Технологии не стоят на месте, и теперь видеокамера может не просто снимать – распознавать лица. Это открывает сразу несколько преимуществ: повышенную безопасность, возможность анализировать ЦА и делать многие другие ранее невозможные вещи.
Как устроено распознавание лиц
Архитектура сети. Включить в систему видеонаблюдения возможность распознавать людей можно тремя способами:
- распознавание на сервере. Обычная IP-камера передает видео на серверную часть, где установлено мощное программное обеспечение – оно и определяет, кто на картинке. Главный недостаток – необходимость иметь собственный сервер, причем мощный и недешевый. К тому же количество камер в такой системе ограничено;
- распознавание на видеокамере. Не требует серверного оборудования: устройство само проводит все нужные вычисления и передает на сервер или в облако уже обработанные данные. Таких камер можно поставить сколько угодно, но стоят они дороже обычных, к тому же их выбор пока ограничен;
- использование устройства контроля доступа. В основном используется в турникетах и замках, которые идентифицируют лицо и открывают дверь только конкретным людям. Устройство само распознает человека и дает сигнал, можно ли предоставить ему доступ.
Технология распознавания. Конкретных алгоритмов десятки, они различаются эффективностью и подходом к идентификации. Пока выделяют четыре основных способа распознать человека:
- 2D. Используются двумерные модели лиц, графы и антропометрические параметры, анализируется 2D-изображение. Это наиболее распространенная технология, представленная в масс-маркете, но ее недостаток – довольно высокий коэффициент ошибки;
- 3D. Технология встречается намного реже и используется, например, в устройствах Apple: с помощью сканера восстанавливается трехмерный образ лица, он и сравнивается с данными в базе. 3D дает куда меньше ошибок, но и стоит дороже;
- по тепловизионной картинке. Лица распознаются по термограммам: это перспективное направление, но пока экспериментальное. Коммерческих решений пока что не выпущено;
- по текстуре кожи. Подходит только для камер с высоким разрешением: часть лица анализируется, разбивается на секторы, программа анализирует поры и текстуру кожи. Дает высокую точность и может различать близнецов, но пока остается преимущественно экспериментальной.
Зачем нужно распознавать лица
- Власти некоторых стран используют такие системы для поимки преступников. Самый яркий пример – Китай, где видеокамеры с распознаванием лиц установлены повсюду. Говорят, что в Пекине человека, находящегося в базе правонарушителей, можно найти всего за 7 минут.
- В бизнесе распознавание лиц в первую очередь служит маркетингу. Аналитические системы, оценивающие целевую аудиторию, пользуются огромным количеством информации. Анализируя лица, они смогут определить половозрастной состав посетителей, а это важный для продвижения параметр. Благодаря умным камерам учитывать его можно не только онлайн, но и в офлайн-точках.
Это прекрасный инструмент, который позволит повысить безопасность и иметь больше данных для продвижения. Впрочем, есть и недостаток: установка такой системы – дело сложное и местами дорогостоящее, особенно если использовать свое оборудование.