Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2020

С И С Т Е М Ы К О Н Т Р О Л Я И У П Р А В Л Е Н И Я Д О С Т У П О М 80 июнь – июль 2020 www.secuteck.ru СПецПРОеКТ РАСПОзНАВАНИе лИц С огласно экспертным оценкам отраслевых аналитических компаний, глобальный рынок СКУД ежегодно будет расти в среднем на 8,4%. При этом объем сегмента СКУД с технологией распознавания лиц только за 2019 г. увеличился на 18% и продолжает расти. Ранее основными драйверами этого рынка были урбанизация в развивающихся странах, повышение уровня преступности и фактов мошенничества, популяризация бес- проводных решений в составе систем без- опасности, интеграция последних с Интерне- том вещей и облачными платформами. В 2020 г. к ним добавилась пандемия коро- навирусной инфекции, которая стимулирова- ла интерес к сфере безопасности, в частности к системам измерения температуры тела и проверки наличия защитной маски. Потенциал СКУД на базе технологии распозна- вания лиц еще не полностью раскрыт. Многие заказчики по привычке продолжают пользо- ваться традиционными технологиями вроде ID-карт или магнитных ключей. Но определен- ные изменения на рынке уже есть, особенно с учетом роста интереса заказчиков к бескон- тактным технологиям. В ближайшие несколько лет ситуация с восприятием биометрических терминалов доступа с распознаванием лиц кардинально изменится. Растущий спрос на идентификацию по лицу обусловлен техноло- гическим прорывом в области машинного обучения. В отличие от остальной биометрии идентифи- кация по лицу динамична. Другие биометриче- ские методы в СКУД – отпечатки пальцев, рису- нок вен ладони, распознавание радужной обо- лочки глаза – требуют если не прямого физи- ческого контакта, то как минимум достаточно близкого. Ключевые факторы, которые делают данную технологию востребованной: l лицо – это биометрический признак, кото- рый нельзя передать другому человеку, а зна- чит исключается возможность саботажа или прочих нарушений пропускного режима; l скорость распознавания лица на сегодняш- ний день меньше одной секунды. Это намно- го быстрее считывания привычной пластико- вой карты, которую сначала нужно найти, а затем приложить к считывателю. Сотрудни- ку достаточно лишь на долю секунды взгля- нуть на экран терминала, и доступ на объект будет разрешен; l внедрение и установка терминала распозна- вания лиц не отличается от привычного счи- тывателя карт доступа: несложный монтаж и понятная настройка в ПО; l активное развитие технологий распознава- ния лиц позволило значительно удешевить производство и разработку. Теперь доступ по лицу можно увидеть не только в самых известных и продвинутых компаниях, но и в рядовых офисах. Сегодня распознавание лица – это удобная и практичная функция идентификации без пароля. Сама технология относится к области применения теории распознавания образов, которая возникла значительно раньше современных компьютерных систем. Распо- знавание образов – неотъемлемая часть дея- тельности мозга. Поэтому в спектре компью- терных дисциплин задачи распознавания относятся к проблематике искусственного интеллекта. Метод нейронных сетей самый распростра- ненный, объясняется это тем, что использо- вание сверхточных нейронных сетей в отли- чие от "классической" математики делает распознавание менее зависимым от коопе- ративности поведения людей, снижает тре- бования к монтажу камер, улучшает качество распознавания в широком диапазоне внеш- них условий, включая изменяющуюся осве- щенность. В большинстве случаев для машинного обуче- ния используется платформа с открытым исходным кодом, поскольку очень сложно раз- работать свой собственный алгоритм. Производители и поставщики оборудования и программного обеспечения уверены: неудачи, которые были при внедрении, свя- заны в большей степени с использованием технологии на начальном этапе ее развития. Ведь еще пять лет назад точность распозна- вания колебалась на уровне 80–85%, а сего- дня она достигла показателя 99,99%. Алго- ритмы машинного обучения позволяют постоянно проводить работу над ошибками и учитывать негативный опыт, а потому неудач- ных примеров будет все меньше. Один из важных вопросов, который необхо- димо решить, заключается в том, для чего планируется использовать систему распозна- вания по лицу, для идентификации или вери- фикации. Использование исключительно идентификации при распознавании по лицу для принятия решения о доступе – вопрос, который требует тщательной проработки под каждый конкрет- ный объект и зависит от задач. Метод идентификации при распознавании по лицу эффективнее всего использовать в зада- чах обнаружения посторонних на контролируе- мой территории. В режиме верификации распознавание лиц работает хорошо, так как задача верифика- ции очень простая даже для средних по качеству систем распознавания лиц. Дан- ный режим можно использовать на любых проходных – в бизнес-центрах, на про- изводственных предприятиях, в институтах, школах. Биометрические системы могут быть объ- единены различными способами: парал- лельно, последовательно или согласно иерархии. Главным критерием при выборе способа объединения систем должна слу- жить минимизация соотношения количества возможных ошибок ко времени одной аутентификации. Сейчас уже существуют биометрические тер- миналы для учета рабочего времени и конт- роля доступа с распознаванием по лицу, бесконтактным RFID-картам или паролю, а также сетевые биометрические терминалы с идентификацией по лицам, венам ладони, отпечаткам пальцев и считывателем RFID- карт. Некоторые производители применяют терминалы с комбинацией идентификации по лицу, отпечатку пальца, карте и ПИН- коду. В ближайшие годы следует ожидать значитель- ного проникновения биометрии в нашу повсе- дневную жизнь, распознавание лиц дополнит традиционные способы взаимодействия чело- века и машины, сделав их более удобными и безопасными. Наша компания активно применяет биомет- рические системы в комбинации с высоко- скоростными турникетами и видеотермина- лами для удобного и быстрого прохода людей. Для бизнес-центров с повышенным потоком людей важна скорость идентифика- ции и принятия решения, так как любая задержка приведет к скоплению людей. Отдельно необходимо учитывать дизайн входной группы и внешний вид применяе- мых технических средств безопасности. Так, например, двусторонний видеотерминал позволяет одним устройством обеспечить контроль доступа с двух сторон турникета на вход и выход. Для образовательных учреждений применяем интеграцию с контрольно-пропускной систе- мой, использование лица как дополнительного идентификатора для контроля учащихся, интег- рацию с кампусными картами студента и пре- подавателя. Биометрические терминалы с идентификацией по лицу на стадионе решают сразу несколько задач, работая как в режиме идентификации (сравнивая лица болельщиков с базой данных футбольных хулиганов), так и в режиме вери- фикации (подтверждая личность владельца футбольного абонемента). Павел Серский Руководитель направления СКУД ООО "Хай-Тек Секьюрити" МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА Потенциал СКУД на базе технологии распознавания лиц еще не полностью раскрыт