Качество распознавания лица за последние 5 лет улучшилось в 10 раз

В биометрических СКУД можно использовать большинство соответствующих характеристик человека: отпечатки пальцев, изображение лица, рисунок вен ладоней и пальцев, геометрию формы кисти руки, радужную оболочку глаза (РОГ), сетчатку глаза. Пожалуй, можно сказать, что в СКУД пока не применяются только анализ ДНК и динамические биометрические характеристики, такие как почерк, походка, сердечный ритм и т.д.

Среди многообразия биометрических характеристик человека для использования в системах СКУД наиболее удобным можно считать использование изображения лица. Преимущество этой характеристики заключается в доступной цене комплектующих средств, отсутствии непосредственного контакта со сканером (в отличие, например, от отпечатка пальцев), возможности простой интеграции с системами видеонаблюдения. Изображение лица наряду с отпечатками пальцев – одна из наиболее часто используемых в СКУД биометрических характеристик.

Поскольку распознавание по изображению лица, как и другие способы биометрии, имеет статистический характер, важно определить значения статистической погрешности, которая характеризует данную биометрическую характеристику.

Оценке ошибок или точности распознавания изображения лица всегда уделялось много внимания, недаром Национальный институт стандартов и технологий США (The National Institute of Standards and Technology, NIST) тратит столько сил на оценку надежности алгоритмов определения личности человека по изображению лица. Первые оценки качества распознавания по изображению лица, проводимые NIST, можно отнести к программе FERET 1994 г., и с тех пор такие проверки проводятся регулярно. Работа по совершенствованию программного обеспечения, в которой активно участвуют и российские фирмы, привела в настоящее время к довольно ощутимым положительным результатам. Так, за последнее пятилетие в результате применения технологий глубоких сверточных нейронных сетей были достигнуты значительно лучшие параметры качества распознавания, чем соответствующие показатели предыдущих пяти лет. Одним из значимых результатов последнего пятилетия является то, что алгоритмы научились правильно распознавать изображение с 90%-ным поворотом головы, что является важным фактором в том числе и для СКУД, поскольку обычно человек не всегда следит за положением своей головы или лица.

COVID-19 и рынок безопасности: риски и возможности. Мнения, прогнозы, экспертиза >>>

Сравнивая проведенные испытания за 2014 и 2019 гг., можно отметить, что качество распознавания за пять последних лет улучшилось в 5–10 раз.

В ряде случаев при распознавании лица человека (и при распознавании посредством анализа РОГ) используется инфракрасная подсветка. Излучение, которое человеческий глаз не замечает, при значительных мощностях может приводить к негативным последствиям для зрения, поэтому статья "Опасен ли для глаз ИК-сканер радужной оболочки" актуальна как очередное напоминание о необходимости обеспечивать соблюдение норм безопасной мощности излучения.

Основным документом, определяющим безопасные уровни ИК-излучения, являются СанПиН 5804-91 "Санитарные нормы и правила устройства и эксплуатации лазеров" и межгосударственный стандарт ГОСТ 31581–2012 "Лазерная безопасность. Общие требования безопасности при разработке и эксплуатации лазерных изделий".

Надежные фирмы, предлагающие свои решения, наверняка ознакомят заказчика с результатами испытаний излучателей, проведенных в установленном порядке в соответствии с данными документами.

Василий Мамаев
Редактор рубрики "Биометрические системы",
заместитель директора НП "Русское биометрическое общество"