Одними из первых заказчиков были правоохранительные органы. Однако при реализации такой системы возникли значительные трудности, несмотря на довольно простую задачу – захватывать определенные лица из толпы. На данный момент систем распознавания лиц до сих пор модернизируется. Так что пока традиционно используют аналоговые и цифровые камеры видеонаблюдения.
Систему распознавания лиц сейчас используют в комбинации с биометрией, зачастую для отлова «нелегалов». Процесс довольно прост. При оформлении визовых документов снимаются отпечатки пальцев, и фотографируется лицо самого человека. Далее при въезде в страну данные сопоставляются с базой данных разыскиваемых.
В перспективе система распознавания лиц с небольшой долей вероятности будет применяться при идентификации клиентов, использующих сетевые банкоматы. Для внедрения такой технологии, бесспорно, понадобится личное разрешение клиента. Однако благодаря такой системе исчезнет всякого рода необходимость в использовании pin-кода, да и, возможно, самой пластиковой карточки.
Управление взаимодействием с клиентами – еще одна перспективная отрасль развития, которая активно внедряется в частный сектор. Одним из путей применения является установка камеры на входе с функцией распознавания лиц. Тем самым, в единой базе данных может появиться лицо клиента, который уже когда-то был пойман за кражу продуктов в каком-либо из гипермаркетов. Несомненно, такая система вызвала протест со сторон граждан, чьи гражданские права были ущемлены. На данный момент самым актуальным решением видеонаблюдения для магазинов – служит видеонаблюдение, состоящие из 4 камер.
Система распознавания лиц работает следующим образом: на первом шаге происходит анализ потока людей. Далее происходит обработка изображения лиц для выявления индивидуальных особенностей. Выстраивается цифровой шаблон. Фиксируются следующие индивидуальные отличия: расстояние между глазами, форма скул, форма челюсти, ширина носа и т.д. После чего такой «отпечаток лица» сравнивается с фотографиями из базы данных разыскиваемых преступников. Сам же шаблон представляет собой цифровой набор данных, который и сравнивается с другим цифровым набором данных. В итоге в базе данных хранятся цифровые шаблоны, никаких изображений там нет.
Следующим шагом стало распознавание лиц в трехмерном режиме. Процесс более трудоемкий с точки зрения обработки изображения, но с другой стороны – более реалистичный. Сама 3D модель сопоставляется с «плоской» картинкой. Модель головы обрабатывается в нужном ракурсе, определяются индивидуальные признаки, происходит сопоставление с шаблоном.
Рекомендуемые публикации по теме:
