Раздел: КОНТРОЛЬ ДОСТУПА Тема: СКУД (системы контроля и управления доступом) Автор: Ирина ОСТРОУХОВА, директор по работе с партнерами в России и СНГ RecFaces
Технологии будущего в настоящем: машинное и компьютерное зрение и лицевая биометрия
Быстрее, точнее, эффективнее – эти требования сегодня предъявляются к большинству процессов в окружающей нас действительности. Добиться их выполнения человеку помогают технологии компьютерного и машинного зрения. Что это такое? Где применяются эти технологии и как они связаны с лицевой биометрией?
Разбираемся в понятиях На первый взгляд, кажется, что оба термина обозначают одно и то же. На самом деле, ставить между ними знак равенства неправильно. Компьютерное зрение – это область компьютерной науки, тесно связанная с искусственным интеллектом и робототехникой. Во главе научной области стоит развитие технологии, позволяющей компьютерам извлекать информацию из изображений и видео объектов реального мира, а затем анализировать ее. На основе обработанных данных компьютер способен находить и распознавать определенные объекты, классифицировать по заданным признакам, а также отслеживать перемещения. Кроме того, компьютерное зрение умеет анализировать графики, таблицы и текст. Машинное зрение – подраздел компьютерного зрения, чаще всего используемый в промышленности и на производстве. Как правило, такие системы заточены на выполнение конкретных прикладных задач: выявить дефект детали, пересчитать количество сошедших с конвейера единиц продукции и так далее. Принцип их работы тот же: анализ информации на основе захвата и обработки изображения. Как «видят » компьютеры? Работа программы компьютерного зрения состоит из трех этапов. Первый – получение изображения от сенсорного устройства в режиме реального времени. В качестве сенсора обычно выступает фото- или видеокамера. Но это могут быть и «узкоспециальные» устройства, например, аппараты медицинской визуализации. В качестве изображения используются фотографии, видео или 3D-модели. Второй этап – обработка картинки. Первые технологии использовали статистические методы. Но сегодня золотым стандартом является глубокое обучение и алгоритм нейронной сети. С их помощью программа начинает сохранять данные о каждом обработанном изображении, постепенно начиная обучать сама себя. Анализ при этом становится еще более точным. Третий этап – расшифровка полученного изображения, когда компьютер идентифицирует и классифицирует нужные объекты. В зависимости от целей обработки используются следующие функции. Распознавание символов – одна из первых технологий, которая используется для преобразования букв и цифр на картинке в текст. Классификация – компьютер разбивает объекты на картинке на группы по определенному признаку. Например, отличает людей от животных или подсчитывает количество нужных предметов. Идентификация – система распознает нужный объект с картинки и анализирует его внешний вид. Самый яркий пример идентификации — установка личности человека на фото или видео. Отслеживание – анализ того, в какой момент и где находился нужный объект или человек на видео. Объектовая аналитика – распознавание и классификация физических объектов для решения различных технологических задач. Для чего нужно компьютерное зрение? Будучи одной из областей искусственного интеллекта компьютерное зрение ориентировано на автоматизацию тех задач, которые в предыдущие века или десятилетия выполнялись людьми. А конкретно тех, которые требуют имитации зрения человека и его восприятия окружающих объектов. Компьютер перенимает у нас способность видеть, но способен ли он полностью заменить человека? Это сложный вопрос. Хотя искусственный интеллект по своему уровню все ближе подбирается к человеческому разуму, компьютеры по-прежнему не умеют использовать абстрактное мышление или фантазию. И все-таки у компьютерного зрения есть два больших преимущества перед человеком: способность к восприятию бесконечного количества объектов и более высокая работоспособность. В отличие от человека компьютер не устает и не теряет концентрацию. Представим себе оператора системы видеонаблюдения. Он должен часами сидеть на одном месте, всматриваться в экран и следить, не возникнет ли на территории внештатная ситуация. Сколько бы ни было камер, какими бы удобными ни были мониторы наблюдения, через пару часов человек банально устанет, перестанет адекватно воспринимать происходящее на мониторе и с большой долей вероятности пропустит что-то важное. С компьютером такого произойти не может. Поэтому во всем, что касается взаимодействия с визуальной информацией, компьютерное зрение действительно справляется с работой на несколько порядков точнее и быстрее. Где используют компьютерное зрение? Промышленность – та сфера, где компьютерное зрение сегодня внедряют активнее всего. Технологию используют для контроля качества продукции и упаковки, выявления дефектов, подсчета количества выпущенных единиц товара, мониторинга состояния конвейерной линии. Все это позволяет сокращатьть издержки и увеличивать рентабельность производства. Банки – высокий спрос на внедрение технологии обусловлен тенденцией на автоматизацию и цифровизацию ежедневных бизнес-процессов, а также на повышение лояльности клиентов. Мгновенная идентификация клиента в отделениях банка сокращает время обслуживания и дает возможность предложить ему индивидуальный пакет услуг. А удаленная верификация по лицу в мобильных приложениях позволит дистанционно получить банковские услуги. Сельское хозяйство – технологию применяют для анализа изображений полей, сделанных с воздуха. Полученные данные позволяют поддерживать нужный уровень полива посевов, отслеживать созревание и вести учет сбора урожая. А еще бороться с сорняками и заболеваниями растений. Безопасный город – благодаря комплексу инструментов, основанных на искусственном интеллекте, компьютерном зрении и распознавании лиц, становится возможным выявлять уставших водителей за рулем, идентифицировать номерные знаки машин и траекторию их передвижения, а также обеспечивать безопасность в местах массового скопления людей. Комбинация инструментов позволит уполномоченным органам быстро реагировать на инциденты и повышать уровень физической безопасности людей. Транспорт – еще одна перспективная сфера для внедрения компьютерного зрения. Яркий пример – автопилоты. Их существование целиком строится на развитии технологии, ведь именно компьютер в режиме реального времени отслеживает состояние дороги, наличие рядом других машин или дорожных знаков. Разумеется, в этом случае в системе управления используется существенно большее количество данных, дополняющих сведения с камер, что существенно превышает человеческие возможности.
Здравоохранение – компьютерное зрение помогает в диагностике различных заболеваний, в разы повышая качество основных медицинских обследований: рентгена, МРТ или УЗИ. Причем часто технологии удается выявить проблему уже на ранней стадии, когда разглядеть ее «глазами» врача просто невозможно. А в будущем компьютеры и вовсе смогут заменить классические аппараты для диагностики. Такие обследования будут не только точнее, но и безопаснее для пациентов из-за меньших доз облучения. И, разумеется, компьютерное зрение станет локомотивом развития роботохирургии. Ритейл – технология активно адаптируется и к нуждам торговли. Причем не только для защиты от магазинных краж, но и для ведения товарооборота, учета товаров, контроля над выкладкой продукции, мониторинга сроков годности, бесконтактной оплаты «по лицу». Компьютерное зрение и биометрия Биометрия является одним из подразделов или направлений компьютерного зрения. Это тот сегмент технологии, с которым среднестатистический человек знаком лучше всего. Основной принцип работы здесь тот же: камеры передают программе по распознаванию лиц картинку. Программа обрабатывает изображение, «вычленяет» из него лицо человека и определяет уникальный набор его неизменяемых параметров. На их основе формируется биометрический шаблон, после чего он сравнивается с теми шаблонами, которые хранятся в базе данных программы. При наличии или отсутствии совпадения запускается установленный сценарий действий. Например, это может быть оповещение сотрудников службы безопасности о наличии подозрительного лица в здании. Или открытие «биометрического» турникета. Функция распознавания лиц расширяет возможности по использованию компьютерного зрения практически во всех областях, идентификация часто оказывается наиболее востребованной функцией компьютерного зрения. Кроме того, биометрия работает с людьми. А значит помогает нивелировать в различных процессах негативный эффект от человеческого фактора. Рассмотрим основные задачи лицевой биометрии и посмотрим, какую пользу она приносит в упомянутых сферах. Физическая безопасность – ключевая функция распознавания лиц. Внедрение лицевой биометрии в системы видеонаблюдения в разы повышает безопасность как в пределах одного объекта (например, завода или станции ТЭК), так и в масштабах всего города. Городские системы «умного» видеонаблюдения позволяют отслеживать обстановку на улицах и на объектах транспортной инфраструктуры: в метро, на остановках и так далее. Биометрия помогает предотвращать различные противоправные инциденты, в том числе, и теракты, а также повышает эффективность их расследований. Современные алгоритмы распознавания лиц применяются и для обеспечения безопасности сотрудников на производстве. Так, с помощью системы можно удостовериться, что все рабочие используют средства защиты и соблюдают технику безопасности. Информационная безопасность – защита данных сегодня зачастую оказывается не менее важной, чем физическая защита периметра объекта или сотрудников. Это актуально для всех: от промышленных предприятий до медицинских клиник и от государственных учреждений до банков. Интеграция продуктов на основе лицевой биометрии в системы служебных компьютеров позволяет контролировать доступ к информационным ресурсам компании и предотвращать возможные кражи или утечки данных. Финансовые операции – биометрические данные в силу своей уникальности и неотчуждаемости становятся более надежной альтернативой паролям или пин-кодам. Поэтому сегодня биометрия активно используется для идентификации клиентов в банковской сфере, в том числе, и при удаленном обслуживании. Да и «оплата по лицу» за последние годы успела стать вполне себе технологией настоящего. В разных странах ее успешно применяют и для оплаты проезда в общественном транспорте, и для оплаты покупок в кафе или магазинах. Персонализация услуг – использование лицевой биометрии в ритейле делает обслуживание клиентов более персонифицированным. Узнавая покупателя «в лицо», система сама формирует для него специальные предложения или предлагает скидки на интересные именно ему категории товаров. Аналитика данных – биометрия является удобным инструментом сбора достоверных данных. А достоверные данные – это всегда большая ценность, ведь их анализ можно применять практически для любых целей. Например, обладая статистикой по пассажиропотокам в часы пик, мы можем корректировать маршруты и интенсивность движения на наиболее популярных линиях метро или наземного транспорта. А зная, сколько именно людей зашло в наш магазин в разные периоды, можно оценить эффективность той или иной маркетинговой кампании. К повсеместной цифровизации и автоматизации относиться можно по-разному. Однако с трендом на автоматизацию неразрывно связаны и наше настоящее, и наше будущее. В 2020 году глобальный рынок машинного зрения оценивался в ,45 млрд, а к 2030 году эта цифра может достигнуть ,11 млрд. Все активнее технология внедряется и в России, так в 2021 году компьютерное зрение вошло в ТОП-15 наиболее важных цифровых технологий для российской промышленности по версии Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Распознавание лиц не только является одной из ключевых функций компьютерного зрения, но и позволяет значительно расширить сферы применения этой технологии. По мере распространения и популяризации технологии в сферах, где присутствует взаимодействие с человеком, готовые биометрические решения с функцией распознавания лиц будут играть связующую роль в персонализированном взаимодействии между различными системами.
Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru Рады сообщить нашим читателям, что теперь нашем сайте работает модуль обратной связи. Нам важна ваша оценка наших публикаций! Также вы можете задавать свои вопросы.Наши авторы обязательно ответят на них. Ждем ваших оценок, вопросов и комментариев!

Добавить комментарий или задать вопрос

Правила комментирования статей

Версия для печати

Средняя оценка этой статьи: 0  (голосов: 0)
Ваша оценка: