В сегменте контроля доступа технология распознавания лиц прошла долгий путь. Когда-то считавшаяся слишком медленной для аутентификации личности и учетных данных людей в условиях интенсивного трафика, технология распознавания лиц превратилась в одно из самых быстрых и действенных решений для аутентификации и контроля доступа во всех отраслях. Достижения в области искусственного интеллекта и передовых технологий нейронных сетей от лидеров отрасли, таких как Intel, повысили точность и производительность распознавания лиц. Однако еще одна причина, по которой технология набирает обороты, связана с быстро растущим спросом на решения для бесконтактного контроля доступа, которые могут помочь минимизировать случаи заражения вирусом в общественных местах.

Эффективность для больших объемов

Современная технология распознавания лиц отвечает всем критериям, чтобы стать универсальным решением для беспрепятственного контроля доступа. Она предоставляет точные, неинвазивные средства аутентификации людей в зонах с высокой проходимостью, включая многопользовательские офисные здания, промышленные объекты и фабрики, где часто бывает несколько смен в день.

Типичные электронные системы контроля доступа полагаются на людей, предоставляющих физические учетные данные, такие как бесконтактные карточки доступа, радиобрелки или смартфоны, которые могут быть утеряны или украдены. Распознавание лиц устраняет эти риски безопасности.

Доступный биометрический вариант

Хотя доступны и другие биометрические инструменты, распознавание лиц дает весомые преимущества. Некоторые технологии используют, например, геометрию руки или сканирование радужной оболочки глаз, но эти варианты обычно медленнее и дороже. Это делает распознавание лиц естественным приложением для повседневной деятельности по контролю доступа, включая учет рабочего времени и посещаемости для рабочих на строительных площадках, складах, а также на сельскохозяйственных и горнодобывающих предприятиях.

Помимо проверки личных данных, с помощью распознавания лиц можно также определить, носит ли человек маску для лица в соответствии с правительственными или корпоративными предписаниями в отношении протоколов безопасности здоровья. Помимо защиты физического местоположения, распознавание лиц также можно использовать для управления доступом к компьютерам, а также к специализированному оборудованию и устройствам.

Преодоление проблем с помощью искусственного интеллекта

Итак, как распознавание лиц стало настолько надежным, ведь когда-то технология сталкивалась со многими проблемами, включая трудности с ракурсом камеры видеонаблюдения, определенными типами мимики и разнообразными условиями освещения?

Благодаря появлению так называемых «сверточных» алгоритмов на основе нейронных сетей инженеры смогли преодолеть эти препятствия. Так, например, совместными усилиями компании Intelligent Security Systems (ISS) и технологического гиганта Intel было создано решение для распознавания лиц SecurOS FaceX. Решение работает на базе нейронных сетей и машинного обучения, что позволяет аутентифицировать широкий спектр лиц и мимики, в том числе тех, что были сняты при меняющемся свете, с разными уровнями разрешения и на разных расстояниях от видеокамеры.

Безопасное ПО для видеонаблюдения

Распространенное развертывание технологии распознавания лиц начинается с IP камер видеонаблюдения, которые передают отснятый материал в защищенную систему управления видео, подключенную к видеоархиву. Когда программное обеспечение первоначально регистрирует лицо человека, оно создает «цифровой дескриптор», который сохраняется в виде числового кода, что навсегда ассоциируется с одной личностью. Система шифрует и сохраняет эти числовые коды в базе данных SQL. Для удобства и экономии средств видеосервер выполняет все процессы нейронной сети, не требуя каких-либо специальных карт графического процессора.

Уникальные цифровые идентификаторы

Следующий шаг включает сопоставление лиц, снятых на видеозаписи, с их уникальными цифровыми дескрипторами в файле. Система может сравнивать недавно снятые изображения с большими базами данных известных людей или лиц, снятых из видеопотоков. Технология распознавания лиц может обеспечить многофакторную аутентификацию, поиск в списках видеонаблюдения по определенным характеристикам — возраст, цвет волос, пол, этническая принадлежность, растительность на лице, очки, головные уборы и прочие идентификаторы.

Надежное шифрование

Для обеспечения конфиденциальности во всей системе предусмотрен зашифрованный и безопасный процесс входа, который предотвращает несанкционированный доступ как к базе данных, так и к архиву. Дополнительный уровень шифрования доступен за счет использования жестких дисков с самошифрованием (SED), на которых хранятся видеозаписи и метаданные. SED-совместимые диски используют специальные микросхемы, которые шифруют данные с помощью AES-128 или AES-256 (сокращение от Advanced Encryption Standard).

Меры защиты от спуфинга

Как технология распознавания лиц обращается с людьми, которые пытаются обмануть систему, например, надев маску, чтобы скрыть свое лицо? FaceX от ISS, например, включает возможности анти-спуфинга, которые по сути проверяют «живость» данного лица. Алгоритм может легко пометить плоскую, двумерную природу маски для лица, распечатанной фотографии или изображения на мобильном телефоне и подать сигнал тревоги "ложный" или задействовать охранную сигнализацию.

Повышенная скорость входа

Включение технологии распознавания лиц в существующие системы контроля доступа является простым и экономичным. Системы могут работать со стандартными камерами видеонаблюдения и компьютерами. Пользователи также могут использовать существующую инфраструктуру для сохранения эстетики здания. Система распознавания лиц может завершить процесс обнаружения и распознавания в одно мгновение, открывая дверь или турникет менее чем за 500 м/с. Такая эффективность может избавить от бесполезных потерь времени, связанных с проверкой службы безопасности и управлением учетными данными вручную.

Жизненно важный инструмент

Современные решения для распознавания лиц можно масштабировать до бесконечности, чтобы соответствовать требованиям глобальных предприятий. В результате распознавание лиц в качестве учетных данных все чаще применяется для широкого спектра приложений, которые выходят за рамки традиционного контроля доступа и систем безопасности, включая здоровье и управление персоналом. Все эти возможности делают технологию распознавания лиц естественным и беспроблемным решением для СКУД, как с точки зрения производительности, так и с точки зрения стоимости.