Выгоды биометрических решений при автоматизации СКУД на проходной

Ни одно предприятие не обходится без современных технологий. Внедрить их или вывести на новый уровень помогают биометрические системы контроля и управления доступом (СКУД) и учета рабочего времени (УРВ).

При умеренном контроле, регламентах и ряде других факторов производительность труда при их использовании повышается на 15–20%. Основная и первостепенная задача – организовать строгий учет рабочего времени сотрудников, выявить и предупредить махинации и подлог со стороны работников и сотрудников подрядных организаций.

К необходимости решения таких вопросов рано или поздно приходят 90% предприятий, от строительных площадок до производственных предприятий легкой и тяжелой промышленности.

Крупные компании с развитой филиальной сетью интересуются созданием системы учета рабочего времени (автоматизировать учет рабочего времени сотрудников по всей России и расчет заработной платы линейного персонала, сократить расходы на ФОТ, выявить и предупредить нарушения режима со стороны работников, проконтролировать аутстафферов, повысить трудовую дисциплину и др.).

Отелям необходима надежная СКУД с идентификацией по лицу для полной автоматизации и доступа постояльцев в номера без ключей и карт.
Производственные предприятия часто просят создать бесконтактную СКУД по геометрии лица или рисунку вен ладони, обеспечить плавный и безболезненный переход с карточной СКУД на биометрическую СКУД и настроить систему учета рабочего времени, интегрированную с корпоративными системами компании. Современные биометрические СКУД и УРВ с успехом решают подобные задачи.

К внедрению современных технологий обычно относятся с недоверием и опасением сотрудники разных предприятий, от ИТ-компаний до ГОК. Однако проходит пара месяцев, и многие принимают новшества как норму рабочего процесса.

Некоторые заказчики переживают за вопросы, связанные с персональными данными. Но обычно оборудование не хранит в себе фотографии пользователей, не обрабатывает и не передает их. Исходное графическое изображение лица пользователя преобразуется специально обученной сверточной нейронной сетью в математический шаблон, который представляет из себя вектор признаков размером 512 байт. Восстановить исходное графическое изображение по шаблону невозможно, так как шаблон не хранит информацию об исходном графическом изображении лица. Шаблоны записываются в память терминала и базы данных без указания ФИО пользователя, то есть данные являются обезличенными. При этом идентификация личности на основе информации, хранящейся в биометрических шаблонах, вне СКУД невозможна.

Обновление старой СКУД на более современную, которая увеличивает скорость и эффективность обработки данных сотрудников и посетителей, является жизненной необходимостью для большинства компаний. Биометрические СКУД выигрывают из-за невозможности потери или подмены идентификатора. Активно развиваются и используются в биометрических терминалах нейросетевые алгоритмы, что обеспечивает в разы большую скорость идентификации, чем обычный программный код, вне зависимости от размера базы данных.

Иллюстрация к статье сгенерирована нейросетью Kandinsky