В статье рассмотрены различные способы реализации функции распознавания лиц, их достоинства и недостатки, принципы построения системы, а также применение в области обеспечения безопасности.
Видеоаналитика в системах видеонаблюдения не стоит на месте. Таким функционалом, как выход из периметра, пропажа предмета из области, детекция пешеходов и прочее, уже никого не удивить.
На смену приходят все более сложные интеллектуальные сценарии и функции, одна из которых - распознавание лиц в системах видеонаблюдения. Эта технология не нова в данной сфере, но уверенно захватывать рынок начала относительно недавно, так как стала более доступной.
Распознавание лиц – это один из самых прогрессивных и перспективных способов идентификации человека, позволяющий распознать лицо на большом расстоянии и при наличии большого количества людей в зоне видимости. Такая система позволяет решить большое количество задач, связанных с обеспечением безопасности, таких как:
- - Поиск в местах скопления людей, объявленных в розыск
- - Поиск по записи определенного участника инцидента или пропавшего человека
- - Организация контроля доступа, когда система оповещает о появлении в запрещенной зоне не внесенного в базу сотрудника
- - и другие варианты использования
Для примера, в Московском метрополитене на станции метро «Октябрьская» при использовании технологии распознавания лиц, в первый же месяц было задержано 42 человека находившихся в розыске.
На сегодняшний день существует два основных способа осуществления видеоналитики:
1. С помощью специального программного обеспечения (рис.1), устанавливаемого на принимающее устройство (Сервер, ПК)
При таком способе построения системы, вся аналитика осуществляется специальным программным обеспечением (ПО), установленным на сервер или персональном компьютере (ПК). Установленное оборудование видеонаблюдения лишь формирует видеопоток и никак не участвует в последующем его анализе. Такие системы сейчас наиболее распространены и имеют свои преимущества и недостатки:
Преимущества:
- - Широкий функционал системы
- - Высокая отказоустойчивость
- - Совместимость с практически любым оборудованием видеонаблюдения различных производителей
Недостатки:
- - Необходимость покупать дорогостоящие лицензии на каждый канал видео
- - Сложность установки и настройки ПО, а также последующего обслуживания
- - Высокие требования к техническим характеристикам оборудования, на которое установлено ПО
- - Высокая цена
2. Аналитика, встроенная в оборудования видеонаблюдения. Такая система является автономной и не требует подключения к серверу или компьютеру, так как все необходимое ПО уже установлено «на борту». Оборудование со встроенной аналитикой, на сегодняшний день, мало распространено в бюджетном секторе из-за новизны решения, однако быстро развивается за счет своих главных преимуществ:
- - Простота установки и настройки
- - Отсутствие необходимости покупки дорогостоящих лицензий
- - Компактность системы
- - Не требует разворачивания серверов
- - Возможность выгрузки баз для интеграции в другие системы
К недостаткам таких систем можно отнести:
- - Ограниченный функционал в количестве разных видов аналитики
- - Сложность интеграции в уже существующую систему видеонаблюдения
- - Ограниченное количество видеоканалов в одной системе
При этом в системах со встроенной аналитикой выделяют 2 основных вида:
- аналитика на стороне видеокамеры (рис.2), когда анализ видеоданных производит сама камера и передает уже подготовленные данные видеорегистратору, который может являться хранилищем как видеозаписей, так и аналитических баз.
- с аналитикой на стороне видеорегистратора (рис.3), когда камера передает только видеопоток, а всю аналитику производит регистратор. Такая система отличается быстродействием и масштабируемостью в отличии от варианта с аналитикой на стороне камеры
Рассмотрим реализацию системы распознавания лиц на базе оборудования NOVICAM, имеющего встроенную аналитику.
Алгоритм работы системы прост: камера с предустановленной функцией детекции лица на основании модели глубокого обучения (Multi-task Cascaded Convolutional Networks), выделяет попавшие в кадр лица и отправляет их на видеорегистратор, который и производит анализ полученных картинок. Анализ и сравнение лиц, которые производит видеорегистратор, реализован на программном языке Python (технология arcface) и осуществляется на основании опорных точек (Рис. 4) человеческого лица, создавая уникальную математическую модель. Этот математический код расположения опорных точек и сравнивает видеорегистратор с имеющейся у него базой и, в зависимости от сделанных настроек, совершает то или иное действие.
Для корректного анализа и распознавания лиц, требуется соблюсти несколько правил:
1. Правильный выбор видеокамеры. Для лучшей работы системы распознавания лица, камера должна иметь следующие характеристики
- Количество кадров в секунду не менее 20.
- Вариофокальный объектив
- Наличие технологии WDR
- Установка выдержки в ручном режиме
2 Правильная установка видеокамеры (Рис.5). Камера не сможет произвести распознавания лица, если направлена, например, сверху и вниз и обозревает только головной убор человека. Поэтому существую правила относительно углов, под которыми камера должна быть установлена
3 Соблюдение необходимой плотности пикселей. Для корректного распознавания, лицо на изображении должно быть не менее определённого размера. В противном случае камера не сможет определить опорные точки и произвести анализ. Поэтому при настройке системы необходимо придерживаться требуемой плотности пикселей (количество пикселей на метр). Требуемая плотность зависит от того, какой результат необходимо получить (Таблица 1)
Зная разрешение камеры и требуемое количество пикселей для идентификации лица, мы легко найдем необходимую ширину изображения
Например, при разрешении камеры 2688x1520 мы имеем ширину экспозиции:
2688/500=5,4 м
То есть, настроив ширину изображения не более 5,4 метра в контролируемой области, мы получим изображение с требуемой плотностью пикселей.
Соответственно для правильной настройки экспозиции, желательно выбирать камеру именно с вариофокальным объективом, который позволяет настраивать фокусное расстояние в зависимости от условий установки видеокамеры.
Таким образом, правильно подобранная и установленная система будет работать с высокой точностью и сможет значительно помочь с обеспечением безопасности на любом объекте, выполняя работу, не доступную человеку.
Как мы понимаем, человек не может, например, рассмотреть в толпе сразу десятки, а то и сотни лиц и быстро сравнить их с имеющимися у него тысячами ориентировок.
Системы распознавания лиц, как и интеллектуальные системы видеонаблюдения в целом, непрерывно развиваются и, вместе с этим, становятся все более доступными. Уже сейчас камеры с распознаванием лиц по цене приблизились к стандартным камерам среднего ценового сегмента. Поэтому уже сейчас любой пост охраны, аэропорт, вокзал или другое особо охраняемое место можно оснастить высокофункциональным оборудованием, практически не потратив лишних средств из бюджета.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Макалова Надежда Юрьевна. Руководитель отдела продаж.
E-mail: nf@novicam.ru
Храмыков Михаил Владимирович. Инженер.
E-mail: engine@novicam.ru
