Технологии распознавания лиц: современное решение для повышения безопасности

Илья Беляков, руководитель департамента цифровых технологий группы компаний Integra, комментирует работу систем распознавания лиц и их роль в современных технологиях.

В основе системы распознавания лиц лежит сложная комбинация технологий компьютерного зрения и машинного обучения. В Integra для разработки таких систем используются передовые алгоритмы, включая сверточные нейронные сети, которые обеспечивают высокую точность и надежность. Применение данных технологий делает распознавание лиц важным инструментом в различных областях – от обеспечения безопасности до использования в мобильных приложениях.

Система распознавания лиц работает по следующему алгоритму:

1. Захват изображения: Система фиксирует изображение лица с помощью камеры, будь то фотография или видеопоток.
2. Предобработка изображения: Подготовка изображения к дальнейшей обработке путем нормализации цвета, масштабирования и устранения шума.
3. Обнаружение лица: Система находит и идентифицирует лицо на изображении с использованием алгоритмов, таких как каскады Хаара, HOG или нейронные сети.
4. Извлечение признаков: С помощью глубокого обучения выделяются уникальные особенности лица, такие как расстояние между глазами, форма челюсти, текстура кожи и другие биометрические данные. Чаще всего используются сверточные нейронные сети (CNN). 
5. Создание шаблона лица: На основе извлеченных признаков создается вектор, математический шаблон, представляющий лицо.
6. Сравнение и сопоставление: Вектор сравнивается с базой данных известных лиц для определения соответствия. Для этого используется метод сравнения, такой как евклидово расстояние или косинусная мера сходства.
7. Принятие решения: Система определяет, является ли лицо на изображении известным или неизвестным. Если степень соответствия превышает определенный порог, лицо идентифицируется как известное, иначе как неизвестное.

Эффективность системы в разных странах

Системы распознавания лиц, аналогичные тем, что разрабатывает Integra, активно применяются в различных странах, демонстрируя высокую эффективность. Например:

• Лос-Анджелес, США: Система PredPol сократила количество насильственных преступлений на 21%, а краж со взломом — на 33%.
• Ванкувер, Канада: Использование системы Esri привело к снижению преступлений, связанных с собственностью, на 24%, и насильственных преступлений — на 9%.
• Амстердам, Нидерланды: Система CAS снизила преступления, связанные с наркотиками, на 34%, и общий уровень преступности на 8%.
• Москва, Россия: Система "Сфера" позволила снизить количество преступлений в жилом секторе на 31%, в том числе на 24,1% в подъездах жилых домов.

Integra также добивается значительных успехов, используя умные камеры и аналитику в режиме реального времени. Это позволяет не только пресекать правонарушения на ранних стадиях, но и ускорять расследования до 80%.

Как система распознавания лиц находит людей, изменивших внешность?

Технологии, разработанные Integra, способны идентифицировать людей, изменивших свою внешность, благодаря адаптивным алгоритмам, использующим стабильные биометрические признаки. Важным элементом является аугментация данных. Это включает создание измененных версий исходных изображений (например, повороты, изменения освещения, добавление искусственных аксессуаров), что помогает системе распознавать лица в различных ситуациях.

Кроме того, Integra комбинирует различные биометрические данные, такие как структура лица, голос, походка и сетчатка глаза. Это позволяет системе компенсировать изменения в одной области за счет стабильности других признаков, обеспечивая высокую точность и надежность в самых сложных условиях.

Современные системы распознавания лиц, такие как решения от Integra, продолжают совершенствоваться, учитывая всё больше факторов для точной идентификации людей, даже если они изменили внешность. Благодаря сочетанию глубокого обучения, аугментации данных, мультимодальных методов и регулярного обновления моделей, эти системы обеспечивают высокую точность и надежность в различных условиях.