Распознавание лиц является одним из наиболее эффективных способов идентификации людей в целях контроля доступа и обеспечения безопасности.
Распознавание лиц - это навык, в котором люди очень хороши. Обработка данных и извлечение сохраненной информации - это то, что хорошо умеют компьютеры. В течение многих лет перед разработчиками систем безопасности стояла задача соединить их вместе. Понимание того, что научить машину распознавать лица реалистичнее, чем научить людей ежесекундно обрабатывать тысячи вычислительных команд, стало толчком к развитию систем распознавания лиц.
Главная проблема распространения технологии распознавания лиц связана с нереалистичными ожиданиями пользователей. Самый известный «провал» технологии распознавания лиц зафиксирован в одном из районов Лондона в конце 1990-х годов. Средства массовой информации выстроились в очередь, чтобы высмеять систему, так как в течение испытательного периода она не идентифицировала правильно ни одного человека.
Каждый, кто знаком с законом Мура, поймет, что система, которая была установлена два десятилетия назад, уже может считаться архаичной. Технологии распознавания лиц стремительно развивались: мощность обработки больше не является ограничением, а стоимость хранения данных снизилась.
Есть два различных метода: обнаружение лиц и распознавание лиц. Традиционный метод обнаружения лиц заключается в использовании триангуляции для определения закономерностей, присущих человеческому лицу. После появления искусственного интеллекта этот метод кажется устаревшим (хотя он все еще относительно эффективен). Искусственный интеллект непрерывно «учится» более эффективно распознавать людей, также он может «сопровождать» их, пока не получит подходящие для своей задачи изображения лиц. Этот подход является более гибким и может дать превосходные результаты, но он также требует более мощных технологий обработки данных.
Распознавание лиц основано на технологии обнаружения лиц. Обнаруженное лицо сравнивается с сохраненными шаблонами, чтобы узнать, известен этот человек системе или нет. Технология позволяет создавать белые списки (лица, которым разрешено находиться в данном месте) и черные списки (лица, которым не разрешено там находиться).
За последние годы прогресс в развитии технологии распознавания лиц, как и других видов видеоаналитики, позволил достичь хороших результатов и использовать системы видеонаблюдения в качестве источников дополнительной информации. Алгоритмы обнаружения лиц улучшились, а точность идентификации сделала решения пригодными для различных сфер применения. Видеокамеры наблюдения все чаще оснащаются искусственным интеллектом, который делает их бесценным инструментом.
Источник benchmarkmagazine.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко.
