Компания «Техносерв» на выставке «Технологии безопасности» представила собственную систему идентификации людей по лицу в уличном потоке. Компания занималась разработкой данной системы в течение трех лет, потратив на это, как утверждается, более 100 млн руб. В результате получилось программное решение, которое в 94% случаев правильно распознает человека по изображению, снятому с видеокамер наблюдения. Решение для идентификации людей, получившее название «Каскад-Поток», стало продолжением линейки программных комплексов для составления фотороботов «Каскад-Фоторобот» и поиска изображений по базе данных «Каскад-Поиск».
На рынке существует три типа систем видеонаблюдения, которые выполняют разные функции: мониторинг активности людей на охраняемой территории, анализ видеопотока для определения критических ситуаций и идентификация людей по видеоизображению. При этом самой простой является система мониторинга, которая только фиксирует изображение с видеокамеры в видеорегистраторе и предлагает минимальные средства для анализа получаемой с камер картинки — в основном детектируется движение или массовые скопления людей. Цель подобных систем — видеорегистрация событий.
«Каскад-Поток» может выделять из потока лиц тех людей, которые находятся в базе системы |
Более сложные системы видеоанализа распознают заданные службой охраны нештатные ситуации: появление людей в неположенном месте или в неположенное время, задымление или другие признаки пожара. Такие системы распознают некоторые заранее определенные объекты, могут узнать контур человека или машины, определить появление дыма, отличить движение человека от пролетевшей птицы или распознать другие события. Назначение подобных систем состоит в определении подозрительных ситуаций и нарушений правил безопасности в критических для предприятия местах, а также привлечении к такого рода событиям внимания охраны.
К наиболее сложному классу продуктов видеонаблюдения относятся системы, которые могут по изображению идентифицировать людей, машины, номера товарных вагонов и отпечатки пальцев. Последние системы не являются универсальными — невозможно с помощью системы распознавания лиц идентифицировать номера машин. Кроме того, они работают в строго фиксированных условиях: камеры должны быть правильно расположены, иметь подсветку, распознаваемый человек должен стоять лицом к камере с отклонением от фронтального положения лишь в несколько градусов. Для распознавания номеров автомобилей условия менее критичны. Целью этих систем является выделение из потока однотипных объектов тех, которые представляют интерес для операторов системы, или контроль перемещения конкретных объектов по регистрационным номерам или штрихкодам.
По оценкам компании, идентификационная система «Каскад-Поток» способна работать с базами данных, хранящими до миллиона изображений, поиск в которых может занимать до 12 секунд. Однако, по словам Андрея Хрулева, руководителя отдела разработки «Техносерва», в типичной задаче приходится иметь дело с базами на несколько десятков тысяч изображений, и поиск в них занимает всего одну секунду. Под такие условия вполне попадают базы МВД и других спецслужб.
Особенностью разработанного в «Техносерве» ядра идентификации по лицу является возможность распознавания изображения с камер видеонаблюдения, то есть с отклонением изображения лица от фронтального положения до 20 градусов, а при хорошем качестве изображения в базе и построенной трехмерной модели головы и до 45 градусов. Причем качество распознавания можно улучшить, если правильно расположить камеры видеонаблюдения: в несколько контуров и в тех местах, где человеку приходится поднимать голову для ориентирования. Существенным является расположение камер, контролирующих все пространство потока людей, в несколько контуров: система «Каскад-Поток» может уточнить идентификацию во втором контуре, если на первом возникла ошибка неточной идентификации.
Использовать подобную систему можно в метро, на вокзалах и в других общественных местах для поиска лиц, находящихся в розыске. Кроме того, она пригодится в банках, например для того, чтобы отличить VIP-клиентов и сотрудников от мошенников и других людей, к которым могут быть применены различные правила поведения со стороны охранников и персонала банка. Впрочем, возможно, что подобные системы идентификации найдут и другое применение, поскольку до недавнего времени качество их не позволяло надежно идентифицировать людей по изображению с камер видеонаблюдения.