Подписка
МЕНЮ
Подписка

Ближайшие онлайн-мероприятия компании "Гротек" 22 октября. AgroTech: интеллектуальные технологии в сельском хозяйстве 23 октября. Выбор и проектирование автоматических систем пожаротушения 29 октября. BPM/ECM-платформы для автоматизации бизнес-процессов 30 октября. Управление данными для современного цифрового предприятия 31 октября. Комплексная безопасность объектов промышленности   Регистрируйтесь и участвуйте!

Идентификация по лицу в СКУД: ключевые параметры, основные потребители, тренды

Марина Бойко, главный редактор, 07/08/20

Прокатившаяся по миру пандемия COVID-19 внесла и продолжает вносить серьезные коррективы в рынок систем контроля и управления доступом (СКУД) в целом ив такой его специфический сегмент, как биометрическая идентификация по лицу. Редакция проекта "Системы безопасности" провела опрос участников рынка по данной теме, в нем приняли участие 211 респондентов, которые ответили на 14 вопросов. Итоги исследования подводим в данной статье.

Аудитория

Первые несколько вопросов позволили идентифицировать и разделить на ключевые сегменты аудиторию. Основная часть опрошенных (58%) заявила, что они являются производителями, разработчиками, системными интеграторами. Для простоты назовем их ПРОИЗВОДИТЕЛИ.

Меньшая часть (22%) респондентов отнесла себя к категории "корпоративный заказчик, консультант" и 6% – к категории "представитель госструктур". Назовем две последние группы ПОТРЕБИТЕЛИ. Первичная оценка позволяет грубо разделить аудиторию как 2/1 – ПРОИЗВОДИТЕЛИ/ПОТРЕБИТЕЛИ.

РИС1Участники исследования

ПРОИЗВОДИТЕЛИ разбились на системных интеграторов (41%), проектно-монтажные организации (34%), разработчиков (32%) и непосредственно производителей (30%). При этом дистрибьюторов оказалось немного (13%), а представителей торговых домов и того меньше (6%). В связи с высоким уровнем наукоемкости данного направления такой расклад участников опроса не вызывает удивления, как и первое место системных интеграторов. Биометрические считыватели (в том числе с идентификацией по лицу) рассматриваются многими потребителями как составная часть крупной СКУД и должны быть грамотно в нее интегрированы, что весьма непросто сделать на достойном уровне.

Состав аудитории делает результаты опроса особенно интересными для тех, кому интересно прежде всего мнение профессионалов в области биометрии. В то же время высокое количество лиц, принимающих решение, в группе ПОТРЕБИТЕЛЕЙ может дать важную информацию по их ожиданиям и предпочтениям.

РИС2Наиболее эффективные сценарии применения распознавания лиц

Сценарии применения

Идентификация по лицу успешно применяется не только в СКУД, но и в некоторых смежных областях. Респонденты могли указать сразу три наиболее распространенных и востребованных варианта применения систем идентификации по лицу. С большим отрывом (74%) лидировал вариант "доступ на объект", что неудивительно, поскольку главная тема опроса была связана со СКУД. второе место (38%) у "безопасность города и государства" и третье (34%) – "выявление нарушителей и предупреждение мошенничества", что скорее всего связано с универсальностью формулировки вопросов, а также возможностью применения данных систем не только в СКУД, но и в системах учета рабочего времени (УРВ), идентификации по лицу с серверной архитектурой на основе нейроалгоритмов и больших массивов CCTV-камер. Ко всему прочему, биометрия активно внедряется на таможне, что также относится к безопасности государства. Четвертое место (30%) – "учет рабочего времени" – тесно связано с первым и третьим вариантами, поскольку рабочее время учитывается на проходной, где, собственно говоря, и осуществляется доступ на объект, а применение биометрии снижает риск возможного мошенничества. Что касается пунктов "контроль опасных зон" (22%) и "контроль за перемещением человека" (24%), то они тесно связаны с первым вариантом и могут быть смело к нему приплюсованы, являясь фактически вариациями на общую тему.

рис3Наиболее важные параметры для системы распознавания лиц в СКУД

Наиболее важные параметры

Ошибку II рода, обычно называемую вероятностью ложного доступа FAR (False Acceptance Rate), большинство респондентов поставило на первое место (50%). При этом ложный отказ FRR (False Rejection Rate), или ошибка I рода, оказался всего лишь на седьмом месте! Это неудивительно, поскольку потенциальная опасность прохода чужака на важный объект для большинства респондентов несопоставимо важнее ложного отказа в доступе своему, который можно нивелировать повторной идентификацией или чисто административными методами.

"Биометрическая идентификация по лицу в СКУД. Мнения экспертов" читать >>>

Куда интереснее второе место (49%) у "скорость идентификации" и третье (45%) у "возможность интеграции с другими системами".

Скорость является критичным параметром, особенно на проходной, и высоко оценивается потребителями, о чем, конечно, знают все разработчики и интеграторы. Что касается интеграционных возможностей, то системы биометрической идентификации обычно в чистом виде малоинтересны заказчикам, которым надо решить задачу обеспечения безопасности объекта в комплексе. Следовательно, возможность интеграции с другими системами безопасности важна, а интеграция с кадровыми системами обычно связана с функцией УРВ. распознавание живого человека (обнаружение фейков/дипфейков) респонденты поставили на четвертое место, что, на наш взгляд, связано с первым параметром и может быть смело объединено в один пункт.

рис5Причины востребованности технологии распознавания лиц

Основные потребители

По мнению опрошенных экспертов, идентификация по лицу наиболее распространена на следующих рынках (по мере убывания):

  • Банки и финансовые учреждения (67%).
  • Государственные/правительственные объекты (47%).
  • Промышленные предприятия (37%). 

В банках системы идентификации по лицу могут использоваться сразу в двух ипостасях – классический доступ в помещения (СКУД) и доступ к банковским сервисам. Что касается гособъектов, то там такие системы наиболее востребованы на проходной, поскольку используют бесконтактную технологию, удобны и понятны для пользователей и могут эффективно работать в составе систем УРВ. Бесконтактность также является важным фактором для промпредприятий, где контактные методы часто малоперспективны в силу технологических особенностей. например, отпечатки пальцев могут быть повреждены или стерты на горнодобывающих, сталелитейных предприятиях, в химической промышленности и пр.

Востребованность технологии распознавания лица

Как уже было сказано в самом начале, пандемия COVID-19 серьезно скорректировала потребительские предпочтения. На первое место вышла безопасность процесса идентификации, и бесконтактные методы получили серьезные преференции, поскольку обеспечивали максимальную гигиеничность. Этот факт отметило максимальное количество респондентов (62%). На втором месте – удобство использования с результатом (54%) и быстродействие (43%).

Удобство использования связано с бесконтактным методом, так же как и быстродействие, поскольку у пользователей часто нет необходимости жестко позиционировать свое положение перед считывателем, прикладывать палец к сенсору и тратить на это время (как в контактных считывателях отпечатка пальца).

рис6Важные условия для корректной работы системы распознавания лиц

Интеграция со считывателями других технологий

На вопрос о необходимости интеграции терминалов СКУД с распознаванием лиц со считывателями на основе других технологий подавляющее большинство (71%) ответило "да". Оставшиеся 29% респондентов ответили "нет" или "затрудняюсь с ответом". Вторая группа, скорее всего, либо считает режим идентификации для себя единственно приемлемым, либо просто не в курсе различий режимов "верификация" и "идентификация" применительно к биометрии и зачем вообще нужна верификация. С одной стороны, для пользователя идентификация (1хN) проще, поскольку не требуется набирать на клавиатуре ПИН-код или считывать карту доступа на встроенном RFID-считывателе, просто подошел и предъявил лицо. Однако данный режим для считывателя довольно жесткий, поскольку ему необходимо сравнить лицо данного пользователя со всеми введенными ранее в базу. Ко всему прочему, размер математического образа лица (темплейта) для режима идентификации может быть довольно большим. Все это существенно ограничивает объем базы пользователей и при хранении самой базы на борту считывателя накладывает существенные ограничения на количество этих самых пользователей. Верификация с точки зрения аппаратных требований к биометрическому терминалу намного проще, поскольку предварительно введенный идентификатор позволяет проводить сравнение не по всей базе, а в режиме верификации (1х1). Это позволяет существенно упростить сам процесс и увеличить базу пользователей минимум в 10 раз.

Что нужно для корректной работы

Подавляющее большинство (82%) респондентов заявило, что для хорошей работы биометрического терминала распознавания по лицу наиболее критичным является качество алгоритма идентификации. С этим трудно не согласиться. На второе место попала правильная освещенность (56%), что связано с наличием в терминале оптической части и сопутствующим данному факту рискам. Неприятности можно получить не только за счет засветки из-за неправильной установки терминала со встроенной ИК-камерой, но и по причине неудачно расположенных ламп дневного света. Именно поэтому освещенность является важным параметром и требует повышенного внимания. В то же время наличие ИК-камер позволяет без проблем проходить идентификацию даже в темном помещении. Третье и четвертое место поделили "быстродействие (мощность) самого терминала" (45%) и "расстояние до посетителя" (44%).

рис8Ключевые тренды в распознавании лиц

3 ключевых тренда в распознавании лиц

На первое место в трендах респондентами поставлена идентификация по части лица (61%), масочный режим сыграл свою роль. Не все терминалы могут справиться с существенным ограничением получаемых данных из-за наличия маски, но рабочие варианты все же есть. Оптимизация алгоритмов идентификации получила второе место (51%). Крупные и серьезные разработчики совершенствуют встроенные алгоритмы обработки изображения постоянно, поскольку от их работы напрямую зависит оценка работы устройства пользователем. Использование нейросетей и искусственного интеллекта получило третье место (50%). В заключение можно особо отметить, что за счет пандемии темпы развития технологии распознавания людей по лицу ускорились многократно и в ближайшее время стоит ожидать новых перспективных разработок от уже известных и новых компаний.

Ginze

 

 

 

Алексей Гинце
Редактор раздела "Системы контроля и управления доступом"

boyko

Марина Бойко
Главный редактор проекта "Системы безопасности"

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №3/2020

Больше статей по безопасности >>

Темы:ИсследованиеБиометрияСКУДТехнологии распознаванияРаспознавание лицЖурнал "Системы безопасности" №3/2020
Статьи по той же темеСтатьи по той же теме

Хотите сотрудничать?

Выберите вариант!

 

КАЛЕНДАРЬ МЕРОПРИЯТИЙ
ВЫСТУПИТЬ НА ТБ ФОРУМЕ
ПОСЕТИТЬ ТБ ФОРУМ 2021
СТАТЬ РЕКЛАМОДАТЕЛЕМ
Комментарии

More...

More...