Автор: Михаил Храмыков , инженер компании Novicam
Распознавание лиц в системе видеонаблюдения: зачем и как это работает
Видеоаналитика — технология, использующая методы компьютерного зрения для автоматизированного получения различных данных на основании анализа последовательности изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей. Видеоаналитика в системах видеонаблюдения не стоит на месте, таким функционалом, как выход из периметра, пропажа предмета из области, детекция пешеходов и прочее, уже никого не удивить. На смену приходят все более интеллектуальные сценарии и функции, одна из которых – распознавание лиц в системах видеонаблюдения. Эта технология появилась относительно недавно и уверенно захватила долю рынка. Технология распознавания лиц на основе биометрии лица является сегодня своеобразной 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 функций обнаружения и слежения. Существуют два основных способа реализации распознавания лиц в видеонаблюдении. При первом способе процедура распознавания лиц может осуществляться самой IP-камерой и передавать видеопоток и метаданные на сервер (ПК) / видеорегистратор. Из положительных моментов: к серверу (ПК) можно подключить большое количество камер, т.к. на его ресурсы не оказывается большой нагрузки. Что касается недостатков данной системы – в случае расширения необходимо будет всегда использовать камеры одного и того же производителя для согласования базы данных и используемых шаблонов распознавания лиц. Второй основной способ – распознавание лиц на стороне сервера с помощью специального ПО, а с камеры видеонаблюдения передавать только видеопоток. Однозначно такую систему удобно использовать в случае, если видеонаблюдение уже установлено на объекте, и нужно только заменить достаточно старый сервер/видеорегистратор. Можно ли отнести к недостаткам дороговизну устанавливаемого сервера, лицензия которого на канал стоит немало из-за высокой производительности сервера? Но и сами камеры с распознаванием лиц на борту стоят недешево, плюс будет необходим демонтаж старых камер и установка новых, поэтому о цене того или иного решения говорить сложно, необходимо рассчитывать индивидуально. Разработчиками ПО систем видеонаблюдения создано множество алгоритмов распознавания лиц, таких как: - распознавание с помощью нейронных сетей; - метод главных компонентов; - активные модели внешнего вида (AAM); - метод гибкого сравнения на графах. Но, несмотря на большое количество разработок, можно выделить общий принцип действия распознавания лица. В системах видеонаблюдения для распознавания лиц используется 2D-пространство, эти алгоритмы наиболее просты по сравнению с 3D- позиционированием. Соответственно производительных ресурсов требуется меньше, исключается использование дополнительных датчиков, но необходимо большее количество условий описания для распознавания лиц в различных условиях. Использование технологии распознавания лиц, безусловно, вносит свой вклад в развитие сферы безопасности. Одним из самых ярких примеров является опыт Китая, где создана база данных более миллиарда человек, информация поступает в единую систему от правоохранительных органов, объектов транспортной инфраструктуры, систем контроля доступа в государственных и коммерческих организациях. Все это позволяет вычислить правонарушителя довольно быстро. Есть хорошие новости и из России: не так давно в Московском метрополитене на станции метро «Октябрьская» при использовании технологии распознавания лиц, в первый же месяц было задержано 42 человека, находившихся в розыске. Камеру или видеорегистратор с функцией распознавания лиц при наличии тревожных выходов возможно интегрировать с системами СКУД, открывая двери, шлагбаумы и взаимодействовать с другой инфраструктурой СКУД при распознавании лица, которое было добавлено в «белый список». А в случае попадания в кадр лица из «черного списка», можно создать оповещение о тревоге. Подобные системы, установленные в магазине, ресторане, кафе, помимо распознавания лиц, обычно осуществляют еще анализ пола и возраста, что позволяет определять целевую аудиторию. Например, путем вывода статистики за месяц для выдачи карт постоянного покупателя или предоставления любимого столика. Во многих системах также присутствует функция трекинга лица, то есть составление маршрута. Данную функцию можно применять в местах крупного скопления людей, в торговых центрах, на транспортных объектах, площадях для составления оптимальных маршрутов и изучения потребительского поведения.
Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru