Подписка
МЕНЮ
Подписка

Ближайшие темы обзоров проекта "СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ"  * Безопасность мест с массовым пребыванием людей. Антитеррор * Технические решения для мониторинга и защиты верхней полусферы * Бюджетные видеокамеры * Турникеты для объектов с высокой проходимостью   Изучайте тематический план и становитесь автором журнала!

Потенциал СКУД на базе технологии распознавания лиц еще не полностью раскрыт

16/09/2020

Согласно экспертным оценкам отраслевых аналитических компаний, глобальный рынок СКУД ежегодно будет расти в среднем на 8,4%. При этом объем сегмента СКУД с технологией распознавания лиц только за 2019 г. увеличился на 18% и продолжает расти. Ранее основными драйверами этого рынка были урбанизация в развивающихся странах, повышение уровня преступности и фактов мошенничества, популяризация беспроводных решений в составе систем безопасности, интеграция последних с Интернетом вещей и облачными платформами. В 2020 г. к ним добавилась пандемия коронавирусной инфекции, которая стимулировала интерес к сфере безопасности, в частности к системам измерения температуры тела и проверки наличия защитной маски.


Потенциал СКУД на базе технологии распознавания лиц еще не полностью раскрыт. Многие заказчики по привычке продолжают пользоваться традиционными технологиями вроде ID-карт или магнитных ключей. Но определенные изменения на рынке уже есть, особенно с учетом роста интереса заказчиков к бесконтактным технологиям. В ближайшие несколько лет ситуация с восприятием биометрических терминалов доступа с распознаванием лиц кардинально изменится. Растущий спрос на идентификацию по лицу обусловлен технологическим прорывом в области машинного обучения.

В отличие от остальной биометрии идентификация по лицу динамична. Другие биометрические методы в СКУД – отпечатки пальцев, рисунок вен ладони, распознавание радужной оболочки глаза – требуют если не прямого физического контакта, то как минимум достаточно близкого.

Ключевые факторы, которые делают данную технологию востребованной:

  • лицо – это биометрический признак, который нельзя передать другому человеку, а значит исключается возможность саботажа или прочих нарушений пропускного режима;
  • скорость распознавания лица на сегодняшний день меньше одной секунды. Это намного быстрее считывания привычной пластиковой карты, которую сначала нужно найти, а затем приложить к считывателю. Сотруднику достаточно лишь на долю секунды взглянуть на экран терминала, и доступ на объект будет разрешен;
  • внедрение и установка терминала распознавания лиц не отличается от привычного считывателя карт доступа: несложный монтаж и понятная настройка в ПО;
  • активное развитие технологий распознавания лиц позволило значительно удешевить производство и разработку. Теперь доступ по лицу можно увидеть не только в самых известных и продвинутых компаниях, но и в рядовых офисах.

Сегодня распознавание лица – это удобная и практичная функция идентификации без пароля. Сама технология относится к области применения теории распознавания образов, которая возникла значительно раньше современных компьютерных систем. Распознавание образов – неотъемлемая часть деятельности мозга. Поэтому в спектре компьютерных дисциплин задачи распознавания относятся к проблематике искусственного интеллекта.

Метод нейронных сетей самый распространенный, объясняется это тем, что использование сверхточных нейронных сетей в отличие от "классической" математики делает распознавание менее зависимым от кооперативности поведения людей, снижает требования к монтажу камер, улучшает качество распознавания в широком диапазоне внешних условий, включая изменяющуюся освещенность.

В большинстве случаев для машинного обучения используется платформа с открытым исходным кодом, поскольку очень сложно разработать свой собственный алгоритм.

"Что ждет рынок неадресных дымовых пожарных извещателей?" читать мнения экспертов в статье >>>

Производители и поставщики оборудования и программного обеспечения уверены: неудачи, которые были при внедрении, связаны в большей степени с использованием технологии на начальном этапе ее развития. Ведь еще пять лет назад точность распознавания колебалась на уровне 80–85%, а сегодня она достигла показателя 99,99%. Алгоритмы машинного обучения позволяют постоянно проводить работу над ошибками и учитывать негативный опыт, а потому неудачных примеров будет все меньше.

Один из важных вопросов, который необходимо решить, заключается в том, для чего планируется использовать систему распознавания по лицу, для идентификации или верификации.

Использование исключительно идентификации при распознавании по лицу для принятия решения о доступе – вопрос, который требует тщательной проработки под каждый конкретный объект и зависит от задач.

Метод идентификации при распознавании по лицу эффективнее всего использовать в задачах обнаружения посторонних на контролируемой территории.

В режиме верификации распознавание лиц работает хорошо, так как задача верификации очень простая даже для средних по качеству систем распознавания лиц. Данный режим можно использовать на любых проходных – в бизнес-центрах, на производственных предприятиях, в институтах, школах.

Биометрические системы могут быть объединены различными способами: параллельно, последовательно или согласно иерархии. Главным критерием при выборе способа объединения систем должна служить минимизация соотношения количества возможных ошибок ко времени одной аутентификации.

Узнайте о возможностях лидогенерации и продвижении через контент

Сейчас уже существуют биометрические терминалы для учета рабочего времени и контроля доступа с распознаванием по лицу, бесконтактным RFID-картам или паролю, а также сетевые биометрические терминалы с идентификацией по лицам, венам ладони, отпечаткам пальцев и считывателем RFID-карт. Некоторые производители применяют терминалы с комбинацией идентификации по лицу, отпечатку пальца, карте и ПИН-коду.

В ближайшие годы следует ожидать значительного проникновения биометрии в нашу повседневную жизнь, распознавание лиц дополнит традиционные способы взаимодействия человека и машины, сделав их более удобными и безопасными.

Наша компания активно применяет биометрические системы в комбинации с высокоскоростными турникетами и видеотерминалами для удобного и быстрого прохода людей. Для бизнес-центров с повышенным потоком людей важна скорость идентификации и принятия решения, так как любая задержка приведет к скоплению людей.

Отдельно необходимо учитывать дизайн входной группы и внешний вид применяемых технических средств безопасности. Так, например, двусторонний видеотерминал позволяет одним устройством обеспечить контроль доступа с двух сторон турникета на вход и выход.

Для образовательных учреждений применяем интеграцию с контрольно-пропускной системой, использование лица как дополнительного идентификатора для контроля учащихся, интеграцию с кампусными картами студента и преподавателя.

Биометрические терминалы с идентификацией по лицу на стадионе решают сразу несколько задач, работая как в режиме идентификации (сравнивая лица болельщиков с базой данных футбольных хулиганов), так и в режиме верификации (подтверждая личность владельца футбольного абонемента).

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №3/2020

Павел Серский

 

 

 

 

Павел Серский
Руководитель направления СКУД ООО "Хай-Тек Секьюрити"

Темы:БиометрияСКУДТехнологии распознаванияЖурнал "Системы безопасности" №3/2020