Подписка
МЕНЮ
Подписка

В ближайшие 3–4 года следует ожидать роста интереса к технологиям идентификации по лицу

Александр Дремин, 19/08/20

Александр Дремин, генеральный директор компании BIOSMART, оценил текущую ситуацию на рынке и поделился профессиональным прогнозом развития технологии распознавания лиц в ближайшем будущем.

рис1-Aug-19-2020-05-51-55-06-AM

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

– До недавнего времени биометрические системы идентификации по лицу были не так широко распространены, как системы, идентифицирующие человека по другим уникальным биометрическим параметрам, например по отпечатку пальца. Однако в последнее время идентификация по лицу активно развивается.

С 2019 г. реализуется приоритетный национальный проект "цифровая экономика Российской Федерации", в рамках которого правительство РФ готовит законопроект об использовании биометрических данных граждан для подтверждения финансовых операций и получения госуслуг. Для реализации этой идеи уже создана единая биометрическая система – глобальная база биометрических данных, в которой именно лицо используется в качестве одного из параметров, идентифицирующих гражданина. Совсем скоро в столице будет запущен пилотный проект по использованию электронного паспорта.

Все это указывает на то, что в ближайшие три-четыре года следует ожидать роста интереса к технологиям идентификации по лицу. Думаю, подтверждение платежных операций и получение госуслуг по лицу прочно войдет в повседневную практику, что придаст дополнительный импульс развитию лицевых технологий в СКУД.

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

– У технологии идентификации по лицу три ключевых преимущества: безопасность, гигиеничность и удобство.

Идентификация лица занимает меньше секунды. Это намного удобнее, чем идентификация по RFID-карте или документам. подлог исключен: встроенные алгоритмы антиспуфинга не дадут устройству "распознать" фотографию или видео. Кроме того, это бесконтактная идентификация, которая не требует от пользователя никаких дополнительных манипуляций.

Так, при использовании лицевых терминалов в СКУД сотруднику достаточно просто подойти к двери, оборудованной терминалом, на секунду задержаться и практически сразу получить доступ в служебное помещение. Не нужно лезть в карман за RFID-картой, не нужно освобождать руки, если несешь в них что-то, и т.д.

Удобно использовать лицевые терминалы и в системах оплаты. подтверждение платежной операции по лицу быстрее, безопаснее и гигиеничнее, чем манипуляции с карточками и ввод ПИН-кода.

Среди факторов, препятствующих развитию технологии, я бы отметил сравнительно высокую цену. Недешевы как комплектующие сами по себе (лицевые терминалы оснащены сложным оптическим оборудованием и мощными процессорами), так и разработка алгоритмов, обеспечивающих высокую безопасность системы. Впрочем, любые технологии со временем дешевеют. Возможно, совсем скоро будут разработаны вполне бюджетные методы идентификации по лицу.

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

– Нейросети лежат в основе всех современных алгоритмов идентификации по лицу.

По сути, задача идентификации по лицу состоит из нескольких этапов: захват кадра с изображением, детектирование лица, оценка положения головы, формирование вектора признаков и т.д. Нейросети, обученные на большом количестве примеров, используются на каждом этапе.

Один из примеров использования нейросети – наше ноу-хау для лицевого терминала Quasar – идентификация по лицу в маске. Мы научили нейросеть определять, надета ли на человеке маска, а также обучили сеть идентифицировать личность по лицу в маске. Уверен, что этот функционал будет очень актуален в период пандемии, поскольку, работая в составе биометрической СКУД, терминал Quasar эффективно распознает лицо человека, даже если оно скрыто под маской.

Думаю, со временем, по мере развития вычислительной техники, стоимость технологий, связанных с использованием нейросетей, будет снижаться, так что сами технологии будут все чаще встречаться в любых устройствах, предназначенных для решения разнообразных задач классификации и идентификации.

Больше мнений экспертов в статье "Биометрическая идентификация по лицу в СКУД" >>>

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

– Если говорить о системах СКУД, то решение о том, какой режим применять, верификацию и идентификацию, зависит от того, какой уровень защиты необходим на объекте, а также от объема базы данных лиц.

Режим верификации часто нужен, когда биометрия служит для подтверждения принадлежности карты пользователю. Многие крупные предприятия не готовы отказаться от карт, их используют в качестве официального пропуска и выдают в отделе кадров. Чтобы исключить возможность передачи такого электронного пропуска постороннему человеку, применяется лицевая биометрия. В этом случае к качеству съемки и разрешению камер предъявляются минимальные требования.

Идентификация – задача иного рода. В этом случае от биометрического устройства требуется распознавание лица в режиме "один из многих" с минимальными ошибками. Качество биометрических шаблонов в этом случае должно быть очень высоким, плюс следует исключить засветку солнечным светом и влияние любых других факторов, ухудшающих биометрические данные. В режиме идентификации также требуется дополнительное время на стабилизацию видеоизображения и захват лучшего кадра.

Следует отметить, что при использовании современных алгоритмов на нейронных сетях время идентификации лица практически не зависит от размера базы данных. Однако если необходимо организовать систему доступа для предприятия с числом сотрудников от 3 тыс. человек, то разумно использовать режим "карта + биометрия" – в результате можно масштабировать систему практически до любых размеров. подобную схему мы применяли в строительной компании со штатом около 15 тыс. сотрудников.

– Какие известны варианты интеграции технологий распознавания по лицу с другими биометрическими и небиометрическими технологиями?

– Биометрические системы идентификации по лицу, как и любые другие биометрические системы, можно интегрировать практически с любой СКУД или сторонним программным комплексом. В нашей практике есть опыт интеграций различных биометрических систем с такими программными комплексами, как "1С: предприятие", SAP, "Девпарк.платный доступ", IIKO, СКУД "РеВеРС 8000" и Sigur. Возможна интеграция с системами видеонаблюдения и IP-камерами, c алкотестером, с мобильным приложением и в целом с любыми исполнительными устройствами.

Актуальная разработка – интеграция лицевого терминала с датчиком температуры. Этот тандем в СКУД не пропустит в рабочую зону человека с лихорадкой – одним из основных симптомов ОРВИ.

При желании на секретных объектах для обеспечения максимальной безопасности возможно комплексное использование биометрических технологий, например идентификация человека по лицу и по рисунку вен ладони. Или по лицу и по голосу. И так далее.

Полагаю, в будущем нас ожидает всеохватное применение технологий идентификации по лицу для подтверждения платежных операций или получения самых разнообразных услуг, потому что, как я говорил, идентификация по лицу – это быстро, надежно и безопасно для здоровья. Думаю, это станет такой же привычной практикой, как оплата с помощью телефона. только, в отличие от телефона, лицо не разрядится, что удобно.

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

– Системы идентификации по лицу оптимально внедрять там, где первоочередное значение имеют факторы скорости, гигиеничности и безопасности передачи данных. Это платежные системы или СКУД на объектах с большой проходимостью, к примеру большие офисные центры.
В 2020 г. компания BIOSMART и оператор единой биометрической системы "Ростелеком" при поддержке банка "Русский Стандарт" реализовали пилотный проект по внедрению сервиса оплаты покупок с использованием технологии идентификации по лицу в кофейне Coffee Bean. Граждане, которые передали в ЕБС биометрические данные и привязали банковскую карту к своему "цифровому аккаунту", подтверждают покупки "по лицу". За техническое воплощение процесса отвечает биометрический терминал BioSmart Quasar, интегрированный с единой биометрической системой. Во время разработки и тестирования этого устройства мы с коллегами сами сдали биометрию. Честно признаюсь, идентификация по лицу как инструмент подтверждения в платежных операциях превзошла самые смелые ожидания.

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №3/2020

Темы:БиометрияСКУДРаспознавание лицСистемы контроля доступаЖурнал "Системы безопасности" №3/2020BioSmart

Хотите сотрудничать?

Выберите вариант!

 

Получить консультацию
Печатное издание
Интернет-портал
Стать автором
Комментарии

More...