Подписка
МЕНЮ
Подписка

Биометрическая идентификация по лицу в СКУД. Мнения экспертов

Мнения экспертов, 03/08/20

По данным исследования MarketsandMarkets, мировой рынок систем распознавания лиц достигнет 7 млрд долларов к 2024 г. со среднегодовым темпом роста 16,6%. Сегмент оборудования (считыватели, контроллеры, сканеры, камеры и т.д.) и программного обеспечения для биометрии находится на подъеме и останется таковым в дальнейшем. Эксперты из компаний PERCo, RusGuard, AAM Systems, ITV Group, ZKTeco, "Равелин Лтд", Sigur, Parsec, "ТРИДИВИ" и Группа компаний ЦРТ оценили текущую ситуацию на рынке и поделились профессиональными прогнозами развития технологии распознавания лиц в ближайшем будущем.

эксперты1

эксперты2

эксперты3эксперты4 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Как вы оцениваете распространенность технологии биометрической идентификации по лицу в настоящее время и перспективы ее развития на ближайшие 3–4 года в сравнении с другими биометрическими технологиями в СКУД?

Игорь Ядрихинский, PERCo
По итогам 2019 г. объем мирового рынка технологий распознавания лиц составил 2 млрд долларов при ежегодном приросте 20%. Согласно прогнозам, в 2023 г. эта цифра увеличится до 4 млрд долларов.

Алексей Киндялов, RusGuard
На данный момент распространенность технологий распознавания по лицу можно назвать низкой. Да, есть определенные заказчики, которые уже давно применяют идентификацию по лицам в СКУД. Это либо очень крупные объекты, использующие серьезную и очень дорогую видеоаналитику, либо небольшие офисы, выбирающие недорогие решения Stand Alone из поднебесной. Но это весьма небольшой процент клиентов. Самому массовому заказчику – малому и среднему бизнесу – до недавних пор распознавание лиц было недоступно. первый вариант был слишком дорог, второй – ненадежен и плохо масштабируем.
Однако в последний год ситуация начала кардинально меняться. технологии стали более доступными, на рынке появились терминалы распознавания лиц. Эти устройства обеспечивают высокий уровень безопасности, они надежны и просты в эксплуатации и при этом стоят адекватных денег. Это как раз то решение, которое позволит значительно увеличить распространенность технологий распознавания лица во всех сферах бизнеса в ближайшее время.

Распространенность технологии распознавания по лицу пока еще можно назвать низкой. Массовому заказчику до недавних пор это было недоступно.

Сейчас есть все предпосылки для того, чтобы распознавание лиц в СКУД стало одним из главных трендов на рынке безопасности на ближайшие несколько лет. пожалуй, этот тренд можно сравнить с  развитием мобильной идентификации в СКУД. еще пару лет назад использование смартфона в качестве пропуска было чем-то новым и удивительным. Сейчас же это стало чуть ли не гигиенической нормой для любой современной СКУД. Скорее всего, подобная судьба ждет и распознавание лиц.
Как-то вышло, что у распознавания лиц нет конкурентов среди биометрических идентификаторов. Да, отпечатки пальцев наделали много шума, но со временем эта технология показала все свои недостатки. Даже дорогие сканеры плохо работают с загрязненными или влажными пальцами, а у некоторых людей отпечатки пальцев в принципе не считываются. Кроме того, такие устройства очень требовательны к температурному режиму и должны быть хорошо защищены от осадков, а значит для использования на улице они не годятся.
Есть, конечно, и другие варианты биометрической идентификации: по рисунку вен ладони, голосу, радужной оболочке глаза. Но на данном этапе все они выглядят как сомнительная экзотика, а не как реально применимый в массовом сегменте инструмент.

Алексей Гинце, "ААМ Системз"
Самой распространенной в СКУД биометрической технологией во всем мире до настоящего времени была идентификация по отпечатку пальца. Не буду углубляться в теорию, скажу только, что данная технология является контактной и при всей ее доступности и распространенности не удовлетворяет последним требованиям потребителей в части гигиеничности.
COVID-19 внес слишком серьезные коррективы в мировой рынок вообще и рынок систем идентификации в частности.
В свое время (лет 25 назад) технология карт с магнитной полосой активно использовалась в СКУД, но была вытеснена более удобными бесконтактными proximity-, а потом и смарт-картами. Сейчас история до некоторой степени повторяется: дистанционная идентификация всегда более удобна основной массе пользователей и ко всему прочему она безопасна в условиях пандемии. Малая распространенность считывателей сканирования лица ранее (они не один год на рынке СКУД) была связана в некоторой степени с несовершенством алгоритмов обработки изображения и высокой стоимостью устройств. алгоритмы стали намного быстрее и точнее, а устройства дешевле.
В настоящее время наравне с другими бесконтактными биометрическими технологиями сканирование лица представляет собой вполне достойную альтернативу идентификации по отпечатку пальца и перспективы распространения имеет весьма внушительные в сравнении с другими альтернативными вариантами. Из ближайших конкурирующих бесконтактных биометрических технологий можно назвать идентификацию по радужной оболочке глаза и по голосу (последняя более перспективна все же не в СКУД, а в банковском сегменте рынка). Сюда можно еще добавить идентификацию по венам ладони при условии, что сканер не требует касания и может осуществлять считывание "на лету".

Андрей Христофоров, ITV Group
Сейчас проникновение биометрической идентификации по лицу в СКУД не очень высоко. ее используют, но на общем фоне довольно мало.
В ближайшие годы я вижу в этом секторе гигантское развитие, которое как раз сейчас и начинается. И это логично, потому что единственный сдерживающий фактор на данный момент – это цена, в которую закладывается стоимость как самой технологии, так и ее использования. Но умные устройства постоянно развиваются: Apple уже создала и использует в своих смартфонах трехмерное распознавание лиц. Это хороший пример: 6–7 лет назад СКУД с распознаванием лиц стоила около 20 тыс. евро, зато сейчас 3D-распознавание реализовано в смартфоне стоимостью 1 тыс. евро. так что развитие неизбежно, особенно учитывая, что в России рынок биометрии растет примерно на 50% в год благодаря системам распознавания лиц.

Владислав Мараховский, ZKTeco
Биометрическая идентификация по отпечатку пальца долгое время стояла на месте и не получила широкого распространения в России, в том числе из-за невысокой скорости работы и проблем с FRR/FAR. В наши дни сенсоры работают гораздо быстрее и точнее, но компании, столкнувшиеся с первыми версиями устройств 10 лет назад, не спешат использовать их в своих решениях.
Сейчас, безусловно, мы видим устойчивый тренд спроса на бесконтактную идентификацию/верификацию, основанную на автономных устройствах распознавания лиц. а открытые математические алгоритмы от Google и Facebook только подстегивают развитие этого направления. пользователи России плавно переходят от карточных систем контроля доступа к распознаванию по шаблону лица. 

Вячеслав Тесаков, "Равелин Лтд"
Биометрическая идентификации по лицу приобретает все большую популярность. Связано это с тем, что она является наиболее удобной и естественной в применении. Человек привык именно таким образом идентифицировать другого человека. Сегодня на рынке существуют два подхода:

  1. решение принимает сама панель на точке прохода;
  2. решение принимается на сервере.

И, как обычно, основным сдерживающим фактором всегда является цена решения. первый подход стоит дешевле, поэтому чаще используется. Что касается надежности и скорости идентификации, то эти параметры на сегодня наших заказчиков полностью устраивают.
Другой сдерживающий фактор – сложность интеграции в систему доступа. Каждый производитель устройств биометрической идентификации создает свое API, и производитель СКУД должен сначала произвести экспертизу предлагаемого девайса, а уже потом заниматься интеграцией. а наилучшая экспертиза – отзывы потребителей. Это тоже сдерживает применение технологии.

И третье – определенная боязнь людей оставлять где-либо свои биометрические данные. 
Но все эти сдерживающие факторы временные. Производителей биометрических считывателей будет больше, следовательно цена будет снижаться. люди уже и сейчас де-факто постоянно оставляют свои данные везде, так что страхи улягутся. а отсюда хорошие перспективы расширения рынка продаж. Сколько времени это займет, предсказать невозможно, но уверен, что через 3–4 года данные устройства будут стоять на большинстве предприятий.

Денис Силин, Sigur
На текущий момент наблюдается тенденция развития систем распознавания лиц, встроенных в конечное коробочное решение. такой вариант требует минимальных усилий на настройку или монтаж, по сравнению с серверной аналитикой.
Огромную роль в развитии этого тренда играет пандемия, впрочем, как и на всем рынке систем безопасности, и особенно биометрических систем. замечено, что спрос на контактную биометрию стал ощутимо ниже, а на бесконтактную, наоборот, возрос. Инвестиции в область бесконтактной биометрии должны подтолкнуть данную сферу к активному развитию, поэтому ожидается большее количество коробочных решений по распознаванию лица и развитие бесконтактной биометрии в целом.

Сергей Стасенко, Parsec
Распространенность идентификации по лицу пока не слишком высока, но с уверенностью можно сказать, что эта технология является одним из самых актуальных трендов на рынке.
Спрос будет только расти в ближайшие годы, и для этого есть ряд причин. Одна из основных – это то, что современные технологии (все возрастающие вычислительные мощности, развитие нейронных сетей) уже позволяют обеспечивать необходимый уровень точности и скорости распознавания.
Очень популярная и относительно дешевая технология идентификации по отпечатку пальца постепенно будет вытесняться, проигрывая идентификации по лицу по ряду параметров: это контактный способ и человеку необходимо быть непосредственно рядом с устройством, по общемировой статистике ряд людей не имеют отпечатков или у них плавающий папиллярный узор, высокая чувствительность большинства устройств к наличию царапин и влажности поверхности пальца и т.д.).
Из конкурентных биометрических технологий, на мой взгляд, можно отметить распознавание по радужной оболочке глаза, но на нашем рынке сегодня представлено не так много производителей устройств, работающих по данной технологии, да и стоимость таких решений еще слишком высока для большинства потенциальных заказчиков.

Александр Пазин, ООО "ТРИДИВИ" (3DiVi Inc.)
Технологии биометрической идентификации в СКУД определенно набирают силу. Это особенно заметно в области биометрической идентификации, производимой с помощью распознавания лица или радужной оболочки глаза.

Такой акцент вполне понятен: усиление режима эпидемиологического контроля повысило объективный интерес к методам идентификации, которые способны обеспечить уверенную работу прикладных решений с учетом требований:

  1. дистанционности;
  2. бесконтактности на рубеже контроля;
  3. работоспособности в отношении субъекта, носящего средства индивидуальной защиты (маску, перчатки и т.д.);
  4. возможности реализации дополнительных сценариев контроля, например дистанционного измерения температуры тела.

С учетом вышеперечисленных требований спрос в определенной степени сфокусировался вокруг так называемых смарт-устройств, таких как терминалы доступа и другие видеобиометрические аппаратно-программные комплексы, способные сравнительно быстро адаптироваться под изменяющиеся условия работы и в то же время удовлетворяющие возросшие ожидания заказчиков.
Ближайшее будущее биометрических технологий для СКУД выглядит многообещающе: есть заметный спрос, есть направления развития, которые просто диктует изменяющаяся действительность.
Можно ожидать развития технологий биометрической идентификации для СКУД в таких направлениях, как:

  1. решения с упрощенной ("семафорной") обратной связью для субъекта, реализуемой с помощью световых/звуковых индикаторов (очень привычным по некоторым исполнениям стандартных турникетов), а не планшет-подобных устройств с графическим интерфейсом;
  2. решения, предлагающие комбинацию биометрических модальностей (например, лицо + радужка), с тем чтобы можно было обеспечить надежную и даже юридически достоверную идентификацию
    субъекта, не прибегая к использованию внешних носителей данных идентификации (электронные документы, карты доступа, смартфоны) и удовлетворяя требованиям бесконтактности;
  3. смарт-камеры и смарт-видеоблоки, производящие на борту все необходимые биометрические операции;
  4. специализированные мобильные приложения для смартфонов, предлагающие возможность защищенно хранить биометрический профиль владельца и обмениваться им с доверенной системой контроля (СКУД и др.) в фоновом режиме без непосредственного участия пользователя.

рис12

Андрей Хрулев, Группа компаний ЦРТ
Ухудшение эпидемиологической ситуации в связи с распространением вируса COVID-19 увеличило спрос на бесконтактную идентификацию во всем мире1, и мы наблюдаем существенный рост запросов на подобные решения контроля доступа. Есть основания полагать, что интерес к бесконтактным технологиям после окончания пандемии сохранится и мы увидим значительное расширение целевой аудитории от "ранних последователей" до "раннего большинства".
Что касается выбора технологии, то, по данным агентства J'son & Partners, доля СКУД с применением лицевой биометрии за последние годы выросла более чем на 10%, в то время как СКУД со сканерами отпечатков пальцев теряют популярность.

1 https://findbiometrics.com/invixium-reports-significant-increase-in-demand-for-contactless-biometrics-amid-covid-19-904093/

Назовите ключевые факторы, которые делают данную технологию востребованной или препятствуют ее распространению.

Игорь Ядрихинский, PERCo
Технология распознавания лиц становится все более востребованной благодаря нескольким факторам. первый из них – запрос рынка на бесконтактные решения вследствие сложной эпидемиологической обстановки. Второй – неоспоримые преимущества данного способа идентификации: быстродействие, точность, надежность.

Алексей Киндялов, RusGuard
Конечно же, в первую очередь это стоимость. Решения по распознаванию лиц сильно подешевели за последние год–полтора. появилась здоровая конкуренция, и, как результат, камеры стали лучше, алгоритмы – умнее, корпуса – красивее, а цена – ниже.
Другой фактор – это повсеместное использование в мобильной индустрии. Как некогда мы привыкли к сканерам отпечатка пальца, так сейчас привыкли к распознаванию лиц. Мы перестали этого  бояться и убедились в том, что это надежно и безопасно.
Есть и другие факторы. Это удобство для пользователей (не надо носить с собой пластиковый пропуск), скорость работы, гигиеничность.
Очевидные минусы пока что сложно выявить. технологии распознавания лиц действительно очень хорошо себя показывают в СКУД. Разве что почитателям трудов Оруэлла может не понравиться такое внимание к своей персоне. Но это уже совсем другая история.

Алексей Гинце, "ААМ Системз"
Помогают:

  • бесконтактный характер идентификации;
  • "понятность" метода для большинства потребителей;
  • приемлемая стоимость в сравнении с другими бесконтактными технологиями;
  • наличие считывателей с интегрированными в них классическими технологиями идентификации (Proximity, Smart);
  • широкий выбор устройств разных производителей;
  • широкий выбор дополнительного функционала (УРВ, фотофиксация проходящего, IP-домофония и др.).

Препятствуют:

  • более высокая стоимость в сравнении со считывателями отпечатка пальца;
  • в некоторых устройствах необходимо четкое позиционирование лица;
  • более жесткие ограничения по количеству пользователей в сравнении с отпечатком пальца;
  • не самые лучшие параметры FAR и FRR среди биометрических считывателей.

Андрей Христофоров, ITV Group
Мир так устроен: если какая-то технология удовлетворяет людей по цене и удобству, которое она дает, то ее начинают массово использовать. понятно, что распознавание лица в СКУД удобнее, естественнее и гигиеничнее всего, что только можно придумать.
С остальными способами идентификации всегда связано много нюансов. Карта доступа часто забывается, теряется или может быть передана другому лицу. Доступ по отпечатку пальцев не всегда удобен: руки могут быть заняты, зимой приходится снимать перчатки и пр.
И вообще я думаю, что скоро будет наблюдаться повышенный спрос именно на бесконтактные системы контроля доступа, когда при входе на работу не нужно касаться сканера, через который до этого прошли десятки человек.
О главном препятствии я уже сказал, это стоимость. еще существуют нюансы, связанные с тем, что бывают очень похожие друг на друга люди (близнецы). Но, как мне кажется, связанные с этим опасности неизмеримо меньше, чем при краже той же пропускной карточки.

Владислав Мараховский, ZKTeco
Одними из плюсов в использовании системы распознавания по лицу являются скорость, точность и простота, позволяющие применять их в местах с большим потоком людей. Распознавание в видимом спектре (Visible Light) позволяет вносить шаблоны лиц со скоростью, недоступной для систем NIR (ближнего ИК-диапазона), что значительно уменьшает время занесения нового пользователя. Невозможность потерять такой "пропуск" тоже является преимуществом.
Конечно, определенную долю скептицизма привносят некоторые ограничения со стороны законодательства, например Федеральный закон №152-Ф3, но построить систему с учетом такого рода ограничений все-таки вполне возможно.

Вячеслав Тесаков, "Равелин Лтд"
К ключевым факторам, которые делают эту технологию востребованной, относятся удобство, доверие потребителя и надежность.

Денис Силин, Sigur
Востребованность лицевой биометрии очевидна, ведь идентификация по лицу – это удобно. Такой идентификатор невозможно забыть или потерять. Но все не настолько радужно с технической точки зрения. Алгоритмы распознавания лиц небезупречны, об этом нам говорят ошибки первого и второго рода. И если задержка при проходе может быть не сильно критичной для ряда предприятий, то потенциальная возможность пропустить чужого человека на объект или перепутать сотрудников для учета рабочего времени часто является блокирующим фактором при формировании проекта и внедрении лицевой биометрии.

Сергей Стасенко, Parsec
Основные факторы, которые способствуют продвижению технологии на рынке, вполне очевидны:

  • не нужны дополнительные идентификаторы (карты, телефон и т.д.), сам субъект доступа и является идентификатором;
  • возможность распознавания на достаточно больших расстояниях;
  • повышение уровня безопасности на объекте при использовании многофакторной идентификации (карта + лицо);
  • современные системы, основанные на технологии идентификации по лицу, позволяют отслеживать перемещение людей по территории объекта с возможностью, например, выдачи сигнала тревоги на пост охраны, если человек оказался в зоне, куда ему доступ запрещен;
  • возможность достаточно быстро интегрировать решения в уже существующую СКУД на объекте.

Из сдерживающих факторов, наверное, стоит отметить пока все еще достаточно высокую стоимость. Разработчики систем идентификации по лицу рекомендуют использовать камеры с вполне определенными характеристиками, и они, как правило, далеко не из самых дешевых. плюс стоимость самих программных лицензий. В итоге цена канала распознавания пока получается выше, чем установка на точке доступа классической СКУД.

Александр Пазин, ООО "ТРИДИВИ" (3DiVi Inc.)
Биометрическая идентификация имеет множество применений и помимо СКУД. В этой ее универсальности и высокой производительности операций, позволяющей значительно опередить возможности человека, даже специально подготовленного, видимо, и кроются востребованность и высокий интерес к технологии.
Ограничения применимости проистекают прежде всего из того, что объектом идентификации является человек, с которым для этих целей необходимо встретиться на сравнительно короткой дистанции (для передачи данных по протоколам ближнего действия), иногда также развернув лицом к камерам системы контроля (распознавание лиц, радужной оболочки глаза и т.д.) или непосредственно проконтактировать (распознавание по пальцевым отпечаткам, рисунку венозного русла ладони и т.д.).
По всей вероятности, нужно ожидать, что технологии биометрической идентификации будущего научатся "считывать" субъекта просто приего появлении, а методы, биометрические модальности и справочники данных станут настолько избирательными, изощренными и взаимодополняющими, что задача биометрической идентификации будет в целом решена.
Некоторые специфичные частности, вроде проблемы спуфинга (намеренного противодействия или компрометации системы биометрической идентификации), вероятнее всего, останутся вполне контролируемыми частностями или просто окончательно уйдут в прошлое.

Андрей Хрулев, Группа компаний ЦРТ
Как уже говорилось, бесконтактные технологии все более набирают популярность в связи с изменениями, происходящими в мире. Возможно, нам придется надолго забыть о ношении масок, но удаленный режим работы и неинвазивные меры предосторожности сохранятся. Мир изменился и уже не будет прежним. Бесконтактные технологии будут особенно популярны в местах большого скопления людей, например на объектах транспортной инфраструктуры, на спортивных объектах. Проход по лицу без необходимости прикладывания билета уже не воспринимается как что-то экстраординарное.
В Китае технология распознавания лиц уже заменила билеты на первой линии метрополитена города Цзинань, решение пилотируется в ряде других городов.
Сдерживающим фактором по-прежнему остается низкая осведомленность потенциальных заказчиков о технологии и определенное недоверие как к чему-то новому и неизвестному. В этом случае нам помогает многолетний опыт внедрений, демонстрирующий, что наша технология не является экспериментальной, а уже долгое время служит задачам безопасности и комфорта на десятках объектов.

Александр Дремин, генеральный директор компании BIOSMART: "В ближайшие 3–4 года следует ожидать роста интереса к технологиям идентификации по лицу" >>>

Как используются для идентификации по лицу методы машинного обучения и нейронных сетей?

Игорь Ядрихинский, PERCo
Для достижения высокой точности распознавания нейронная сеть предобучается на большом массиве изображений. В базу знаний программы заносятся фотографии, нейронная сеть определяет на них лица и создает модели, которые сохраняет в базе данных. Далее, когда человек подходит к камере, его лицо определяется, после чего при помощи двух объективов получается параллакс-эффект и создается 3D-модель лица. Это позволяет распознать и предотвратить попытку доступа по фото вместо лица. таким образом, нейросетевой метод обеспечивает высокое качество и точность распознавания.
Технологии искусственного интеллекта позволяют оперативно анализировать необходимую информацию. В городах они используются правоохранительными органами для эффективного распределения ресурсов с помощью прогнозирования наиболее криминогенных локаций. В коммерческом секторе технологии распознавания лиц позволяют собирать и анализировать информацию о целевой аудитории, формировать индивидуальные предложения для постоянных клиентов на основе их предпочтений и предотвращать доступ покупателей, занесенных в черные списки.
Такое решение реализовано в магазине "Бауцентр" в Калининграде. Камеры снимают и хранят в архиве лица посетителей, фото сравниваются с эталонной базой данных. при обнаружении человека, занесенного в черный список, сигнал тревоги оперативно передается сотруднику службы безопасности. Этот метод использования распознавания по лицу называется верификацией.

Алексей Гинце, "ААМ Системз"
В некоторых считывателях идентификации по лицу используются технологии нейронных сетей. Это позволяет повысить их основные характеристики и ускорить обработку полученного изображения. Применение методов машинного обучения и нейроалгоритмов выглядит весьма перспективным в контексте считывателей сканирования лица для СКУД.

Андрей Христофоров, ITV Group
Нужно сказать, что сейчас для распознавания лиц практически на 100% используются алгоритмы, основанные на глубоких нейронных сетях. Старые классические методы ушли в силу своей неэффективности: они дороже, медленнее, их качество по нынешним временам неудовлетворительно.
Нейронные сети используются повсеместно. В качестве одного из примеров можно привести то, как в период распространения COVID-19 несколько компаний подсуетились и обучили нейросеть распознавать лица, несмотря на то что они наполовину закрыты медицинскими масками. С классическими методами сделать это так быстро и эффективно не получилось бы.

Перспективы развития огромные. Мы обычно рассматриваем СКУД с точки зрения безопасности, но ведь на самом деле у этой системы гораздо более широкие возможности применения.
Представьте холодильник, который распознает членов семьи и выставляет перед вами продукты, которые любите именно вы. Это тоже своего  рода СКУД. Или дверной замок, который узнает того, кто пришел домой, и в зависимости от этого в квартире меняется температура воздуха или освещение. Машина, которая автоматически меняет под вас положение руля и сидения, ставит вашу любимую радиостанцию…
Когда технология распознавания лиц по-настоящему коммодитизируется, таких сценариев появится безумное количество.

Владислав Мараховский, ZKTeco
Алгоритмы глубокого самообучения (Deep Learning) позволяют собирать метаданные распознаваемых объектов и более точно определять объект, исходя из собранных характеристик. Например, алгоритм распознавания по лицу ZKTeco построен с использованием глубокого самообучения, что и позволяет постоянно увеличивать скорость распознавания объекта, отделяя от "якорного" изображения все негативные (спуфинг, ошибочные и т.д.) фотографии и приближая к нему все позитивные (правильные).

Вячеслав Тесаков, "Равелин Лтд"
Наша компания занимается разработкой и производством средств СКУД. Мы не занимаемся разработкой биометрических считывателей. Мы используем биометрические считыватели других производителей. поэтому мы, скорее всего, являемся квалифицированными пользователями данной технологии. Но могу уверенно сказать, что с появлением нейронных сетей данная технология скакнула вперед на несколько порядков и именно поэтому на сегодня является наиболее перспективной.

Денис Силин, Sigur
На данный момент большинство механизмов распознавания лиц базируется на нейросетях. Собирается большая база шаблонов и на ней проводится обучение нейросети. Как результат у нас есть некий "черный ящик", при помещении в который фотографии (в случае 2D-распознавания) мы получаем построенный биометрический шаблон и затем идентифицированного человека. Однако стоит признать, что сам алгоритм, который получился при обучении нейронной сети, неизвестен и не абсолютно точен.
Известна также практика дообучения нейросетей непосредственно на объектах заказчика. Такой механизм тоже имеет право на жизнь, так как в некоторых случаях работа алгоритма улучшается для конкретных людей. Но со временем могут возникать определенные проблемы с качеством распознавания при ротации состава сотрудников.

Семен Пивоваров, Parsec
В наше время именно методы машинного обучения сверточных нейронных сетей дали большой толчок для решения задач детекции и идентификации, в частности человека по лицу. Эмпирические методы, используемые ранее, не показывали такую точность.
Современные модели нейронных сетей распознают более 99% лиц на статическом изображении при ошибке ложноположительного распознавания в 0,1%. технология стала массовой и дошла до такого уровня, что коммерческие алгоритмы превосходят открытые модели Open Source всего на десятые доли процентов.
Доступность хороших методов распознавания создает очень большую конкуренцию на рынке систем идентификации лиц. при этом компании зачастую ведут достаточно агрессивную маркетинговую политику, и неподготовленному человеку сложно разобраться во всем многообразии предложений и выбрать действительно стоящие решения. Со временем рынок "устаканится" и решения со слабым качеством будут вытеснены конкурентами.
Прослеживается тенденция к появлению Stand Alone или распределенных решений, когда часть или даже вся работа по видеоаналитике переносится с мощного сервера на устройства (умные камеры, терминалы). такой подход привлекает и потребителей, и производителей, но поскольку для идентификации высокой точности необходимо большое количество операций, на слабом железе работает урезанная версия и в итоге эти решения применимы только для небольших объектов с базами лиц, содержащими не более 100 персон.

рис13

Александр Пазин, ООО "ТРИДИВИ" (3DiVi Inc.)
Нейронная сеть – это, по сути, программное воплощение некоторой математической модели, архитектурно похожей на систему нервных клеток биологического организма и пригодной для решения задач классификации и распознавания образов, прогнозирования, управления и т.д. Методы машинного обучения, в свою очередь, – набор подходов в области искусственного интеллекта, позволяющих обучить и настроить нейронную сеть для решения необходимых прикладных задач.
В результате применения данного способа на выходе можно получить нейронную сеть, готовую к немедленному применению для решения тех задач, для которых она обучалась (например, распознавания лиц).
На сегодняшний день такой формат "поставки" нейронных сетей, включаемых в состав того или иного программного продукта, является практически стандартом де-факто. Однако у подхода есть и очевидный недостаток: в случае заметного изменения условий задачи (к примеру, типичных образцов данных обучения), для которой готовилась нейронная сеть, ее необходимо до- или переобучать, обеспечивая тем самым ожидаемые качественные характеристики результата ее работы.
Изначально от указанного выше недостатка стараются избавиться, обучая нейронную сеть на достаточно обширных и вариативных данных. Также структуру нейронной сети можно усложнять и развивать, проводя ее обучение для детектирования разнотипных объектов с дальнейшей их детальной классификацией и распознаванием.
Кроме того, в последнее время уже появились предложения программных продуктов и решений, нейронные сети в составе которых способны дообучаться по ходу своей работы, то есть совершенствоваться, накапливая собственные "опыт и знания". Очевидно, что подобный подход требует существенно бóльших вычислительных ресурсов, которые должны быть в распоряжении Ит-системы, но в некоторых случаях эти издержки могут оказаться вполне оправданными.

Андрей Хрулев, Группа компаний ЦРТ
Технологии распознавания лиц на основе сверточных нейронных сетей достигли высокого уровня развития, что делает их полностью готовыми для широкого применения. Соревнование в точности между алгоритмами идет уже не на уровне процентов, а на уровне сотых и даже тысячных процента.
Дальнейшее развитие технологии видится в повышении качества распознавания с учетом межрасовых различий людей. Это поспособствует более широкому распространению решений видеоидентификации.
Мы считаем, что обучение нейросетей на мультинациональных базах является необходимым условием успеха на международном рынке.

Эффективный формат проекта "Системы безопасности"

Идентификация и верификация: когда и в каких случаях при распознавании по лицу будет предпочтительным использование первого либо второго метода?

Игорь Ядрихинский, PERCo
Метод верификации получил широчайшее применение: в коммерческом секторе он позволяет определять как постоянных клиентов, так и покупателей из черного списка, в офисах компаний используется при контроле доступа на проходных и учете рабочего времени сотрудников.
Метод идентификации активно применяется правоохранительными органами, например, для поиска подозреваемых в толпе людей.

Алексей Гинце, "ААМ Системз"
Для пользователя идентификация (1:N), безусловно, будет более удобным вариантом использования считывателя сканирования лица, поскольку не требует никаких предварительных манипуляций вроде чтения карты или ввода ПИН-кода. К тому же ввод ПИН-кода сводит гигиеничность к уровню считывателя отпечатка пальца, перечеркивая одно из главных достоинств технологии. Чтение бесконтактной карты в этом плане лучше, но требует дополнительной секунды, что не везде допустимо. Однако следует отметить, что идентификация для аппаратной и программной части – очень жесткий режим, требующий значительных ресурсов и времени. Из этого следует выбор: либо мы ограничиваем количество пользователей на устройстве, либо вынуждены смириться с необходимостью дополнительных предварительных действий при работе в режиме верификации (1:1).
Типовой размер базы для режима идентификации – до 500 пользователей (простые модели) и до 3 тыс. (продвинутые). Верификация позволяет увеличить их количество на порядок. Данные цифры связаны с приемлемым временем идентификации, которое не будет напрягать потребителя; можно и больше, но ждать, возможно, потребуется не одну секунду. Из этого следует выбор: либо один идентификатор в виде лица, но с ограничением по количеству, либо карта + лицо и большая база пользователей.

Андрей Христофоров, ITV Group
В режиме идентификации захваченное лицо сравнивается со всеми изображениями лиц, хранящимися в базе данных. И абсолютно во всех случаях предпочтительнее использовать идентификацию. Нюанс заключается в том, что она почти всегда сопряжена с персональными данными, хотя для системы зафиксированный на камеру человек может быть и просто посетителем с присвоенным порядковым номером, изображение которого не привязывается к данным паспорта, номеру телефона или банковской карте. Мы просто знаем, что он заходил в наше заведение 10 раз, и таким образом можем выяснить наличие этого человека в базе данных нежелательных посетителей или, наоборот, VIP-клиентов.
В режиме верификации лицо человека, воспользовавшегося карточкой-пропуском или каким-либо другим идентификатором личности для прохода через турникет или дверь с электронным замком, сравнивается с фотографией владельца пропуска, хранящейся в базе данных.
Я считаю, что это компромиссное решение и используется только потому, что технология биометрической идентификации по лицу пока еще для большинства дорогая. Как только она станет доступной, от верификации откажутся.

Владислав Мараховский, ZKTeco
Наш проектный отдел предлагает использовать верификацию на объектах с более чем 50 тыс. сотрудников, так как скорость идентификации будет ощутимо меньше. К тому же средняя память шаблонов на доступных устройствах на рынке обычно не превышает 10 000–50 000 лиц. а для любых важных объектов мы советуем использовать идентификацию 1:1.

Вячеслав Тесаков, "Равелин Лтд"
Как ни странно звучит, но сегодня это только верификация. Во-первых, люди просто пока не могут довериться данной технологии полностью. Во-вторых, всегда существуют гости, которым тоже надо как-то ходить. а единой биометрической базы у нас в стране нет. Доверяться присланным фотографиям небезопасно.
Конечно, для кабинетов либо других малопосещаемых мест можно использовать считыватель в режиме идентификации, но, на мой взгляд, это не очень разумно. Применение устройств в режиме идентификации станет приемлемым после нескольких лет эксплуатации на объектах. Тогда накопленный опыт нам подскажет, когда правильно применять тот или другой метод.

Денис Силин, Sigur
Чтобы ответить на этот вопрос, безусловно, нужно понимать разницу между данными понятиями.
Идентификация – случай, когда биометрические данные являются единственным признаком человека в системе. При таком методе у нас есть две возможные ошибки механизма: ложный допуск и ложный отказ в доступе. то есть система спутает одного человека с другим (например, случайного прохожего с нашим сотрудником) или не узнает своего сотрудника.
У каждой из этих ошибок есть своя вероятность и своя цена. Для режимных объектов идентификация не подойдет, так как есть потенциальный шанс прохода постороннего на внутреннюю территорию. Но она отлично подойдет там, где требуется быстро пропускать людей, где число лиц в базе невелико и возможность перепутать прохожих с сотрудниками в базе некритична.
Например, это могут быть бизнес-центры, небольшие магазины или офисы.
Когда мы говорим про верификацию, мы имеем в виду наличие первостепенного идентификатора, который нам даст понять, с каким биометрическим шаблоном нужно будет сравнить человека с кадра. при помощи такого способа мы очень сильно снижаем вероятность того, что система спутает людей, так как теперь она вряд ли спутает прохожего с конкретным сотрудником, закрепленным за первым идентификатором.
Чаще всего в качестве первичного идентификатора выступает карта доступа, гарантированно определяющая, кому она приписана. Известны также варианты реализации с пИН-кодами или с другими биометрическими признаками (отпечатками пальцев). Данный способ рекомендуется для применения повсеместно, так как позволяет избежать передачи карты, а значит повышает уровень безопасности и практически не влияет на скорость прохода.

Семен Пивоваров, Parsec
Задачи верификации и идентификации лиц разные по своей сути и назначению.
Идентификация по лицу будет предпочтительна в том случае, если доступ нужно обеспечить малому числу людей и при этом цена ошибки, которая все равно может произойти в любом биометрическом алгоритме, не сильно высока.
Например, это могут быть алгоритмы, обрабатывающие статистику посещений, или алгоритмы поиска человека на территории.
Задача верификации (сравнения 1:1), по сути, является более простой, поскольку это лишь дополнение к уже существующему надежно работающему методу идентификации. при этом верификация сильно повышает защищенность объекта и в то же время исключает человеческий фактор.

Александр Пазин, ООО "ТРИДИВИ" (3DiVi Inc.)
Верификация при распознавании по лицу сводится к сверке наблюдаемого лица с некоторым эталоном, хранимым на отдельном носителе или в отдельном источнике данных. Типичный пример из области СКУД: сравнение фото субъекта на пластиковой карте-пропуске с реально наблюдаемым на рубеже контроля лицом.
Идентификация – по сути, поиск совпадений с реально наблюдаемым лицом в некотором источнике данных, содержимое которого предполагается достоверным.
Таким образом, с точки зрения распознавания лица верификация – частный и тривиальный случай идентификации.
Верификация по сценарию, аналогичному вышеприведенному примеру, на сегодняшний день наиболее часто используется в системах учета рабочего времени и СКУД. причина этого довольно проста: распознавание лица всегда производится с некоторой конечной достоверностью, так как сам подход – распознавание – математически является вероятностным, а комбинация распознавания лица, например, со считыванием карты-пропуска позволяет зафиксировать событие контроля с юридически значимой достоверностью.
Идентификация всегда предпочтительнее верификации, так как избавляет от необходимости иметь второй фактор аутентификации, но возникает вопрос: как обеспечить гарантированную достоверность идентификации?
Проведенные научные исследования показали, что, например, комбинация распознавания лица с возможностью проверить достаточное количество пальцевых отпечатков (трех и более) дает совокупную достоверность идентификации, покрывающую потребности 99% гражданских систем идентификации.
С учетом известных неудобств и проблематики работы с пальцевыми отпечатками (необходим контакт, не у всех субъектов есть полный набор, загрязнения/заболевания оказывают влияние) ведется поиск и других возможностей комбинирования биометрических модальностей.
Объективно оценивая реалии сегодняшнего дня, можно предположить, что комбинация "лицо + радужка" оценивается как имеющая наиболее интересное и перспективное будущее.

Андрей Хрулев, Группа компаний ЦРТ
Режим работы системы зависит от сценария применения. если есть задача выявления лиц, находящихся в федеральном розыске, применяется потоковая идентификация на уровне городской или объектовой системы видеонаблюдения. Если требуется удостовериться в принадлежности предъявителю пропуска, абонемента или иного документа, разрешающего проход, речь идет о верификации. То есть в первом случае нам требуется проверка наличия человека в списке розыска, а во втором – подтверждение личности конкретного человека.
Помимо поиска в реальном времени, идентификация может применяться для ретроспективного поиска в архиве видеозаписи, например при расследовании инцидента или при обнаружении VIP-персон/постоянных клиентов на объектах ритейла.
Кроме верификации при физическом контроле доступа, распознавание лиц успешно заменяет пароли и ПИН-коды в задачах подтверждения платежных операций или при входе в аккаунт.

Какие варианты интеграции технологий распознавания по лицу с другими биометрическими и небиометрическими технологиями известны? Что ожидать в будущем?

Игорь Ядрихинский, PERCo
Для усиления контроля доступа, например, на режимных объектах доступ может осуществляться по распознаванию лиц с подтверждением картой или отпечатком пальца. В аэропортах проверка пассажиров производится путем распознавания лиц и одновременного сканирования документов и штрихкода посадочного талона. такое решение значительно упрощает процесс проверки: система принимает решение о доступе в посадочную зону и открывает турникет без участия сотрудников аэропорта.
В текущих условиях пандемии коронавируса популярны решения, в которых распознавание лиц интегрировано с тепловизорами. Такая система работает, например, в общественном транспорте Китая: при входе пассажир проходит сканирование, при повышенной температуре система распознает его личность и проверяет, обратился ли заболевший впоследствии к медикам.

Алексей Киндялов, RusGuard
Если говорить конкретно про наше решение, терминал распознавания лиц, то здесь интеграционные возможности практически безграничны. По той простой причине, что терминал является непосредственной частью СКУД RusGuard.
Это значит, что если СКУД RusGuard интегрирована с каким-то железом или софтом, то и терминал распознавания лиц будет с ним работать. Это может быть абсолютно что угодно: шлагбаум, алкорамка, ключница, терминал регистрации посетителей или любое другое устройство. Соответственно, если какой-то интеграции нет в нашем портфеле, то по желанию заказчика мы можем довольно оперативно ее разработать.

Алексей Гинце, "ААМ Системз"
Мультибиометрические считыватели существуют, но все же в настоящее время рассматриваются большинством потребителей как экзотика. Что касается других технологий, то, как уже упоминалось выше, интеграция c рroximity- и смарт-считывателями в режиме верификации – это самый распространенный вариант. Продвинутые модели считывателей по лицу позволяют потребителям осуществлять доступ как по одному, так и по нескольким идентификаторам, используя их совместно или по отдельности, если это установлено их правами доступа: лицо, карту, пИН-код, смартфон.

Андрей Христофоров, ITV Group
Первое, естественно, – это двухфакторные системы идентификации, объединяющие распознавание лиц с картами доступа, отпечатками пальцев, радужной оболочкой глаза и др.
Технология идентификации дает широкие возможности для маркетинговой аналитики. Распознавание лиц в сочетании с другими техническими средствами позволяет в режиме реального времени осуществлять подсчет посетителей магазина, выявлять уникальных посетителей, считать количество посещений магазина конкретными покупателями и дифференцировать их по полу и возрасту. Или представьте, что продавец мгновенно узнает обо всех предыдущих покупках клиента, как только тот входит в магазин.
Если вернуться к кейсам, связанным с борьбой с распространением коронавируса, то сейчас распознавание лиц активно интегрируется с детекторами отсутствия медицинской маски и тепловизионной техникой, чтобы идентифицировать людей с повышенной температурой тела.
Насчет будущего я уже подробно ответил. Представьте, что вас будет узнавать ваша люстра и автоматически включать свет приятных вам яркости и оттенка.

Владислав Мараховский, ZKTeco
Многое зависит от региона. Например, в Китае уже есть несколько работающих проектов интеграции распознавания лиц в систему оплаты общественного транспорта, покупок. Скорее всего, интеграция всех смежных систем будет расширяться, а лицо будет некой двухфакторной аутентификацией.

Вячеслав Тесаков, "Равелин Лтд"
На сегодняшний день биометрические технологии, в том числе и системы распознавания по лицу, плотно вошли в нашу жизнь как элемент системы контроля доступа, для учета рабочего времени и в банковском секторе.
Банки активно продвигают идею регистрации пользователей с помощью данной технологии (выдача кредитов, проведение платежей и т.д.). На мой взгляд, такой подход при проведении платежей не очень удобен, но это дело вкуса.
И это не предел. Данная технология может применяться везде, где сегодня человек фактически просто контролирует документы, например при регистрации на посадку в транспорте (в самолет или поезд). Интеграция технологии распознавания с платежными системами, включая 1С, уже существует, но используется неактивно. а ведь возможно ее применение в ресторанах и кафе при резервировании столов, при выдаче интернет-заказов на почте либо в магазинах. еще одно направление, где данная технология очень удобна и только начинает использоваться, – регистрация на конференции, семинары и т.д.
В будущем системы распознавания могут внедряться и как элемент контроля при выдаче товаров на складах и в транспортных компаниях, на таможне и в других местах.

Денис Силин, Sigur
На данный момент известно только про комбинацию биометрических технологий для организации более строгого доступа на объекты. Сами по себе они отличаются друг от друга, но их объединяет человек. На мой взгляд, в дальнейшем все будет идти ко все большей персонализации и уменьшению стоимости идентификатора.

фото014

Александр Пазин, ООО "ТРИДИВИ" (3DiVi Inc)
Если иметь в виду задачи идентификации/аутентификации, то, говоря о биометрических технологиях, можно выделить три основных "больших" вектора развития:

  1. Комбинации методов и модальностей, повышающие достоверность биометрической идентификации до искомых 100%. О некоторых подходах говорилось выше.
  2. Развитие умных систем идентификации, при необходимости деликатно уведомляющих субъекта, что производится контроль, но не отвлекающих специально его внимание для этого.
    В настоящее время большая часть разработок в этой области приходится на различные мобильные приложения – ассистенты пользователя для проведения идентификации.
  3. Создание доверенных систем хранения (в том числе распределенных и глобальных) идентификационных данных пользователей в виде цифровых профилей, которыми пользователь по своему усмотрению может поделиться с вызывающей системой для проведения его идентификации, а после при необходимости – отозвать разрешение на использование, тем самым реализуя принцип самоуправления своими идентификационными данными. На сегодняшний день уже есть ряд интересных разработок в этой области, использующих блокчейн-технологии и смарт-контракты для систем идентификации.

Что же касается небиометрических технологий, то здесь, на наш взгляд, поле исследований сводится к тому, что человек – это, во-первых, уже почти точно цифровой объект представления (пользователь смартфона, цифровой профиль и многообразие разных учетных записей,) и область разрабатываемых идей здесь понятна, а во-вторых – биологическая единица, проявляющая себя в жизни в некоторой реальной динамике (положение тела, походка, темп движения, локация, траектория и маршрут движения и т.п.) и характерном поведении (выражение лица, эмоции, жестикуляция, ситуационные предпочтения и т.п.), где сейчас происходит вполне естественная эволюция технологий искусственного интеллекта в части распознавания наблюдаемого ситуационного контекста и приближение их к возможностям и сценариям применения биометрических технологий.

Андрей Хрулев, Группа компаний ЦРТ
Сегодня на рынке представлены как системы на базе одной технологии, так и мультимодальные решения. Распознавание лиц можно комбинировать с распознаванием отпечатков пальцев или любой другой биометрической технологией. Но такое решение уже будет стоить дороже, и оно не всегда оправданно.
В задачах контроля доступа чаще всего применяется двухфакторная идентификация, то есть сочетание биометрического и небиометрического идентификатора (пропуск, QR-код и т.д.).
Но нужно отметить, что биометрические технологии и, в частности, распознавание лиц достигли уровня надежности, позволяющего смело отказаться от второго фактора, делая контроль доступа максимально быстрым и комфортным.

Приведите примеры оптимального применения биометрических считывателей с идентификацией по лицу на реальных объектах

Игорь Ядрихинский, PERCo
Технология распознавания лиц в СКУД является достаточно универсальным способом идентификации и эффективно работает в ритейле, на транспортных объектах и объектах массового пребывания людей, на предприятиях и в офисах компаний.

Алексей Киндялов, RusGuard
Оптимального применения, пожалуй, не существует, так как у каждого заказчика почти всегда своя задача и свой кейс. Одни монтируют терминалы на турникеты, делают однофакторную идентификацию и тем самым упрощают проход для сотрудников: хочешь – проходи по карте, хочешь – по смартфону, а если заняты руки или забыл пропуск – по лицу. Например, так терминалы работают в некоторых московских офисах МТС.
У других заказчиков терминал – это дополнительная мера защиты, чтобы полностью исключить возможность передачи пропусков сотрудниками. На проходной нужно приложить карту к считывателю, распознать лицо, а в завершение еще и сделать выдох в алкорамку. Для доступа в особо значимые и охраняемые помещения также используются терминалы распознавания лиц, но уже более компактные. так, например, происходит идентификация сотрудников на волгоградском пищевом комбинате "Виво Маркет".

Алексей Гинце, "ААМ Системз"
СКУД крупной компании или банка с включением дополнительного режима учета рабочего времени (УРВ) и интеграцией со специализированными кадровыми подсистемами.
Организация биометрического доступа на промышленных предприятиях, где есть высокая вероятность повреждения отпечатков пальцев (добывающие отрасли, химическая промышленность, тяжелое машиностроение, металлургия и др.).
Организация доступа по биометрическим признакам в компаниях с филиальной структурой – учет персонала во всех отделениях.
Компании с требованиями повышенной защиты от передачи идентификатора сторонним лицам.
Организация для крупных компаний мобильных точек доступа персонала на корпоративные мероприятия.
Организация доступа VIP-персонала в закрытые зоны и территории.

Андрей Христофоров, ITV Group
Для учета рабочего времени сотрудников в любом офисе или на предприятии, не ограничивая доступ в здание. Система идентифицирует сотрудника и фиксирует время, когда он пришел на работу и когда ушел. Распознавание лица занимает меньше секунды. Такие системы особенно полезны работодателям, которые имеют много наемного персонала, работающего посменно и с гибким графиком, позволяя упростить бумажную работу и контроль.

Владислав Мараховский, ZKTeco
Всегда нужно правильно оценивать масштаб системы и сценарии применения биометрии.
Например, на проходных с турникетами использование отпечатков пальцев не всегда целесообразно. Хотя скорость распознавания по отпечатку пальца с появлением новых технологий и выросла в разы, мы чаще советуем использовать этот метод в системах учета рабочего времени, например на специализированном устройстве для сбора событий прихода/ухода, чем на пропускных пунктах. Современные же системы распознавания лиц подходят практически для любого турникета с пропускной способностью 30 человек в минуту.

Вячеслав Тесаков, "Равелин Лтд"
Наиболее удобно использовать данную технологию на проходных, причем независимо от типа предприятия. Если бы считыватель стоил 5000–10 000 рублей, он бы стоял везде. Но поскольку цена его, увы, не такая, то сейчас использовать распознавание по лицу могут позволить себе либо богатые предприятия, либо государственные. Безусловно, очень удобно применять данную технологию в строительстве и ритейле, где много временных рабочих, это для них практически панацея. такой подход активно продвигается представителями банковского сектора, но люди не хотят (боятся) сдавать свои биометрические данные. Как я уже говорил, здесь очень важен элемент доверия.
Если бы база данных принадлежала государству в лице МВД или ФСБ и сдавать их можно было только через сайт госуслуг, то доверия было бы больше и технологию распознавания лиц можно было бы использовать шире.

рис15Сферы, в которых распознавание лиц наиболее распространено (по результатам исследования проекта "Системы безопасности")

Александр Пазин, ООО "ТРИДИВИ" (3DiVi Inc)
С одной стороны, уже привычный смартфон с распознаванием владельца по лицу, с другой – например, система биометрической идентификации в составе комплекса пограничного контроля, работающего в аэропорту, на вокзале, пограничном пункте и т.д.
Между ними – многообразие гражданских применений биометрии и биометрических сенсоров (считывателей), включая СКУД, домофонные и лифтовые системы, оплату по лицу в кафе/магазине, биометрический каршеринг и личные автомобили, сервисы Digital Signage в ритейле, вендинговые автоматы нового поколения, банковские терминалы-роботы.
На подходе – дистанционная медицина с биометрией, биометрические билетные системы, удостоверение гражданских сделок, социальные сервисы и роботы-компаньоны.
Многое еще ждет нас впереди, остается только пожелать человеку и социуму сохранить систему базовых культурных ценностей, включая бережное отношение к жизни человека и его неизбежному цифровому "завтра".

Андрей Хрулев, Группа компаний ЦРТ
Спортивные объекты. За годы работы на стадионах и ледовых аренах система "Визирь" зарекомендовала себя как наиболее эффективное средство недопуска на объект лиц с судебным запретом на посещение спортивных мероприятий, предотвращая тем самым материальные и репутационные издержки спортивных клубов.

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №3/2020

Больше статей по безопасности >>

Темы:БиометрияРаспознавание лицЖурнал "Системы безопасности" №3/2020

Хотите сотрудничать?

Выберите вариант!

 

Получить консультацию
Печатное издание
Интернет-портал
Стать автором
Комментарии

More...