Системы контроля доступа по лицу

Современная система видеонаблюдения уже не только контролирует доступ на предприятие и отслеживает перемещение сотрудников. Идентификация человека в большом потоке стала возможной благодаря развитию данной технологии.

Такую биометрическую СКУД применяют:

• Система управления доступом – система видеонаблюдения отвечает за безопасность и передает сигнал устройству управления турникетом на проходной. Основная ее функция – предотвращение аварийных и чрезвычайных ситуаций за счет минимизации человеческого фактора и повышения трудовой дисциплины;
• Охранная система, которая противодействует краже и хищению товаров в торговых центрах. Обычно противоправные действия совершает один и тот же человек, поэтому его идентификация на входе позволяет предотвратить очередное противоправное действие;
• Фейс-контроль в общественных заведениях – данные с камеры видеонаблюдения, установленной на входе, передаются мобильному устройству собственника, что обеспечивает высокий уровень контроля.

Функции биометрической СКУД

Система распознавания лиц выполняет ряд задач:

1. Организация управления доступом.
2. Поиск незнакомых людей на охраняемой территории, которые отсутствуют в базе данных.
3. Сканирование потока людей с целью поиска нужного лица на изображениях.
4. Идентификация конкретного сотрудника на проходной, когда необходимо, чтобы система его определила и открыла доступ на территорию предприятия.

Независимо от того, какой алгоритм СКУД выбран, доступ по лицу осуществляется следующим образом:

• биометрические считыватели, сканируя параметры строения лица, определяют перечень характеристик, которые подлежат сравнению с хранящимися в базе данных. Расположение этой базы возможно на самих считывателях или компьютерах;
• система сравнивает посетителя на отсканированных изображениях с картинками сформированной базы данных. Современные решения и технологии учитывают мельчайшие изменения во внешности: наличие бороды, очков, макияжа и других элементов на полученных от камеры изображениях;
• в случае успешного распознавания информация передается в СКУД, после чего будет предоставлен доступ в помещение;
• на результат влияет время отклика системы: для сканирования человека, поиска аналогов и получения сведений от базы данных требуется промежуток времени, за который человек приблизится от двери к СКУД.

Применение данной технологии целесообразно на нескольких объектах:

• Для помещений с высоким уровнем безопасности первостепенное значение отводится надежности, поэтому идентификация осуществляется медленно. В СКУД таких объектов биометрическая система обязательна. Однако первое место здесь занимают технологии, которые обеспечивают минимальное число ошибок (дактилоскопия, исследование радужной оболочки). Распознавание по лицу является одной из составляющих мультибиометрического решения.
• Если важна скорость обработки данных СКУД, а задержки, связанные с необоснованным отказом в доступе, препятствуют работе всего объекта, то идентификация по лицу станет единственным вариантом.

Подключение СКУД

Сегодня используются три технологии подключения СКУД:

• Камеры видеонаблюдения снимают людей в потоке и передают данные на сервер, где полученная информация обрабатывается. Лица, полученные на отсканированных изображениях, сравниваются с наполнением базы данных. После этого формируется отчет для оператора.
  К недостаткам такого решения относят ограниченность сервера, поскольку подключить можно лишь небольшое число камер. Затрат требует покупка оборудования СКУД и его обслуживание.
• IP-видеокамера проводит анализ потока, а на сервер поступают обработанные данные. Используя такой алгоритм, к устройству предъявляется меньше требований, нежели в предыдущем случае, но при этом увеличивается перечень технических показателей, необходимых для камеры. Стоимость технологии будет выше за счет высоких цен на видеокамеры.
• Стандартная камера встраивается в СКУД, которая сканирует полученную информацию, осуществляется идентификация человека и предоставляется доступ в помещение. Такие решения эффективны лишь внутри зданий, но характеризуются доступной ценой.

Эффективность СКУД зависит от трех параметров:

• Скорость отклика;
• Точный алгоритм;
• Широта базы данных с шаблонами.

Возможные проблемы

Идентификация подразумевает первостепенное сканирование объекта. Пользователи выбирают несколько типов сканеров:

• Автономные устройства. В данном случае контроллеры СКУД подключены к сканерам, что обеспечивает устройству эффективное управление. Вычислительные возможности сканера ограничены, поэтому идентификация осуществляется по простому алгоритму. Это приводит к многочисленным ошибкам.
• Нередко сканером является стандартная видеокамера, установленная на объекте. Но если пользователи неправильно выполнили монтаж, и человек находится под углом к устройству, возникают ошибки. При установке камеры на пути объекта, следует исключить риск случайного контакта с ней, иначе все настройки будут нарушены и доступ станет невозможен.
Если человек недостаточно освещен, это также является проблемой. Система должна быть установлена в равномерно освещаемом месте с защитой от прямых солнечных лучей.

Доступные алгоритмы

Распознавание человеческой внешности осуществляется различными методами, у каждого из которых пользователи отмечают свои преимущества и недостатки:

• Нейронные сети – востребованный алгоритм, который обеспечивает распознавание высокого качества за минимальный промежуток времени. Идентификация по лицу характеризуется большим количеством слоев, поэтому система СКУД быстро определяет, присутствует ли человек в базе шаблонов. К минусам относят то, что внести новый эталон в биометрическую систему сложно. Для этого требуется изменение параметров и переобучение сети, на что уходит много времени.
• Скрытые Марковские решения. Основу технологии составляет сравнение полученных картинок с шаблонами. К недостаткам такого решения относят длительное время отклика, что связано с поиском дополнительных вариантов для сравнения. Система нередко путает людей, если один человек похож внешне на другого, поскольку характеризуется низким качеством различия, использует устаревший алгоритм обучения, а время поиска сократить нельзя.
• Использование граф. Система СКУД выдает графы, которые подразумевают собой модели лиц в двухмерном виде. Шаблонный граф, который используется для предоставления главной характеристики распознавания, остается постоянным. Другие графы меняют структуру лица. Подобные решения позволяют распознать человека максимально точно, но при этом система увеличивает время отклика.