Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Биометрия лица

В рубрику "Колонка редактора" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Биометрия лица

Николай Птицын
Редактор рубрики
"Машинное зрение"

Видеоаналитика автоматизирует четыре классические функции средств охраны: обнаружение, слежение, распознавание и прогнозирование. Можно возразить, что порядок немного другой – слежение после распознавания, но на практике точное распознавание происходит после слежения за объектом в течение периода времени с целью накопления данных о нем.

Рассмотрим, например, периметральную видеоаналитику. С одной стороны, ее главная задача – лишь первичное обнаружение нарушителя периметра. С другой – хорошая "периметралка" выполняет все четыре функции: непосредственно обнаружение, слежение (для исключения повторных срабатываний по одному объекту), распознавание (для минимизации ложных срабатываний, вызываемых животными и другим "шумом" окружающего мира) и прогнозирование (для слежения при временном пропадании объекта из поля зрения).

Под распознаванием можно понимать широкий спектр задач – от классификации объекта на цель/шум до идентификации или верификации объекта по биометрическим признакам. Биометрия лица является "вершиной" видеоаналитики – она ставит наиболее сложные задачи и задействует широкий спектр математических инструментов. С одной стороны, биометрическая система реализует функцию распознавания, устанавливая вероятностную связь изображения с идентификаторами людей, зарегистрированных в базе данных. С другой – биометрическая система требует безукоризненной работы остальных двух функций видеоаналитики, а именно: обнаружение и слежение.

По сравнению с другими типами видеоаналитики биометрическая система предполагает работу с большим числом уникальных шаблонов, позволяющих идентифицировать людей, и предъявляет более высокие требования к сенсору, оптике, углу наблюдения, освещению и другим параметрам системы наблюдения.

На сегодня биометрические системы распознавания лиц являются одним из немногих типов видеоаналитики, которые могут работать в местах массового скопления людей. Практически ни один небиометрический алгоритм из представленных на рынке не способен вести индивидуальное обнаружение и слежение за людьми в группе, особенно в плотном потоке.

Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #1, 2012
Посещений: 7346

  Автор

Птицын Н. В.

Птицын Н. В.

Генеральный директор ООО "Синезис"

Всего статей:  33

В рубрику "Колонка редактора" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций