У сегменті контролю доступу технологія розпізнавання облич пройшла довгий шлях. Технологія, що колись вважалася надто повільною для аутентифікації особистості та облікових даних людей в умовах інтенсивного трафіку, перетворилася на одне з найшвидших і найдієвіших рішень для аутентифікації та контролю доступу в усіх галузях. Досягнення в галузі штучного інтелекту та передових технологій нейронних мереж від лідерів галузі, таких як Intel, підвищили точність та продуктивність розпізнавання облич. Однак ще одна причина, з якої технологія набирає обертів, пов'язана з попитом на рішення для безконтактного контролю доступу, які можуть допомогти мінімізувати випадки зараження вірусом у громадських місцях.
Ефективність для великих обсягів
Сучасна технологія розпізнавання облич відповідає всім критеріям, щоб стати універсальним рішенням для безперешкодного контролю доступу. Вона надає точні, неінвазивні засоби аутентифікації людей у зонах з високою прохідністю, включаючи розраховані на багато користувачів офісні будівлі, промислові об'єкти та фабрики, де часто буває кілька змін на день.
Типові електронні системи контролю доступу покладаються на людей, які надають фізичні облікові дані, такі як безконтактні картки доступу, радіобрелки або смартфони, які можуть бути втрачені або вкрадені. Розпізнавання облич усуває ці ризики безпеки.
Доступний біометричний варіант
Хоча доступні інші біометричні інструменти, розпізнавання облич дає вагомі переваги. Деякі технології використовують, наприклад, геометрію руки або сканування райдужної оболонки очей, але ці варіанти зазвичай повільніші та дорожчі. Це робить розпізнавання облич природним додатком для повсякденної діяльності з контролю доступу, включаючи облік робочого часу та відвідуваності для робітників на будівельних майданчиках, складах, а також на сільськогосподарських та гірничодобувних підприємствах.
Крім перевірки особистих даних, за допомогою розпізнавання облич можна також визначити, чи людина носить маску для обличчя відповідно до урядових або корпоративних приписів щодо протоколів безпеки здоров'я. Крім захисту фізичного розташування, розпізнавання облич також можна використовувати для керування доступом до комп'ютерів, спеціалізованого обладнання та пристроїв.
Подолання проблем за допомогою штучного інтелекту
Отже, як розпізнавання облич стало настільки надійним, адже колись технологія стикалася з багатьма проблемами, включаючи труднощі з ракурсом камери відеоспостереження, певними типами міміки та різноманітними умовами освітлення?
Завдяки появі так званих «згорткових» алгоритмів на основі нейронних мереж інженери змогли подолати ці перешкоди. Так, наприклад, спільними зусиллями компанії Intelligent Security Systems (ISS) та технологічного гіганта Intel було створено рішення для розпізнавання облич SecurOS FaceX. Рішення працює на базі нейронних мереж та машинного навчання, що дозволяє аутентифікувати широкий спектр облич та міміки, у тому числі тих, що були зняті при мінливому світлі, з різними рівнями роздільної здатності та на різних відстанях від відеокамери.
Безпечне ПЗ для відеоспостереження
Поширене розгортання технології розпізнавання облич починається з IP камер відеоспостереження, які передають відзнятий матеріал у захищену систему керування відео, підключену до відеоархіву. Коли програмне забезпечення спочатку реєструє обличчя людини, воно створює "цифровий дескриптор", який зберігається у вигляді числового коду, що назавжди асоціюється з однією особистістю. Система шифрує та зберігає ці числові коди у базі даних SQL. Для зручності та економії засобів відеосервер виконує всі процеси нейронної мережі, не вимагаючи будь-яких спеціальних карт графічного процесора.
Унікальні цифрові ідентифікатори
Наступний крок включає зіставлення облич, знятих на відео, з їх унікальними цифровими дескрипторами у файлі. Система може порівнювати зняті зображення з великими базами даних відомих людей або облич, знятих з відеопотоків. Технологія розпізнавання осіб може забезпечити багатофакторну автентифікацію, пошук у списках відеоспостереження за певними характеристиками — вік, колір волосся, стать, етнічна приналежність, рослинність на обличчі, окуляри, головні убори та інші ідентифікатори.
Надійне шифрування
Для забезпечення конфіденційності у всій системі передбачено зашифрований та безпечний процес входу, який запобігає несанкціонованому доступу як до бази даних, так і до архіву. Додатковий рівень шифрування доступний за рахунок використання жорстких дисків із самошифруванням (SED), на яких зберігаються відеозаписи та метадані. SED-сумісні диски використовують спеціальні мікросхеми, які шифрують дані за допомогою AES-128 або AES-256 (скорочення Advanced Encryption Standard).
Заходи захисту від спуфінгу
Як технологія розпізнавання облич поводиться з людьми, які намагаються обдурити систему, наприклад, одягнувши маску, щоб приховати своє обличчя? FaceX від ISS, наприклад, включає можливості антиспуфінгу, які по суті перевіряють «живість» даного обличчя. Алгоритм може легко помітити плоску, двомірну природу маски для обличчя, роздрукованої фотографії або зображення на мобільному телефоні і подати сигнал "хибний" або залучити охоронну сигналізацію.
Підвищена швидкість входу
Включення технології розпізнавання облич у існуючі системи контролю доступу є простим та економічним. Системи можуть працювати зі стандартними камерами відеоспостереження та комп'ютерами. Користувачі можуть використовувати існуючу інфраструктуру для збереження естетики будівлі. Система розпізнавання облич може завершити процес виявлення та розпізнавання за одну мить, відкриваючи двері або турнікет менш ніж за 500 м/с. Така ефективність може позбавити марних втрат часу, пов'язаних з перевіркою служби безпеки та управлінням обліковими даними вручну.
Життєво важливий інструмент
Сучасні рішення для розпізнавання облич можна масштабувати нескінченно, щоб відповідати вимогам глобальних підприємств. В результаті розпізнавання облич як облікових даних все частіше застосовується для широкого спектру додатків, які виходять за рамки традиційного контролю доступу та систем безпеки, включаючи здоров'я та управління персоналом. Всі ці можливості роблять технологію розпізнавання облич природним та безпроблемним рішенням для СКУД як з точки зору продуктивності, так і з точки зору вартості.