соответствовать требованиям по плотности пикселей матрицы. Для расчета параметра можно воспользоваться специальными калькуляторами, которые имеются на сайтах производителей объективов. Важно, чтобы угол отклонения оси относительно плоскости лица был не менее 15 градусов по горизонтали и вертикали.

Эффективность распознавания лиц зависит от:

  • места расположения видеокамеры по отношению к зоне наблюдения;
  • углов обзора;
  • уровня освещенности помещения;
  • фона;
  • качества исходных фотографий в базе данных.

Таким образом, оборудование, поддерживающее интеллектуальное распознавание лиц, обеспечивает безопасность на предприятиях и в общественных местах.  С его помощью можно:

  • ловить преступников;
  • оперативно реагировать на происшествия;
  • следить за посещаемостью заведений;
  • искать пропавших людей, ограничивать доступ конкретными личностям к объектам.

Устройства можно использовать и для личных целей: охраны дома или квартиры.

lan-electric

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *