Практический опыт внедрения биометрических технологийидентификации личности презентация

Biometric Group)

$ 10,000.0
$ 9,000.0
$ 8,000.0
$ 7,000.0
$ 6,000.0
$ 5,000.0
$ 4,000.0
$ 3,000.0
$ 2,000.0
$ 1,000.0
$ 0.0

2009

2010

2011

2012

2013

2014

детектирования и идентификации

Создание необходимых условий освещенности на объекте (не менее 80 Лк)
Применение камер на основе современных высокочувствительных сенсоров (типа Sony ICX285AL)
Применение ИК-подсветки и ИК-камер

Повышение эффективности идентификации на 15-40%

алгоритмов распознавания

60-90 пикс

10% - 20% от линейного размера кадра

Применение IP-камер высокого разрешения (не менее 1 МПикс)
Корректный выбор области видеонаблюдения на объекте и калибровка камеры

Повышение эффективности идентификации на 40-50%

единой разыскной базы данных в соответствии с требованиями ИСО/МЭК 19794-5
Применение современных алгоритмов распознавания, устойчивых к искажениям исходных данных
Обязательная оценка качества !

Повышение эффективности идентификации на 10-90%

Низкое качество исходных изображений в базе данных приводит к повышению вероятностей ошибок ложной идентификации

чем на 20 градусов за счет корректного расположения камеры
Многокамерная (мультикаскадная) идентификация личности
Применение современных алгоритмов распознавания, устойчивых к искажениям исходных данных
3D моделирование

Значительные отклонения лица от фронтального положения искажают геометрию лица и повышают вероятности ошибок ложной идентификации

людей на объекте в зонах идентификации (зоны досмотра, переходы, эскалаторы, зоны контроля и т.п.)
Правильная установка и калибровка камер на объекте
Применение высокоскоростных алгоритмов распознавания, обрабатывающих не менее 20 кадров в сек.
Технология сопровождения (трекинг)

(учитывающих сложные геометрические модели)
Наличие значительной обучающей выборки для работы алгоритмов распознавания
Оценка качества изображений лиц в видеопотоке

Незначительная маскировка внешности (капюшоны, головные оборы, очки, усы, бороды и т.п.) искажает геометрию лица и «сбивает» работу алгоритмов распознавания

лица

Оценка
качества

Формирование
шаблона

Иденти-
фикация

Вычислит.
блок

Сервер

Интеллект.
камера

Повышение эффективности обработки видеопотока в 3-5 раз

вычислительных комплексов, включающих интеллектуальные IP-видеокамеры
Применение современных алгоритмов распознавания изображений лица, устойчивых к искажениям исходных данных и обеспечивающих автоматическую оценку качества
Применение методов «социальной инженерии» для организации потока людей в зонах идентификации личности
Применение современных высокочувствительных сенсоров в камерах видеонаблюдения (камеры машинного зрения)
Применение многокамерной видеоаналитики для мультикаскадной идентификации личности
Объединение систем идентификации личности в единую комплексную аналитическую систему оперативно-разыскных мероприятий