Система распознавания лиц при помощи систем видеонаблюдения. Алгоритм поиска лиц

Сегодня на рынке представлены сразу несколько типов подобных систем и выполняют они разные по уровню сложности задачи: от дистанционного распознавания в толпе до учета рабочего времени в офисе. Решения для распознавания лиц доступны заказчикам на разных платформах – это серверная архитектура, мобильные и встраиваемые решения и облачные сервисы.

Современные системы работают на нейросетевых алгоритмах глубокого обучения, поэтому точность распознавания максимальная даже для изображений низкого качества, они устойчивы к поворотам головы и обладают другими преимуществами.

Пример 1. Общественная безопасность

Обеспечение безопасности – это своего рода отправная точка, с которой началось внедрение систем биометрической идентификации. Системы дистанционного распознавания лиц применяются для обеспечения безопасности объектов массового нахождения людей.

Самая сложная задача – идентификация человека в толпе.

Так называемое некооперативное распознавание, когда человек не взаимодействует с системой, не смотрит в объектив камеры, отворачивается или пытается скрыть лицо. Например, на транспортно-пересадочных узлах, метро, крупных международных мероприятиях.

Кейсы

Одним из самых значимых проектов 2017 для нашей компании стала крупнейшая международная выставка EXPO-2017, проходившая в Казахстане этим летом. В системе дистанционного биометрического распознавания лиц применялись специализированные камеры.

Выделение лиц в кадре происходит в самой камере и на сервер передается только изображение лица, это разгружает канал и существенно снижает затраты на сетевую инфраструктуру. Камеры контролировали четыре входные группы, в разных частях комплекса. Архитектура системы была разработана таким образом, что входные группы работали по отдельности или все вместе, при этом корректная работа системы обеспечивалась всего 4 серверами и 48 камерами.

С помощью видеоаналитики в режиме онлайн на крупных территориально-распределенных объектах ищут подозреваемых, пропавших людей, расследуют происшествия и инциденты, ведут анализ пассажиропотоков.

В некоторых аэропортах до конца 2017 года биометрия начнет применяться и для регистрации пассажиров на рейс. По данным портала Tadviser , системы «умных гейтов» в аэропортах планируют также внедрить 12 европейских стран (Испания, Франция, Нидерланды, Германия, Финляндия, Швеция, Эстония, Венгрия, Греция, Италия, Румыния).

А следующим шагом должно стать внедрение систем распознавания лиц для прохождения пограничного и миграционного контроля. При государственной поддержке внедрение идентификации по лицу может стать такой же обыденностью, как рамки металлодетекторов в перспективе ближайших трех-пяти лет.

Пример 2. Знать своего покупателя в лицо

Бизнес тоже делает ставку на биометрическую идентификацию по лицу. В первую очередь, это розничная торговля.

Системы распознают пол и возраст покупателей, частоту и время посещения торговых точек, аккумулируют статистику по каждому отдельному магазину сети.

После этого для отдела в автоматическом режиме выводятся подробные отчеты как в целом по сети, так и с разбивкой по торговым точкам. На основе этих отчетов удобно составлять «портрет клиента», планировать эффективные маркетинговые кампании.

К сожалению, мы не можем разглашать заказчиков. В их числе крупнейшие ритейлеры и DIY (Do It Youself) сети, в ассортименте которых присутствует дорогой инструмент и комплектующие.

Как это работает

Многие опасаются утечек конфиденциальной информации, но мы особо подчеркиваем, что никакие личные данные распознанных людей не хранятся в архивах. Более того, хранится даже не изображение, а его биометрический шаблон, по которому изображение не восстановить.

При повторных визитах «подтягивается» биометрический шаблон лица, поэтому система точно знает, кто и сколько раз был в магазине. За сохранность личных данных можно быть спокойным.

Для небольших магазинов, автосалонов, аптек механизм сбора маркетинговой аналитики реализован в облачном сервисе распознавания. Для предприятий малого и среднего бизнеса такой вариант является более предпочтительным, поскольку не требует затрат на серверное оборудование, найм дополнительного персонала, обновление софта и так далее Это, во-первых, удобный инструмент для оценки эффективности торговых точек, а во-вторых, отличный помощник для выявления воров. То есть одна система выполняет сразу несколько функций.

Пример 3. Системы контроля и управления доступом

Помимо вышеперечисленных функций, систему распознавания лиц удобно применять как альтернативу Proximity-картам в системах контроля и управления доступом (СКУД).

Они имеют ряд преимуществ: обеспечивают высокую достоверность распознавания, их невозможно обмануть, скопировать или украсть идентификатор, их легко интегрировать с существующим охранным оборудованием. Можно даже использовать уже имеющиеся камеры наблюдения. Системы биометрической идентификации лиц работают дистанционно и очень быстро с фиксированием событий в архиве.

На базе биометрической СКУД удобно вести учет рабочего времени сотрудников, особенно в крупных офисных центрах.

Кейс

Мы внедрили такую систему на крупном индийском предприятии, которое специализируется в сфере логистики в прошлом году. Число постоянных сотрудников – более 600 человек. При этом компания работает в круглосуточном режиме и практикует «плавающий» трудовой график. С помощью нашей системы дистанционной биометрической идентификации заказчик получил полный и достоверный учет рабочего времени сотрудников, инструмент превентивной безопасности объекта и СКУД.

Пример 4. Пропуск болельщика на стадион

В момент покупки билета в кассах лицо каждого покупателя автоматически фотографируется и подгружается в систему. Так формируется база посетителей матча. Если покупка была через интернет или мобильное приложение, то авторизация возможна удаленно с помощью «селфи». В дальнейшем, когда человек придет на стадион, система его распознает без всяких паспортов.

Идентификация посетителей спортивных соревнований стала обязательной согласно Федеральному закону № 284-ФЗ «О внесении изменений в статью 20 Федерального закона «О физической культуре и спорте в Российской Федерации» и статьи 32.14 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях.

На стадион пройдет именно тот, кто купил билет, передать билет другому лицу или пройти по поддельному билету невозможно. Дистанционное распознавание лиц на стадионах работает по такому же принципу, как на крупных территориально-распределенных транспортных объектах: если человек внесен в списки лиц, которым доступ на стадион запрещен, система его не пропустит.

Кейс

В марте 2016 года в рамках совместного проекта Вокорда и Ханты-Мансийского филиала ПАО «Ростелеком» система дистанционного распознавания лиц применялась для обеспечения безопасности Кубка мира по биатлону, проходившего в Ханты-Мансийске. С 2015 года такая же система успешно работает в многофункциональном спортивном комплексе «Арена Омск». Он входит в шестерку самых больших спортивных сооружений России, является крупнейшим спортивно-развлекательным объектом Сибири и базой хоккейного клуба «Авангард».

Пример 5. Интернет-банкинг и банкоматы

Еще одной нишей, в которой обосновалось распознавание лиц, является банковская сфера. Здесь внедрение новых технологий проходит интенсивно, поскольку финансовый сектор больше других заинтересован в достоверности и сохранности персонифицированной информации.

Сегодня биометрия постепенно начинает, если не вытеснять привычные и устоявшиеся «бумажные» документы, то идти с ними вровень. При этом существенно повышается степень защиты при проведении платежей: для подтверждения транзакции достаточно посмотреть в камеру своего смартфона. При этом сами биометрические данные никуда не передаются, соответственно, перехватить их невозможно.

Внедрение технологий биометрической идентификации напрямую связано с массовым использованием электронных сервисов и устройств, развитием интернет-торговли и распространением пластиковых карт взамен наличных денег.

С появлением высокопроизводительных графических процессоров (GPU) и сверхкомпактных аппаратных платформ на их базе – таким как NVIDIA Jetson – распознавание лиц начало внедряться в банкоматы. Теперь снять наличные или провести операции по счету может только владелец карты, например, через банкоматы Тинькофф-банка . А PIN-код скоро может уйти на пенсию.

Современных интегрированных систем безопасности способны решать задачи любой сложности на всевозможных объектах промышленного, социального и бытового назначения. Очень важными инструментами охранных комплексов являются системы видеонаблюдения, и требования, предъявляемые к функциональным возможностям сегмента, неуклонно растут.

Комплексные системы безопасности

Единая платформа включает в себя модули охранно-пожарного оборудования, контроля и управления доступом, видеонаблюдения или охранного телевидения (СОТ). Функции последнего до недавнего времени ограничивались видеомониторингом и регистрацией ситуации на объекте и прилегающей территории, архивацией и хранением данных. Классические видеосистемы обладают целым рядом существенных недостатков:

• Человеческий фактор. Неэффективная работа оператора при трансляции большого объема информации.
• Невозможность оперативного вмешательства, несвоевременный анализ.
• Значительные временные затраты для поиска и идентификации события.

Развитие цифровых технологий привели к созданию "умных" автоматизированных систем.

Сила в интеллекте

Базовым принципом интеллектуальной является видеоаналитика - технология, базирующаяся на методах и алгоритмах распознавания образов и автоматизированного сбора данных в результате анализа видеопотока. Такое оборудование без участия человека способно обнаружить и отследить в реальном времени заданные цели (автомобиль, группа людей), потенциально опасные ситуации (задымление, возгорание, несанкционированное вмешательство в работу видеокамер), запрограммированные события и своевременно выдать тревожный сигнал. За счет фильтрации не представляющих интереса видеоданных значительно снижается нагрузка на коммуникационные каналы и архивную базу.

Наиболее востребованное средство видеоаналитики - система распознавания лиц. В зависимости от выполняемых функций и поставленных задач к оборудованию предъявляются определенные требования.

Программно-аппаратные средства

Для эффективной работы системы используют несколько типов IP-видеокамер с различными эксплуатационными характеристиками. Обнаружение объекта на подконтрольной территории фиксируют камеры панорамного обзора с разрешением от 1 Мп и фокусным расстоянием от 1 мм и наводят на него сканирующие устройства. Это более совершенные камеры (от 2Мп, от 2 мм), производящие распознавание по простым методикам (3-4 параметра). Для идентификации объекта используют камеры с хорошим качеством изображения, достаточным для применения сложных алгоритмов (от 5 Мп, 8-12 мм).

Наиболее популярные программные продукты для распознавания лиц "Face Интеллект" (разработчик - компания House Control), Face director (компания "Синезис) и VOCORD FaceControl (VOCORD) демонстрируют:

• Высокую вероятность идентификации объекта (до 99 %).
• Поддержку широкого диапазона углов поворота видеокамер.
• Возможность выделения лиц даже в плотной пешеходной массе.
• Вариативность составления аналитических отчетов.

Основы распознавания образов

Любые биометрические системы распознавания базируются на выявлении соответствия считываемых физиологических характеристик личности определенному заданному шаблону.

Сканирование происходит в режиме реального времени. IP-камера транслирует видеопоток на терминал, и система распознавания лиц определяет соответствие изображения хранящимся в базе данных фотографиям. Существует два основных метода. Первый основан на статических принципах: по результатам обработки биометрических параметров создается электронный образец в форме уникального числа, соответствующего конкретной личности. Второй метод моделирует "человеческий" подход и характеризуется самообучаемостью и робастностью. Идентификация личности по видеоизображению происходит с учетом возрастных изменений и других факторов (наличие головного убора, бороды или усов, очков). Такая технология позволяет работать даже со старыми фотографиями и, в случае необходимости, с рентгеновскими снимками.

Алгоритм поиска лиц

Самая распространенная методика детектирования лиц - с использованием каскадов Хаара (наборов масок).

Маска представляет собой прямоугольное окно с различной комбинацией белых и черных сегментов.

Механизм работы программы следующий: видеокадр покрывается набором масок, и по результатам свертки (подсчет пикселей, попавших в белые и черные секторы) подсчитывается разность, сравниваемая с некой пороговой величиной.

Для улучшения работы классификатора создаются положительные (кадры, где присутствуют лица людей) и отрицательные (без таковых) обучающие выборки. В первом случае результат свертки выше порогового значения, во втором - ниже. Детектор лиц с допустимой погрешностью определяет сумму сверток всех каскадов и при превышении порога сигнализирует о присутствии лиц в кадре.

Технологии распознавания

После детектирования и локализации на предварительном этапе происходит яркостное и геометрическое выравнивание изображения. Дальнейшие действия - вычисление признаков и идентификация - могут осуществляться различными методами.

При сканировании лица анфас в помещении с отличной освещенностью хорошие результаты демонстрируют алгоритмы, работающие с двухмерными изображениями. Анализируя уникальные точки и расстояния между ними, система распознавания лиц определяет факт идентификации по коэффициентам различия между "живым" снимком и зарегистрированным шаблоном.

Трехмерные технологии устойчивы к изменению светового потока, допустимое отклонение от фронтального ракурса - до 45 градусов. Здесь анализу подвергаются не только точки и линии, но и свойства поверхностей (кривизна, профиль), метрика расстояний между ними. Для работы таких алгоритмов необходимо максимальное качество видеозаписи с частотой до 200 кадров/с. Основу системы составляют стереовидеокамеры с матрицей от 5 мегапикселей, высоким оптическим разрешением и сведенной до минимума погрешностью синхронизации. Дополнительно они соединяются специальным тактирующим кабелем для передачи синхроимпульсов.

Состояние современного рынка систем

Первые ввиду их высокой стоимости, разрабатывались только для государственных военных объектов и лишь в середине 90-х годов стали доступны коммерческим организациям. Стремительное развитие технологий и позволило увеличить точность систем и расширить сферу их применения. На рынке нашей страны ведущие позиции принадлежат американским и западноевропейским производителям охранных систем. Лидером продаж является оборудование корпораций ZN Vision Technologies и Visionics. Наиболее перспективными среди отечественных разработчиков выглядят исследования и продукты компаний "Вокорд", NTechLab, "Солинг", ООО "ВижнЛабс" и группы "ЦРТ", которые, кроме прочего, занимаются еще и адаптацией зарубежных комплексов к российским условиям.

Компьютерный фейсконтроль

Самая обширная область применения бесконтактной идентификации - борьба с терроризмом и криминалом. Изображение лица преступника хранится в базе данных. В местах массового скопления народа (аэропорты, вокзалы, ТРЦ, спортивные учреждения) ведется съемка людского потока в режиме реального времени на предмет выявления лиц, находящихся в розыске.

Следующая сфера - системы контроля управления доступом: образец фотоизображения на электронном пропуске сравнивается с моделью, полученной в результате обработки данных с видеокамер. Процедура происходит мгновенно, не требуя от проходящих каких-либо дополнительных действий (в отличие от сканирования сетчатки глаза или дактилоскопии).

Еще одна стремительно развивающаяся отрасль - маркетинг. Интерактивный рекламный щит, просканировав лицо человека, определяет его пол и возраст, визуализирует только ту рекламу, которая будет потенциально интересна клиенту.

Тенденции и перспективы развития

Очень востребованы системы распознавания лиц в банковском секторе.

По итогам прошлого года, руководству "Почта Банка", после установки в своих офисах 50000 интеллектуальных видеокамер, удалось сэкономить миллионы рублей за счет профилактики мошенничества в сегментах кредитования и платежей. Специалисты утверждают, что к 2021 году будет создана необходимая инфраструктурная сеть и любые операции в банкоматах станут возможными только после биометрической идентификации лица клиента.

В ближайшее десятилетие высокие технологии позволят открыть сеть магазинов полного самообслуживания: покупатель проходит перед витринами, выбирает понравившийся товар и уходит. Система распознавания лиц и образов определит личность покупателя, покупки и спишет с его счета необходимую сумму.

Ведутся работы по созданию систем распознаванию психоэмоционального состояния. Анализ человеческих эмоций будет востребован в мультимедийных сферах: анимации, кинематографе, индустрии создания компьютерных игр.

Биометрией называется совокупность способов и устройств для идентификации человека, которые основаны на его уникальных физиологических или поведенческих характеристиках.

Этот вид идентификации может применяться для предотвращения запрещенного доступа в здания, к компьютерам, банкоматам, мобильным телефонам и так далее.

Биометрические свойства это:

• отпечатки пальцев;
• геометрия лица;
• радужная оболочка глаз;
• рисунок сетчатки;
• голос;
• почерк;
• печать на клавиатуре;
• узор вен на руках и др.

Наука 2.0 Идентификация личности

Преимущества биометрической идентификации

Биометрическая защита дает больший эффект по сравнению, например, с использованием паролей, смарт-карт, PIN-кодов, жетонов или технологии инфраструктуры открытых ключей. Это объясняется возможностью биометрии идентифицировать не устройство, но человека.

Обычные методы защиты чреваты потерей или кражей информации, которая становится открытой для незаконных пользователей. Исключительный биометрический идентификатор, например, отпечатки пальцев, является ключом, не подлежащим потере.

Классификация способов биометрии

По типу используемой информации биометрическая идентификация делится на:

• Статические способы, основанные на уникальных свойствах, данных человек от рождения и неотъемлемых от него. Физиологические показатели (геометрия ладони или папиллярный узор пальцев) являются неизменными для человека’
• Динамические способы, основанные на поведенческой (то есть динамической) характеристике личности. Эти особенности характерны для подсознательных движений при воспроизведении каких-либо действий (речи, подписи, динамики клавиатурного набора). Такие поведенческие характеристики испытывают влияние управляемых и не очень управляемых психических факторов. Из-за их переменчивости биометрические образцы должны обновляться при их использовании.

Способы идентификации личности по биометрическим параметрам

Этот метод опознавания является самым распространенным. Он использует неповторимость папиллярных узоров пальцев для каждого человека. Специальным сканером получают изображение пальцевого отпечатка. Оно трансформируется в цифровой код и сопоставляется с шаблоном, введенным ранее.

Процесс идентификациидлитсяне больше нескольких секунд. Определенный недостаток, сдерживающий развитие этого метода, состоит в предубеждении некоторых людей, не желающих оставлять данные о своих отпечатках пальцев. Контраргумент разработчиков аппаратуры заключается в том, что информация о папиллярном узоре не хранится, а хранится только короткий идентификационный код, выстроенный по отпечатку пальца и не позволяющий воссоздать узор для сравнения. Преимуществом метода является простота в использовании, надежность и удобство.

Отождествление по форме руки

Этот статический метод основан на измерении формы кисти руки. Она также является уникальным биометрическим параметром человека. Специальное устройство позволяет получить трехмерный вид кисти. В результате получают измерения для создания уникального цифрового кода, идентифицирующего человека.

Данный метод по своей технологии и точности сопоставим с методом отождествления по отпечатку пальца, хотя само устройство для реализации метода занимает много места. Чрезвычайно мала вероятность наличия двух идентичных кистей рук, имеющих одинаковую геометрию, хотя руки с возрастом меняются.

Сегодня идентификация по геометрии руки применяется в законодательных органах, больницах, международных аэропортах и т. д.

Аутентификация радужной оболочки

Основой этого метода является исключительность узора на радужной оболочке глаза. Для его выполнения нужна камера, чтобы получать изображение глаза с достаточным разрешением, и специальное программное обеспечение для выделения из полученного изображения рисунка на радужной оболочке. По нему и создается цифровой код, служащий для идентификации человека.

Достоинством сканеров является то, что от человека не требуют сосредотачиваться на цели, поскольку образец пятен радужной оболочки сосредоточен на поверхности глаза. Сканирование возможно на расстоянии меньше 1 м. Это удобно для использования, например, в банкоматах.

Идентификация по сетчатке глаза

Сетчатки сканируется с помощью низкоинтенсивного инфракрасного света, который направляется к кровеносным сосудам задней стенки глаза через зрачок. Сканеры сетчатки широко распространены в системах доступа на секретные объекты, поскольку у них почти не бывает неправильного разрешения доступа. Ошибки могут объясняться отклонением головы от эталонного положения и неправильной фокусировкой взгляда на источнике света.

Даже у близнецов различается капиллярный рисунок сетчатки. Вот почему этот способ может успешно использоваться для идентификации личности.

Недостатком таких систем можно отнести психологический фактор: не каждый человек может смотреть в темное отверстие, в котором в глаз что-то светит. Кроме того, эти системы чувствительны к неверной ориентации сетчатки, поэтому надо внимательно следить за положением глаза по отношению к отверстию.

Форма лица как объект для идентификации

Этот статический метод идентификации заключается в создании двух- или трехмерного образа лица человека. Камерой и специализированным программным обеспечением на изображении лица подчеркиваются контуры глаз, губ, бровей, носа и т. д. Затем вычисляют расстояния между этими элементами и прочие параметры. По этим сведениям создается образ, который для сравнения преобразуется в цифровую форму.

Этот способ относится к наиболее динамично развивающимся направлениям в индустрии биометрии. Его привлекательность основана на том, что не требуется специального дорогого оборудования. Достаточно персонального компьютера и видеокамеры. Кроме того, отсутствует физический контакт с устройствами. Не нужно прикасаться ни к чему, либо останавливаться, специально ожидая срабатывания системы.

Распознавание по рукописному почерку

Основой идентификации по почерку служит уникальность и стабильность этого фактора для каждого человека. Характеристики измеряются, переводятся в цифровой вид и подвергаются компьютерной обработке. То есть для сравнения выбирается не письмо как продукт, а сам процесс.

Распространены два метода обработки данных: обычное сравнение с образцом и динамическая верификация. Первый ненадежен, потому что подпись не всегда одинакова. Такой метод приводит к большому проценту ошибок. Динамическая верификация состоит в более сложных вычислениях. Этим методом в реальном времени регистрируются параметры самого процесса подписи: скорость движения руки на различных участках, силу давления и длительность разных этапов подписи. Это исключает подделку, так как невозможно в точности скопировать движения руки автора подписи.

Распознавание по клавиатурному почерку

Этот метод, в общем, аналогичен описанному выше, однако подпись в нем заменяется неким кодовым словом, а из оборудования нужна лишь обычная клавиатура. Основной идентификационной характеристикой является динамика клавиатурного набора кодового слова.

Согласно современным исследованиям, клавиатурный почерк обладает определенной стабильностью, благодаря чему можно однозначно идентифицировать личность. Исходными данными является время между нажатием клавиш и их удержания. Причем время между нажатием показывает темп работы, а удержания – стиль работы, то есть плавное нажатие либо резкий удар.

Вначале на этапе фильтрации удаляются данные о «служебных» клавишах – функциональных, управления курсором и т. д.

Потом выделяются следующие характеристики пользователя:

• число ошибок в процессе набора;
• время между нажатиями на клавиши;
• скорость набора.
• время на удержание клавиш;
• аритмичность при наборе.

Распознавание по голосу

Биометрический метод идентификации голоса удобен в применении. Причинами его внедрения являются широкое распространение телефонных сетей и встраивание микрофонов в компьютеры. Недостатками можно считать факторы, оказывающие влияние на распознавание: помехи в микрофонах, окружающие шумы, ошибки в процессе произнесения, разное эмоциональное состояние человека при идентификации и т. п.

Главное в построении устройств аутентификации по голосу – выбор параметров, лучше всего описывающих индивидуальность голоса. Эти параметры сигнала называются признаками индивидуальности. Такие признаки, кроме данных об особенностях голоса, должны иметь и другие свойств. Например, они должны легко измеряться, и мало зависеть от шумов и помех. Кроме того, они должны обладать стабильностью во времени и сопротивляться имитации.

Разработаны системы с применением метода комбинированного анализа голоса с мимикой. Оказывается, мимика говорящего отличает только его и будет иной у произносящего те же слова другого человека.

Термографическое наблюдение лицевых артерий и вен

Идентификация человека по лицу сильно упрощаются, если перейти в инфракрасный диапазон световых волн. Термография идентифицируемого лица выявляет уникальность расположения на лице артерий, снабжающих кожу кровью. Вопроса подсветки для этих биометрических устройств не существует, поскольку они воспринимают лишь температурные перепады лица и свет им не нужен. Эффективность распознавания не зависит от перегрева или переохлаждения лица, естественного старения личности, пластических операций, так как они не изменяют внутреннее положение сосудов.

Способом лицевой термографии можно различать близнецов, лицевые кровеносные сосуды которых сильно различаются.

В этом способе идентификации используется специализированная видеокамера инфракрасного дальнего диапазона.

Идентификация по венам руки

На биометрическом рынке присутствуют устройства, которые построены на анализе индивидуального расположения вен на руках. Во внимание принимается рисунок вен, расположенных на тыльной стороне кисти сжатой в кулак руки. Наблюдение за рисунком вен осуществляет телевизионная камера при инфракрасной подсветке. При вводе изображения производится его бинаризация, выделяющая вены. Подобное оборудование производит единственная английская фирма Vinchek.

Перспективы биометрии

Доминирующим способом идентификации личности по-прежнему остается распознавание отпечатков пальцев. Для этого существуют две главные причины:

• во многих странах начался переход на паспорта с биометрическими данными;
• разработка обновленных моделей сканеров пальцевых отпечатков для применения в маленьких устройствах (сотовые телефоны, карманные ПК, ноутбуки).

Существенное расширение можно ожидать в секторе идентификации по подписи в связи с широким внедрением цифровой электронной подписи. Распознавание голоса тоже может набрать обороты благодаря реализации крупных проектов в строительстве интеллектуальных зданий.

Основные прогнозы сводятся к тому, что внедрение биометрических устройств безопасности в скором будущем приобретет лавинный характер. Борьба с глобальным терроризмом потребует практического использования любых достижений в этой сфере. Благодаря интенсивному развитию мультимедийных и цифровых технологий и дальнейшее их удешевление позволят разработать и внедрить принципиально новые системы идентификации.

Определенные биометрические технологии сейчас проходят стадию разработки и некоторые из них признаны перспективными:

1. термограмма лица в инфракрасном диапазоне;
2. характеристики ДНК;
3. спектроскопия кожи пальцев;
4. отпечатки ладоней;
5. форма ушной раковины;
6. параметры походки человека;
7. индивидуальные запахи человека;
8. уровень солености кожи.

Эти способы биометрической идентификации на сегодняшний день можно считать сформировавшимися. Возможно, скоро они перейдут от научных исследований к коммерческим технологиям.

В последнее время на Хабре появляется множество статей, посвящённых Гугловским системам идентификации по лицам. Если честно, то от многих из них так и несёт журналистикой и мягко говоря некомпетентностью. И захотелось мне написать хорошую статью по биометрии, оно же мне не в первой! Пара неплохих статей по биометрии на Хабре есть - но они достаточно короткие и неполные. Тут я попробую вкратце обрисовать общие принципы биометрической идентификации и современные достижения человечества в этом вопросе. В том числе и в идентификации по лицам.

У статьи есть продолжение , которое, по-сути, является её приквэлом.

В качестве основы для статьи будет использована совместная с коллегой публикация в журнале (БДИ, 2009), переработанная под современные реалии. Коллеги пока Хабре нет, но публикацию переработанной статьи тут он поддержал. На момент публикации статья являлась кратким обзором современного рынка биометрических технологий, который мы проводили для себя перед тем как выдвинуть свой продукт. Оценочные суждения о применимости, выдвинутые во второй части статьи основаны на мнениях людей, использовавших и внедрявших продукты, а так же на мнениях людей, занимающихся производством биометрических систем в России и Европе.

Общая информация

Начнём с азов. В 95% случаев биометрия по своей сути - это математическая статистика. А матстат это точная наука, алгоритмы из которой используются везде: и в радарах и в байесовских системах. В качестве двух основных характеристик любой биометрической системы можно принять ошибки первого и второго рода). В теории радиолокации их обычно называют «ложная тревога» или «пропуск цели», а в биометрии наиболее устоявшиеся понятия - FAR (False Acceptance Rate) и FRR(False Rejection Rate). Первое число характеризует вероятность ложного совпадения биометрических характеристик двух людей. Второе – вероятность отказа доступа человеку, имеющего допуск. Система тем лучше, чем меньше значение FRR при одинаковых значениях FAR. Иногда используется и сравнительная характеристика EER, определяющая точку в которой графики FRR и FAR пересекаются. Но она далеко не всегда репрезентативна. Подробнее можно посмотреть, например, .
Можно отметить следующее: если в характеристиках системы не даны FAR и FRR по открытым биометрическим базам - то что бы производители не заявляли о её характеристиках, эта система скорее всего недееспособна или сильно слабее конкурентов .
Но не только FAR и FRR определяют качество биометрической системы. Если бы это было только так, то лидирующей технологией было бы распознавание людей по ДНК, для которой FAR и FRR стремятся к нулю. Но ведь очевидно, что эта технология не применима на сегодняшнем этапе развития человечества! Нами было выработано несколько эмпирических характеристик, позволяющих оценить качество системы. «Устойчивость к подделке» – это эмпирическая характеристика, обобщающая то, насколько легко обмануть биометрический идентификатор. «Устойчивость к окружающей среде» – характеристика, эмпирически оценивающая устойчивость работы системы при различных внешних условиях, таких как изменение освещения или температуры помещения. «Простота использования» показывает насколько сложно воспользоваться биометрическим сканером, возможна ли идентификация «на ходу». Важной характеристикой является «Скорость работы», и «Стоимость системы». Не стоит забывать и то, что биометрическая характеристика человека может изменяться со временем, так что если она неустойчива– это существенный минус.
Обилие биометрических методов поражает. Основными методами, использующими статические биометрические характеристики человека, являются идентификация по папиллярному рисунку на пальцах, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза, рисунку вен руки, геометрии рук. Также существует семейство методов, использующих динамические характеристики: идентификация по голосу, динамике рукописного подчерка, сердечному ритму, походке. Ниже представлено распределение биометрического рынка пару лет назад. В каждом втором источнике эти данные колеблются на 15-20 процентов, так что это всего лишь оценочное представление. Так же тут под понятием «геометрия руки» скрываются два разных метода о которых будет рассказано ниже.

В статье мы будем рассматривать только те характеристики, которые применимы в системах контроля и управления доступом (СКУД) или в близких им задачах. В силу своего превосходства это в первую очередь именно статические характеристики. Из динамических характеристик на сегодняшний момент только распознавание по голосу имеет хоть какую-то статистическую значимость(сравнимую с худьшими статическими алгоритмами FAR~0.1%, FRR~6%), но лишь в идеальных условиях.
Чтобы ощутить вероятности FAR и FRR, можно оценить, как часто будут возникать ложные совпадения, если установить систему идентификации на проходной организации с численностью персонала N человек. Вероятность ложного совпадения полученного сканером отпечатка пальца для базы данных из N отпечатков равна FAR∙N. И каждый день через пункт контроля доступа проходит тоже порядка N человек. Тогда вероятность ошибки за рабочий день FAR∙(N∙N). Конечно, в зависимости от целей системы идентификации вероятность ошибки за единицу времени может сильно варьироваться, но если принять допустимым одну ошибку в течение рабочего дня, то:
(1)
Тогда получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.1% =0.001 возможна при численности персонала N≈30.

Биометрические сканеры

На сегодняшний день понятие «биометрический алгоритм» и «биометрический сканер» не обязательно взаимосвязаны. Компания может выпускать эти элементы по одиночке, а может совместно. Наибольшая дифференциация производителей сканеров и производителей софта достигнута на рынке биометрии папиллярного узора пальцев. Наименьшая на рынке сканеров 3D лица. По сути уровень дифференциации во многом отображает развитость и насыщенность рынка. Чем больше выбора - тем более тематика отработана и доведена до совершенства. Различные сканеры имеют различный набор способностей. В основном это набор тестов для проверки подделан объект биометрии или нет. Для сканеров пальцев это может быть проверка рельефности или проверка температуры, для сканеров глаза это может быть проверка аккомодации зрачка, для сканеров лица - движение лица.
Сканеры очень сильно влияют на полученную статистику FAR и FRR. В некоторых случаях эти цифры могут изменяться в десятки раз, особенно в реальных условиях. Обычно характеристики алгоритма даются для некой «идеальной» базы, или просто для хорошо подходящей, где выброшены нерезкие и смазанные кадры. Лишь немногие алгоритмы честно указывают и базу и полную выдачу FAR/FRR по ней.

А теперь поподробнее про каждую из технологий

Отпечатки пальцев

Дактилоскопия (распознавание отпечатков пальцев) - наиболее разработанный на сегодняшний день биометрический метод идентификации личности. Катализатором развития метода послужило его широкое использование в криминалистике 20 века.
Каждый человек имеет уникальный папиллярный узор отпечатков пальцев, благодаря чему и возможна идентификация. Обычно алгоритмы используют характерные точки на отпечатках пальцев: окончание линии узора, разветвлении линии, одиночные точки. Дополнительно привлекается информация о морфологической структуре отпечатка пальца: относительное положение замкнутых линий папиллярного узора, «арочных» и спиральных линий. Особенности папиллярного узора преобразовываются в уникальный код, который сохраняет информативность изображения отпечатка. И именно «коды отпечатков пальцев» хранятся в базе данных, используемой для поиска и сравнения. Время перевода изображения отпечатка пальца в код и его идентификация обычно не превышает 1с, в зависимости от размера базы. Время, затраченное на поднесение руки – не учитывается.

В качестве источника данных по FAR и FRR использовались статистические данные VeriFinger SDK, полученные при помощи сканера отпечатков пальцев DP U.are.U. За последние 5-10 лет характеристики распознавания по пальцу не сильно шагнули вперёд, так что приведённые цифры неплохо показывают среднее значение современных алгоритмов. Сам алгоритм VeriFinger несколько лет выигрывал международное соревнование «International Fingerprint Verification Competition», где соревновались алгоритмы распознавания по пальцу.

Характерное значение FAR для метода распознавания отпечатков пальцев – 0.001%.
Из формулы (1) получим, что стабильная работа системы идентификации при FAR=0.001% возможна при численности персонала N≈300.

Преимущества метода. Высокая достоверность - статистические показатели метода лучше показателей способов идентификации по лицу, голосу, росписи. Низкая стоимость устройств, сканирующих изображение отпечатка пальца. Достаточно простая процедура сканирования отпечатка.
Недостатки: папиллярный узор отпечатка пальца очень легко повреждается мелкими царапинами, порезами. Люди, использовавшие сканеры на предприятиях с численностью персонала порядка нескольких сотен человек заявляют о высокой степени отказа сканирования. Многие из сканеров неадекватно относятся к сухой коже и не пропускают стариков. При общении на последней выставке MIPS начальник службы безопасности крупного химического предприятия рассказывал что их попытка ввести сканеры пальцев на предприятии (пробовались сканеры различных систем) провалилась - минимальное воздействие химических реактивов на пальцы сотрудников вызывало сбой систем безопасности сканеров - сканеры объявляли пальцы подделкой. Так же присутствует недостаточная защищённость от подделки изображения отпечатка, отчасти вызванная широким распространением метода. Конечно, не все сканеры можно обмануть методами из Разрушителей Легенд, но всё же. Для некоторых людей с «неподходящими» пальцами (особенности температуры тела, влажности) вероятность отказа в доступе может достигать 100%. Количество таких людей варьируется от долей процентов для дорогих сканеров до десяти процентов для недорогих.
Конечно, стоит отметить, что большое количество недостатков вызвано широкой распространённостью системы, но эти недостатки имеют место быть и проявляются они очень часто.

Ситуация на рынке

На данный момент системы распознавания по отпечаткам пальцев занимают более половины биометрического рынка. Множество российских и зарубежных компаний занимаются производством систем управления доступом, основанных на методе дактилоскопической идентификации. По причине того, что это направление является одним из самых давнишних, оно получило наибольшее распространение и является на сегодняшний день самым разработанным. Сканеры отпечатков пальцев прошли действительно длинный путь к улучшению. Современные системы оснащены различными датчиками (температуры, силы нажатия и т.п.), которые повышают степень защиты от подделок. С каждым днем системы становятся все более удобными и компактными. По сути, разработчики достигли уже некоего предела в данной области, и развивать метод дальше некуда. Кроме того, большинство компаний производят готовые системы, которые оснащены всем необходимым, включая программное обеспечение. Интеграторам в этой области просто нет необходимости собирать систему самостоятельно, так как это невыгодно и займет больше времени и сил, чем купить готовую и уже недорогую при этом систему, тем более выбор будет действительно широк.
Среди зарубежных компаний, занимающихся системами распознавания по отпечаткам пальцев, можно отметить SecuGen(USB-сканеры для PC, сканеры, которые можно устанавливать на предприятия или встраивать в замки, SDK и ПО для связи системы с компьютером); Bayometric Inc. (fingerprint scanners, TAA/Access control systems, fingerprint SDKs, embedded fingerprint modules); DigitalPersona, Inc. (USB-scanners, SDK). В России в данной области работают компании: BioLink (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, ПО); Сонда (дактилоскопические сканеры, биометрические устройства управления доступом, SDK); СмартЛок (дактилоскопические сканеры и модули) и др.

Радужная оболочка

Радужная оболочка глаза является уникальной характеристикой человека. Рисунок радужки формируется на восьмом месяце внутриутробного развития, окончательно стабилизируется в возрасте около двух лет и практически не изменяется в течение жизни, кроме как в результате сильных травм или резких патологий. Метод является одним из наиболее точных среди биометрических методов.
Система идентификации личности по радужной оболочке логически делится на две части: устройство захвата изображения, его первичной обработки и передачи вычислителю и вычислитель, производящий сравнение изображения с изображениями в базе данных, передающий команду о допуске исполнительному устройству.
Время первичной обработки изображения в современных системах примерно 300-500мс, скорость сравнения полученного изображения с базой имеет уровень 50000-150000 сравнений в секунду на обычном ПК. Такая скорость сравнения не накладывает ограничений на применения метода в больших организациях при использовании в системах доступа. При использовании же специализированных вычислителей и алгоритмов оптимизации поиска становится даже возможным идентифицировать человека среди жителей целой страны.
Сразу могу ответить что я несколько предвзято и положительно отношусь к этому методу, так как именно на этой ниве мы запускали свой стартап. Небольшому самопиару будет посвящён абзац в конце.

Статистические характеристики метода

Характеристики FAR и FRR для радужной оболочки глаза наилучшие в классе современных биометрических систем (за исключением, возможно, метода распознавания по сетчатке глаза). В статье приведены характеристики библиотеки распознавания радужной оболочки нашего алгоритма - EyeR SDK, которые соответствуют проверенному по тем же базам алгоритму VeriEye. Использовались базы фирмы CASIA, полученные их сканером.

Характерное значение FAR – 0.00001%.
Согласно формуле (1) N≈3000 - численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Здесь стоит отметить немаловажную особенность, отличающую систему распознавания по радужной оболочке от других систем. В случае использования камеры разрешения от 1.3МП можно захватывать два глаза на одном кадре. Так как вероятности FAR и FRR являются статистически независимыми вероятностями, то при распознавании по двум глазам значение FAR будет приблизительно равняться квадрату значения FAR для одного глаза. Например, для FAR 0,001% при использовании двух глаз вероятность ложного допуска будет равна 10-8 %, при FRR всего в два раза выше, чем соответствующее значение FRR для одного глаза при FAR=0.001%.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. Статистическая надёжность алгоритма. Захват изображения радужной оболочки можно производить на расстоянии от нескольких сантиметров до нескольких метров, при этом физический контакт человека с устройством не происходит. Радужная оболочка защищена от повреждений - а значит не будет изменяться во времени. Так же, возможно использовать высокое количество методов, защищающих от подделки.
Недостатки метода. Цена системы, основанной на радужной оболочке выше цены системы, основанной на распознавании пальца или на распознавании лица. Низкая доступность готовых решений. Любой интегратор, который сегодня придёт на российский рынок и скажет «дайте мне готовую систему» - скорее всего обломается. В большинстве своём продаются дорогие системы под ключ, устанавливаемые большими компаниями, такими как Iridian или LG.

Ситуация на рынке

На данный момент удельный вес технологий идентификации по радужной оболочке глаза на мировом биометрическом рынке составляет по разным подсчетам от 6 до 9 процентов (в то время как технологии распознавания по отпечаткам пальцев занимают свыше половины рынка). Следует отметить, что с самого начала развития данного метода, его укрепление на рынке замедляла высокая стоимость оборудования и компонентов, необходимых, чтобы собрать систему идентификации. Однако по мере развития цифровых технологий, себестоимость отдельной системы стала снижаться.
Лидером по разработке ПО в данной области является компания Iridian Technologies.
Вход на рынок большому количеству производителю был ограничен технической сложностью сканеров и, как следствие, их высокой стоимостью, а так же высокой ценой ПО из-за монопольного положения Iridian на рынке. Эти факторы позволяли развиться в области распознавания радужной оболочки только крупным компаниям, скорее всего уже занимающимся производством некоторых компонентов пригодных для системы идентификации (оптика высокого разрешения, миниатюрные камеры с инфракрасной подсветкой и т.п.). Примерами таких компаний могут быть LG Electronics, Panasonic, OKI. Они заключили договор с Iridian Technologies, и в результате совместной работы появились следующие системы идентификации: Iris Access 2200, BM-ET500, OKI IrisPass. В дальнейшем возникли усовершенствованные модели систем, благодаря техническим возможностям данных компаний самостоятельно развиваться в этой области. Следует сказать, что вышеперечисленные компании разработали также собственное ПО, но в итоге в готовой системе отдают предпочтение программному обеспечению Iridian Technologies.
На Российском рынке «преобладает» продукция зарубежных компаний. Хотя и ту можно купить с трудом. Длительное время фирма Папилон уверяла всех, что у них есть распознавание по радужной оболочке. Но даже представители РосАтома - их непосредственного закупщика, для которого они делали систему рассказывают, что это не соответствует действительности. В какой-то момент проявлялась ещё какая-то российская фирма, которая сделала сканеры радужной оболочки. Сейчас уже не вспомню названия. Алгоритм они у кого-то закупили, возможно у того же VeriEye. Сам сканер представлял собой систему 10-15 летней давности, отнюдь не бесконтактную.
В последний год на мировой рынок вышло пара новых производителей в связи с истечением первичного патента на распознавание человека по глазам. Наибольшего доверия из них, на мой взгляд, заслуживает AOptix. По крайней мере их превью и документация не вызывает подозрений. Второй компанией является SRI International. Даже на первый взгляд человеку, занимавшемуся системами распознавания радужки их ролики кажутся весьма лживыми. Хотя я не удивлюсь если в реальности они что-то умеют. И та и та система не показывает данных по FAR и FRR, а так же, судя по всему, не защищена от подделок.

Распознавание по лицу

Существует множество методов распознавания по геометрии лица. Все они основаны на том, что черты лица и форма черепа каждого человека индивидуальны. Эта область биометрии многим кажется привлекательной, потому что мы узнаем друг друга в первую очередь по лицу. Данная область делится на два направления: 2-D распознавание и 3-D распознавание. У каждого из них есть достоинства и недостатки, однако многое зависит еще и от области применения и требований, предъявленных к конкретному алгоритму.
В кратце расскажу про 2-d и перейду к одному из самых интересных на сегодня методов - 3-d.

2-D распознавание лица

2-D распознавание лица - один из самых статистически неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся, в основном, в криминалистике, что и способствовало его развитию. В последствие появились компьютерные интерпретации метода, в результате чего он стал более надёжным, но, безусловно, уступал и с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется, в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии, или в социальных сетях.

Статистические характеристики метода

Для FAR и FRR использованы данные для алгоритмов VeriLook. Опять же, для современных алгоритмов он имеет весьма обыкновенные характеристики. Иногда промелькивают алгоритмы с FRR 0.1% при аналогичном FAR, но базы по которым они получены ну уж очень сомнительны (вырезанный фон, одинаковое выражение лица, одинаковые причёска, освещение).

Характерное значение FAR – 0.1%.
Из формулы (1) получаем N≈30 - численность персонала организации, при которой идентификация сотрудника происходит достаточно стабильно.
Как видно, статистические показатели метода достаточно скромные: это нивелирует то преимущество метода, что можно проводить скрытую съемку лиц в людных местах. Забавно наблюдать, как пару раз в год финансируется очередной проект по обнаружению преступников через видеокамеры, установленные в людных местах. За последние десяток лет статистические характеристики алгоритма не улучшились, а количество таких проектов - выросло. Хотя, стоит отметить, что для ведения человека в толпе через множество камер алгоритм вполне годится.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. При 2-D распознавании, в отличие от большинства биометрических методов, не требуется дорогостоящее оборудование. При соответствующем оборудовании возможность распознавания на значительных расстояниях от камеры.
Недостатки. Низкая статистическая достоверность. Предъявляются требования к освещению (например, не удается регистрировать лица входящих с улицы людей в солнечный день). Для многих алгоритмов неприемлемость каких-либо внешних помех, как, например, очки, борода, некоторые элементы прически. Обязательно фронтальное изображение лица, с весьма небольшими отклонениями. Многие алгоритмы не учитывают возможные изменения мимики лица, то есть выражение должно быть нейтральным.

3-D распознавание лица

Реализация данного метода представляет собой довольно сложную задачу. Несмотря на это в настоящее время существует множество методов по 3-D распознаванию лица. Методы невозможно сравнить друг с другом, так как они используют различные сканеры и базы. далеко не все из них выдают FAR и FRR, используются абсолютно различные подходы.
Переходным от 2-d к 3-d методом является метод, реализующий накопления информации о лицу. Этот метод имеет лучшие характеристики, чем 2d метод, но так же как и он использует всего одну камеру. При занесении субъекта в базу субъект поворачивает голову и алгоритм соединяет изображение воедино, создавая 3d шаблон. А при распознавании используется несколько кадров видеопотока. Этот метод скорее относится к экспериментальным и реализации для систем СКУД я не видел ни разу.
Наиболее классическим методом является метод проецирования шаблона. Он состоит в том, что на объект (лицо) проецируется сетка. Далее камера делает снимки со скоростью десятки кадров в секунду, и полученные изображения обрабатываются специальной программой. Луч, падающий на искривленную поверхность, изгибается - чем больше кривизна поверхности, тем сильнее изгиб луча. Изначально при этом применялся источник видимого света, подаваемого через «жалюзи». Затем видимый свет был заменен на инфракрасный, который обладает рядом преимуществ. Обычно на первом этапе обработки отбрасываются изображения, на котором лица не видно вообще или присутствуют посторонние предметы, мешающие идентификации. По полученным снимкам восстанавливается 3-D модель лица, на которой выделяются и удаляются ненужные помехи (прическа, борода, усы и очки). Затем производится анализ модели - выделяются антропометрические особенности, которые в итоге и записываются в уникальный код, заносящийся в базу данных. Время захвата и обработки изображения составляет 1-2 секунды для лучших моделей.
Так же набирает популярность метод 3-d распознавания по изображению, получаемому с нескольких камер. Примером этого может являться фирма Vocord со своим 3d сканером. Этот метод даёт точность позиционирования, согласно уверениям разработчиков, выше метода проецирования шаблона. Но, пока не увижу FAR и FRR хотя бы по их собственной базе - не поверю!!! Но его разрабатывают уже года 3, а подвижки на выставках пока не видны.

Статистические показатели метода

Полные данные о FRR и FAR для алгоритмов этого класса на сайтах производителей открыто не приведены. Но для лучших моделей фирмы Bioscript (3D EnrolCam, 3D FastPass), работающих по методу проецирования шаблона при FAR = 0.0047% FRR составляет 0.103%.
Считается, что статистическая надежность метода сравнима с надежностью метода идентификации по отпечаткам пальцев.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Низкая чувствительность к внешним факторам, как на самом человеке (появление очков, бороды, изменение прически), так и в его окружении (освещенность, поворот головы). Высокий уровень надежности, сравнимый с метом идентификации по отпечаткам пальцев.
Недостатки метода. Дороговизна оборудования. Имеющиеся в продаже комплексы превосходили по цене даже сканеры радужной оболочки. Изменения мимики лица и помехи на лице ухудшают статистическую надежность метода. Метод еще недостаточно хорошо разработан, особенно в сравнении с давно применяющейся дактилоскопией, что затрудняет его широкое применение.

Ситуация на рынке

Распознавание по геометрии лица причисляют к «трем большим биометрикам» вместе с распознаванием по отпечаткам пальцев и радужной оболочке. Надо сказать, что данный метод довольно распространен, и ему отдают пока предпочтение перед распознаванием по радужке глаза. Удельный вес технологий распознавания по геометрии лица в общем объеме мирового биометрического рынка можно оценивать в пределах 13-18 процентов. В России к данной технологии также проявляется больший интерес, чем, например, к идентификации по радужной оболочке. Как уже упоминалось ранее, существует множество алгоритмов 3-D распознавания. В большинстве своем компании предпочитают развивать готовые системы, включающие сканеры, сервера и ПО. Однако есть и те, кто предлагает потребителю только SDK. На сегодняшний день можно отметить следующие компании, занимающиеся развитием данной технологии: Geometrix, Inc. (3D сканеры лица, ПО), Genex Technologies (3D сканеры лица, ПО) в США, Cognitec Systems GmbH (SDK, специальный вычислители, 2D камеры) в Германии, Bioscrypt (3D сканеры лица, ПО) – дочернее предприятие американской компании L-1 Identity Solutions.
В России в данном направлении работают компании Artec Group (3D сканеры лица и ПО) – компания, головной офис которой находится в Калифорнии, а разработки и производство ведутся в Москве. Также несколько российских компаний владеют технологией 2D распознавания лица – Vocord, ITV и др.
В области распознавания 2D лица основным предметом разработки является программное обеспечение, т.к. обычные камеры отлично справляются с захвата изображения лица. Решение задачи распознавания по изображению лица в какой-то степени зашло в тупик – уже на протяжении нескольких лет практически не происходит улучшения статистических показателей алгоритмов. В этой области происходит планомерная «работа над ошибками».
3D распознавание лица сейчас является куда более привлекательной областью для разработчиков. В нём трудится множество коллективов и регулярно слышно о новых открытиях. Множество работ находятся в состоянии «вот-вот и выпустим». Но пока что на рынке лишь старые предложения, за последние годы выбор не изменился.
Одним из интересных моментов, над которыми я иногда задумываюсь и на которые, возможно ответит Хабр: а точности kinect хватит для создания такой системы? Проекты по вытаскиванию 3d модели человека через него вполне себе есть.

Распознавание по венам руки

Это новая технология в сфере биометрии, широкое применение её началось всего лет 5-10 назад. Инфракрасная камера делает снимки внешней или внутренней стороны руки. Рисунок вен формируется благодаря тому, что гемоглобин крови поглощает ИК излучение. В результате, степень отражения уменьшается, и вены видны на камере в виде черных линий. Специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку. Не требуется контакта человека со сканирующим устройством.
Технология сравнима по надёжности с распознаванием по радужной оболочке глаза, в чём-то превосходя её, а в чём-то уступая.
Значение FRR и FAR приведено для сканера Palm Vein. Согласно данным разработчика при FAR 0,0008% FRR составляет 0.01%. Более точный график для нескольких значений не выдаёт ни одна фирма.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества метода. Отсутствие необходимости контактировать со сканирующим устройством. Высокая достоверность - статистические показатели метода сравнимы с показаниями радужной оболочки. Скрытость характеристики: в отличие от всех вышеприведённых - эту характеристику очень затруднительно получить от человека «на улице», например сфотографировав его фотоаппаратом.
Недостатки метода. Недопустима засветка сканера солнечными лучами и лучами галогеновых ламп. Некоторые возрастные заболевания, например артрит – сильно ухудшают FAR и FRR. Метод менее изучен в сравнении с другими статическими методами биометрии.

Ситуация на рынке

Распознавание по рисунку вен руки является довольно новой технологией, и в связи с этим ее удельный вес на мировом рынке невелик и составляет около 3%. Однако к данному методу проявляется все больший интерес. Дело в том, что, являясь довольно точным, этот метод не требует столь дорогого оборудования, как, например, методы распознавания по геометрии лица или радужной оболочке. Сейчас многие компании ведут разработки в данной сфере. Так, например, по заказу английской компании TDSi было разработано ПО для биометрического считывателя вен ладони PalmVein, представленного компанией Fujitsu. Сам сканер был разработан компанией Fujitsu в первую очередь для борьбы с финансовыми махинациями в Японии.
Также в сфере идентификации по рисунку вен работают следующие компании Veid Pte. Ltd. (scanner, software), Hitachi VeinID (scanners)
В России компаний, занимающихся данной технологией, мне не известно.

Сетчатка глаза

До недавнего времени считалось, что самый надёжный метод биометрической идентификации и аутентификации личности - это метод, основанный на сканировании сетчатки глаза. Он содержит в себе лучшие черты идентификации по радужной оболочке и по венам руки. Сканер считывает рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза. Сетчатка имеет неподвижную структуру, неизменную по времени, кроме как в результате болезни, например, катаракты.
Сканирование сетчатки происходит с использованием инфракрасного света низкой интенсивности, направленного через зрачок к кровеносным сосудам на задней стенке глаза. Сканеры сетчатки глаза получили широкое распространение в системах контроля доступа на особо секретные объекты, так как у них один из самых низких процентов отказа в доступе зарегистрированных пользователей и практически не бывает ошибочного разрешения доступа.
К сожалению, целый ряд трудностей возникает при использовании этого метода биометрии. Сканером тут является весьма сложная оптическая система, а человек должен значительное время не двигаться, пока система наводится, что вызывает неприятные ощущения.
По данным компании EyeDentify для сканера ICAM2001 при FAR=0,001% значение FRR составляет 0,4%.

Преимущества и недостатки метода

Преимущества. Высокий уровень статистической надёжности. Из-за низкой распространенности систем мала вероятность разработки способа их «обмана».
Недостатки. Сложная при использовании система с высоким временем обработки. Высокая стоимость системы. Отсутствие широкого рынка предложение и как следствие недостаточная интенсивность развития метода.

Геометрия рук

Этот метод, достаточно распространённы ещё лет 10 назад и произошедший из криминалистики в последние годы идёт на убыль. Он основан на получении геометрических характеристик рук: длин пальцев, ширины ладони и.т.д. Этот метод, как и сетчатка глаза - умирающий, а так как у него куда более низкие характеристики, то даже не будем вводить его боле полного описания.
Иногда считается что в системах распознавания по венам применяют геометрические методы распознавания. Но в продаже мы такого явно заявленного ни разу не видели. Да и к тому же часто при распознавании по венам делается снимок только ладони, тогда как при распознавании по геометрии делается снимок пальцев.

Немного самопиара

В своё время мы разработали неплохой алгоритм распознавания по глазам. Но на тот момент такая высокотехнологичная штука в этой стране была не нужна, а в буржуйстан (куда нас пригласили после первой же статьи) - ехать не хотелось. Но внезапно, спустя года полтора таки нашлись инвесторы, которые захотели построить себе «биометрический портал» - систему, которая бы кушала 2 глаза и использовала цветовую составляющую радужной оболочки (на что у инвестора был мировой патент). Собственно теперь мы этим и занимаемся. Но это не статья про самопиар, это краткое лирическое отступление. Если кому интересно есть немного инфы, а когда-нибудь в будущем, когда мы выйдем на рынок (или не выйдем) я тут напишу пару слов о перипетиях биометрического проекта в России.

Выводы

Даже в классе статических систем биометрии имеется большой выбор систем. Какую из них выбрать? Всё зависит от требований к системе безопасности. Самыми статистически надежными и устойчивыми к подделке системами доступа являются системы допуска по радужной оболочке и по венам рук. На первые из них существует более широкий рынок предложений. Но и это не предел. Системы биометрической идентификации можно комбинировать, достигая астрономических точностей. Самыми дешёвыми и простыми в использовании, но обладающими хорошей статистикой, являются системы допуска по пальцам. Допуск по 2D лицу удобен и дёшев, но имеет ограниченную область применений из-за плохих статистических показателей.
Рассмотрим характеристики, которые будет иметь каждая из систем: устойчивость к подделке, устойчивость к окружающей среде, простота использования, стоимость, скорость, стабильность биометрического признака во времени. Расставим оценки от 1 до 10 в каждой графе. Чем ближе оценка к 10, тем лучше система в этом отношении. Принципы выбора оценок были описаны в самом начале статьи.


Также рассмотрим соотношение FAR и FRR для этих систем. Это соотношение определяет эффективность системы и широту её использования.


Стоит помнить, что для радужной оболочки можно увеличить точность системы практически квадратично, без потерь для времени, если усложнить систему, сделав её на два глаза. Для дактилоскопического метода - путём комбинирования нескольких пальцев, и распознаванию по венам, путём комбинирования двух рук, но такое улучшение возможно только при увеличении времени, затрачиваемого при работе с человеком.
Обобщив результаты для методов, можно сказать, что для средних и больших объектов, а так же для объектов с максимальным требованием в безопасности следует использовать радужную оболочку в качестве биометрического доступа и, возможно, распознавание по венам рук. Для объектов с количеством персонала до нескольких сотен человек оптимальным будет доступ по отпечаткам пальцев. Системы распознавания по 2D изображению лица весьма специфические. Они могут потребоваться в случаях, когда распознавание требует отсутствия физического контакта, но поставить систему контроля по радужной оболочке невозможно. Например, при необходимости идентификации человека без его участия, скрытой камерой, или камерой наружного обнаружения, но возможно это лишь при малом количестве субъектов в базе и небольшом потоке людей, снимаемых камерой.

Юному технику на заметку

У некоторых производителей, например у Neurotechnology на сайте доступны демо-версии методов биометрии, которые они выпускают, так что вполне можно подключить их и поиграться. Для тех же, кто решит покопаться в проблеме посерьёзнее, могу посоветовать единственную книжку которую я видел на русском - «Руководство по биометрии» Р.М. Болл, Дж.Х. Коннел, Ш. Панканти. Там есть много алгоритмов и их математических моделей. Не всё полно и не всё соответствует современности, но база неплохая и объемлющая.

P.S.

В этом опусе я не вдавался в проблему аутентификации, а только затрагивал идентификацию. В принципе из характеристики FAR/FRR и возможности подделки все выводы по вопросу аутентификации напрашиваются сами. 1

Повсеместное внедрение систем видеонаблюдения вызвало появление спроса на системы распознавания и идентификации по видеофиксации. Такие системы основаны на технологии, использующие методы компьютерного зрения для автоматизированного получения различной информации на основании анализа последовательности изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени. Другими словами, такая технология основана на методах и алгоритмах распознавания образов и обработки изображения в результате анализа видеопотока. Современные системы распознавания и идентификации по видеофиксации способны без участия человека способно обнаружить и отследить в реальном времени заданные цели (например, автомобиль, группа людей) или потенциально опасные ситуации (например, задымление, возгорание, несанкционированный доступ), после чего своевременно выдать тревожный сигнал. Еще одним преимуществом применения таких систем является значительное снижение нагрузки на коммуникационные каналы и архивную базу за счет фильтрации видеопотока в режиме реального времени. Любые системы распознавания и идентификации по видеофиксации базируются на определенном алгоритме выявления соответствия считываемых характеристик заранее заданному шаблону. Видео камера транслирует видеопоток на сервер в режиме реального времени, система распознавания и идентификации определяет соответствие хранящейся в базе данных информации, а идентификация происходит с учетом заранее определенных в системе факторов (например, усов или головных уборов).

система распознавания

идентификация по видеофиксации.

1. Брилюк Д.В., Старовойтов В.В. Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методами. – Минск, 2002. – 54 с. (Препринт / Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси; № 2).

2. Кулябичев Ю.П., Пивторацкая С.В. Обзор методов идентификации людей на основе изображений лиц с учетом особенностей визуального распознавания

3. Рогозин О.В., Кладов С.А. Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц в задаче визуальной идентификации МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия

4. Шерстобитов А.И., Федосов В.П., Приходченко В.А., Тимофеев Д.В. Распознавание лиц на групповых фотографиях с использованием алгоритмов сегментации

5. Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching Laurenz Wiskott , Jean-Marc Fellous , Norbert Kruger , and Christoph von der Malsburg,

Введение

На сегодняшний день в современных системах видеонаблюдения реализован функционал не только по записи видеопотока и вывода изображение на экран, но и по обеспечению различных аналитических функций. Как правило, такие функции заключаются в автоматизации анализа видеоинформации. Одной из наиболее востребованных функций является распознавание и идентификация лиц в зоне контроля. В таких системах в качестве физических параметров используются ключевые особенности человеческого лица, по которым его можно отличать от множества других.

Основная часть

Определим перечень задач, решаемых системами распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени:

1. Верификация. Система распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени может подтверждать личность человека путем сравнения предъявляемого образца с эталонным образцом, записанным в систему ранее. Фактически, выполняется сравнение по схеме «один к одному».

2. Идентификация на закрытом множестве. Система распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени сопоставляет полученное из видеопотока изображение с множеством записанных ранее шаблонов различных людей с целью установления личности, которой принадлежит этот образец. Данная задача может быть решена с учетом того, что персона, которой принадлежит образец, присутствует в базе. В этой задаче выполняется сравнение образцов по схеме «один ко многим».

Определим область применения подобных систем в следующем перечне:

1. Распознавание лиц нарушителей и злоумышленников в общественных местах или на крупных мероприятиях. Системы распознавания и идентификации лиц по видеофиксации получают в режиме реального времени данные из систем видеонаблюдения различных хозяйствующих субъектов и камер, установленных в городе. На основании полученной информации проводится поиск нарушителей или преступников с целью последующей передачи данных правоохранительным органам.

Сегодня в России существуют крупные проекты, направленные на распознавание и идентификацию объектов по видеофиксации в режиме реального времени. С сентября 2017 года часть из 170 000 камер видеонаблюдения в Москве подключили к системе распознавания лиц. Существующая сеть объединяет подъездные видеокамеры, камеры на территории и в зданиях школ и детских садов, стадионах, остановках общественного транспорта и автовокзалах, в парках, подземных переходах и других общественных мест. Благодаря такому подходу появился дополнительный инструмент поиска преступников и нарушителей.

Распознавание лиц людей по всему городу предоставляет уникальные возможности сотрудникам правоохранительных органов. Доступ к системе городского наблюдения получили около 16 тыс. сотрудников правоохранительных органов, государственных и муниципальных организаций. Система располагает разграничением уровня доступа для различных групп пользователей, что позволяет сохранить конфиденциальность действий жителей города.

2. Обеспечение контроля управления доступа. В этом случае видеонаблюдения интегрировано в систему безопасности и управляет контроллерами на турникетах.

Такая система может быть применена как в качестве основной (принимающей решение о пропуске субъекта на закрытую территорию), так и дублирующей. Неопознанные посетители не получат доступа на закрытую территорию, а их фото будет сохранено в базе с целью последующей обработки данного инцидента службой безопасности.

Обычно такие системы устанавливаются на больших предприятиях, где от уровня безопасности зависит эффективность работы компании (например, разработка передовых технологий). Система автоматически распознает всех сотрудников и сравнивает с базой данных. В случае несоответствия или отсутствия человека в системе, система активизирует протоколы безопасности и оповестит сотрудников службы безопасности.

Преимуществом такого применения является минимизация человеческого участия в процессе, повышение трудовой дисциплины сотрудников и снижение издержек хозяйствующих субъектов на оплату труда.

3. Противодействие кражам в гипермаркетах и торговых центрах. Проблема систематических хищений стоит перед каждым крупным магазином с большими торговыми площадями. Дело в том, что существующие системы видеонаблюдения не эффективны в части предотвращения кражи и обычно используется только для получения доказательств уже совершенной кражи, когда ущерб уже нанесен. Системы распознавания и идентификации лиц по видеофиксации способны выявлять повторные потенциальные кражи в случаях, когда в базу данных будут введены данные по нарушителям и средства видеоаналитики выявят потенциального злоумышленника еще на входе в магазин.

4. Организация фейс-контроля в общественных заведениях. Использование системы распознавания лиц с выведением тревожной информации на удаленное устройство сотрудника службы безопасности поможет снизить или полностью пресечь нахождение в общественном заведении нежелательных лиц.

5. Организация продаж и целевой рекламы. На основе распознавания и идентификации лица человека, можно определить его пол, возраст и показать рекламу, которая будет потенциально интересна клиенту. Вместе с тем, на основе полученной информации можно списать денежные средства со счета клиента в случае его согласия на ту или иную покупку без участия человека.

Независимо от алгоритма обработки видеопотока программная функция распознавания и идентификации лиц работает по принципу сравнения отсканированного изображения с эталонами, имеющимися в базе. При этом сканирование происходит на ходу, посетителю достаточно повернуть лицо к сканеру во время движения.

По сути, системы распознавания являются компьютерными программами, которые анализируют изображения лиц людей в целях их идентификации. Программа берет изображение лица и измеряет такие его характеристики, как расстояние между глазами, длина носа, угол челюсти, на основе чего создается уникальный файл, который называется "шаблон". Используя шаблоны, программа сравнивает данное изображение с другими изображениями в базе, а затем оценивает, насколько изображения являются похожими друг на друга. Обычными источниками изображений для использования при идентификации по лицу являются сигналы от видеокамер или ранее полученные фотографии, наподобие тех, что хранятся в базе данных водительских удостоверений.

Такой подход обуславливает наличие определенных требований к изображению, полученному из видеопотока. Хорошим показателем эффективности и быстродействия считается, если система способна идентифицировать человеческое лицо с расстояния не менее 10 метров от видеокамеры. При этом, распознавание должно успешно реализовываться даже при изменении определенных физических параметров: изменение прически, появление бороды, и т.д. Промежуток времени, в течение которого должно происходить распознавание и идентификация не должен превышать определенного значения, например подхода объекта видеоконтроля от входной двери турникетам. Еще одним требованием являются характеристики оборудования по видеонаблюдению. В зависимости от решаемых задач используется несколько типов ip камер, обладающих требуемыми характеристиками.

В связи с тем, что вышеописанные требования довольно серьезно влияют на процесс инедтификации и распознавания, процент ложного распознавания и идентификации довольно высок. Проблема такого высокого значения показателя ложного распознавания связан также с тем, что в отличие от отпечатков пальцев или радужной оболочки, наши лица меняются с течением времени. Системы распознавания легко ошибаются из-за изменения прически, растительности на лице или веса тела, из-за применения человеком каких-то простейших средств изменения внешности, а также из-за проявления последствий старения.

В качестве примера приведём исследование, проведенное Национальным институтом стандартов и технологий (NIST), по результатам которого было установило, что уровень ложной идентификации субъектов, чьи фотографии были сделаны всего 18 месяцев назад, равен 43%. При этом фотографии, использованные в исследовании, были отсняты в идеальных условиях, что весьма важно, так как программы распознавания по лицу очень плохо справляются с оценкой изменения освещенности или угла наклона камеры.

Изображение лица, записанное в шаблоне, подвержено воздействию ряда факторов, которые определяют ограничения и возможности систем инедтификации и распознавания лиц. В первую очередь, это условия освещения и различные окклюзии, например очки или маска,а также углы поворота, наклона и отклонения. На рисунке 1 представлены угловые положения головы, которые необходимо учитывать в процессе распознавания и идентификации лица.

Рисунок 1 - Угловые положения головы

Функционирование системы распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени начинается с разработки шаблонов людей. Как правило, шаблоны представляют собой двумерные изображения или кадры, распакованные из видеопотока. На рисунке 2 схематично представлен процесс регистрации нового шаблона в системе распознавания и идентификации лиц.

Рисунок 2 - Схематичное представление процесса регистрации нового шаблона в системе распознавания и идентификации лиц

В последнее время все чаще применяются трёхмерные модели, использующие триангуляцию при обработке двумерных изображений или трехмерные образцы, когда к RGB-массиву добавляется матрица глубины D, получаемая с помощью инфракрасного сенсора. Трёхмерные модели могут быть получены также за счет метода триангуляции, применяемого к фотоснимкам, полученным специальной техникой.

Способ построения шаблона зависит от методов, применяемых в системе распознавания и идентификации лиц, формата исходных данных, или задач, решаемых системой. Наиболее общие этапы, которые описывают формирование шаблона для системы распознавания и идентификации лиц представлены на рисунке 3

Рисунок 3 - Процесс формирования шаблона на примере системы распознавания и идентификации лиц.

1. На этапе предобработки осуществляется детектирование лиц и трансформация выделенных областей к определенному виду: вращение (выравнивание), масштабирование, преобразование каналов и т.п.

2. Второй этап может включать в себя как поиск ключевых точек, так и представление пиксельной матрицы лица в пространстве признаков. Под признаками в данном случае понимаются произвольные дескрипторы изображения, полученные в результате обработки исходных данных.

3. На последнем этапе происходит кодирование и запись шаблона в базу моделей. Сформированная база шаблонов впоследствии используется как набор эталонов.

Представим схематичное изображение принципа идентификации и распознавания лиц на рисунке 4, в котором отражены следующие обозначения:

1. Передача системе изображения из видеопотока.

2. Идентификация образца среди имеющихся в базе шаблонов.

3.
Верификация наиболее близкого образца из списка и предъявляемого на вход системы.

Рисунок 4 - Схематичное изображение принципа идентификации и распознавания лиц

Если процесс идентификации проходит успешно, система возвращает положительный результат, заключающийся в соответствии человека на изображении из видеопотока идентифицированному субъекту.

Таким образом, системы распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в реальном времени имеют широкую область применения и функционируют в условии ряда ограничений, накладываемых на получаемые изображение. В рамках дальнейшего исследования проведем анализ существующих решений в области распознавания и идентификации лиц по видеофиксации в режиме реального времени.

Сегодня область применения систем распознавания и идентификации по видеофиксации затрагивает практически каждую сферу деятельности человека. Одним из ключевых направлений применения является охранная деятельность, а основными объектами распознавания являются лица людей и номерные знаки транспортных средств. Однако на сегодняшний день существуют тенденции роста востребованности более сложных функций — детектирование движения и оставленных предметов, отслеживание траекторий движения, многокамерный трекинг, классификация и идентификация объектов, распознавание ситуаций, анализ поведения людей и т. д.

В качестве критически важной области применения систем распознавания и идентификации по видеофиксации можно определить борьбу с терроризмом и криминалом. В случаях, когда изображения лиц преступников хранятся в базе данных, а в местах массового скопления людей (например, аэропорты, вокзалы, ТРЦ, спортивные учреждения) ведется съемка в режиме реального времени, использование подобных систем является эффективным методом выявления лиц, находящихся в розыске.

Таким образом, проблематика данного исследования заключается в существовании ряда нерешенных проблем в отношении устойчивости алгоритмов распознавания к воздействию внешних условий и вычислительных требований, наряду со стремительным развитием области применения систем распознавания и идентификации по видеофиксации в режиме реального времени. Необходимо разработать современный проект эффективной системы видеофиксации в части распознавания и идентификации лиц в режиме реального времени, способный оказывать качественную поддержку для успешного применения исследуемой технологии.

Исходя из актуальности и выявленной проблематики, можно сделать вывод о целесообразности разработки проекта эффективной системы видеофиксации в части распознавания и идентификации лиц в режиме реального времени.

Библиографическая ссылка

Юрко И.В., Алдобаева В.Н. ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ И ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЦ ПО ВИДЕОФИКСАЦИИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ // Международный студенческий научный вестник. – 2018. – № 2.;
URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=18416 (дата обращения: 01.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»