Может ли камера видеонаблюдения распознать лицо человека в маске? Этим вопросом задавался каждый человек. Единого мнения нет, несмотря на однозначные заявления разработчиков инновационных технологий и властей. Давайте разбираться, что такое современная система распознавания лиц.
Из открытых российских источников, таких как ТАСС, можно узнать о заявлениях МВД, что обязательное ношение медицинских масок не оказывает негативного влияния на распознавание лиц в столице. Еще в середине прошлого года столичные власти развернули масштабную сеть видеокамер с функциями распознавания лиц от компании NtechLab.
Один из основателей компании Кабаков А. подтвердил, что технология направлена на формирование “черных” списков нарушителей карантинного режима (выход на улицу лиц +65 лет, осуществление рукопожатий). При этом предприниматель утверждает, что алгоритм распознавания точен даже при использовании медицинских масок.
Итак, на чем же строятся заявления разработчиков технологий? Насколько разработки эффективны в реальных городских условиях? Проведем анализ.
Как работает распознавание лиц, если порядка 1/2 лица закрывается маской? Согласно заявлениям создателей программы для успешного распознавания достаточно 50-60% открытого лица.
Однако человеческие лица различаются по размеру, если взять за основу классическую размерную сетку головы (54 см, что соответствует маркировке “XXS” и до 65 см, что соответствует “XXXXL”). Собственно и сами маски различаются по форме и размеру.
У одних людей маска закрывает менее 1/2, у других до 60 % лица, у третьих – куда более.
ВЫВОД: в ходе носки масок, процент открытого лица у людей различается. Все лица, которые закрыты более чем на 50-60% не могут точно распознаться системой.
Если говорить о проценте видимых частей лица, то разработчики ПО предполагают отсутствие других аксессуаров, вещей, растительности на лице (длинная челка, очки, шарфы, шапки, капюшоны).
Использование вышеперечисленного снижает процент видимого лица к минимуму.
Только в том случае, если в систему распознавания попадают высококачественные изображения незакрытых маской частей лица, процент идентификации достаточно высок. При этом, как показывают независимые исследования США в зависимости от используемых алгоритмов, условий освещенности и иных факторов, результат будет разнится от 5 до 50%.
Что на практике? В отечественную систему поступают кадры, которые назвать высококачественными не смогут назвать даже самые лояльные участники процесса. Может ли быть точным распознавание лиц в масках и без них? Ответ очевиден – нет.
Прочтите статью “Что не стоит ожидать от устаревших систем видеомониторинга?”
Разработчики признают, что высота установки камеры, угол наклона и поворота головы по отношению к объективу видеокамеры влияют на качество видеоматериала и, соответственно, качество распознавания лица в маске. В большинстве случаев, от городских жителей вряд ли можно добиться прямого взгляда в камеру.
Самым крупным разработчиком и продавцом устройств с распознаванием лиц является Apple. Компания потратила на разработки порядка 2,0 млрд. долларов.
При этом, когда шквал недовольных пользователей, столкнулись с необходимостью масочного режима и обратились в компанию для решения вопросов идентификации лиц в масках. Пресс-секретарь Apple заявил, что “Face ID предназначен для работы с видимыми глазами, носом и ртом. Верификация в маске не достаточно эффективна, поэтому представители компании рекомендуют использовать пин-код на клавиатуре”.
Важно понимать, что речь идет о сравнении одного фото одного пользователя в базе Face ID от Apple. В то же самое время разработчики отечественных систем распознавания лиц в маске, утверждают, что система работает на потоке людей.
К примеру, если говорить о пассажиропотоке московского метро (а это порядка 5 млн. человек/сутки), то для идентификации по лицу даже половины людей – это сравнение одного лица с 2,5 млн. фото.
Реально ли это? Почему мировая компания, которая может скупить все российские компании-разработчиков вместе взятых без особых усилий, не берет на себя ответственность за подобные заявления?
Наиболее эффективно функция распознавания лиц применяется в бизнесе (в торговле, банковском секторе, на производстве). Те предприятия, которые сделали выбор в пользу инновационного сервиса Faceter, точность исследований в 99,8% (официально подтверждено университетом Вашингтона).
Система имеет слух, зрение и интеллект. Помогает бизнесу собирать и автоматизировать маркетинговые данные, создавать “черные” и “белые” списки, быстро оповещать владельца о событиях на объекте.
Подробности на сайте.
Распознавание лиц по фото – актуальное решение для бизнеса и государственного сектора. В 2020-21 гг., ввиду сложной эпидемиологической обстановки, на первый план вышла проблема идентификация людей в масках. Насколько эффективны отечественные алгоритмы? Вопрос сложный.
Еще больше обзоров, кейсов и полезной информации о видеонаблюдении в нашем официальном Telegram-канале. Подписывайтесь, чтобы оставаться в курсе важных событий.
