г. Киев, 03118,
Краснозвездный просп., 150-А, оф. 82
(044) 525 - 28 - 53
secretary@saturn.k.kiev.ua

Биометрия с точки зрения четырех функций видеоаналитики

computer
У средств охраны, как известно, есть четыре классические функции: обнаружение, слежение, распознавание и прогнозирование. Кажется, что эти функции представлены здесь в неправильном порядке: распознавание после слежения, но практика показывает, что распознавание посредством видеоаналитики происходит после слежения, так как об объекте сначала накапливаются данные.

В принципе,  назначение видеоаналитики именно в автоматизации вышеперечисленных функций средств охраны: обнаружения, слежения, распознавания и прогнозирования, так как они выполняются многократно, чем и обеспечивается непрерывное уточнение  количества, местоположения, типа объекта в контролируемой зоне, а так же устранение избыточности в результатах.

Рассмотрим, например видеоаналитику в периметральной охране. На первый взгляд, ее главная задача – только первичное обнаружение нарушителя периметра. Но, в свою очередь, хорошая система периметральной видеоналитики выполняет все четыре функции: вышеупомянутое  обнаружение;  слежение, что исключает повторные срабатывания по одному объекту; распознавание, минимизирующее ложные срабатывания, которые вызывают животные и другой «шум» окружающего мира; и, наконец, прогнозирование, что позволяет выполнять функцию слежения при временном выпадании объекта из поля наблюдения.

Первая функция – распознавание, подразумевает достаточно широкий спектр задач, от классификации объекта (цель или шум) до идентификации личности объекта по биометрическим признакам.

Технология, позволяющая распознавать лица на основе биометрии лица,  является наиболее прогрессивной: она выполняет наиболее сложные задачи, используя при этом широкий спектр математических и других инструментов. Тем не менее, биометрическая система требует безукоризненной работы таких функций видеоналитики как обнаружение и слежение. Это связано с тем, что биометрическая система реализует функцию распознавания , устанавливая, с определенной долей вероятности, связь изображения с идентификаторами людей, зарегистрированных в базе данных.

С одной стороны, в сравнении с другими типами видеоаналитики, биометрическая система работает с большим количеством уникальных шаблонов, позволяющих идентифицировать людей. С другой стороны, она же и предъявляет более высокие требования к сенсору, оптике, углу обзора, освещению и другим характеристикам системы видеонаблюдения.

Биометрические системы распознавания лиц, на сегодняшний день, являются практически единственным типом видеоаналитики, которые  могут эффективно работать в местах массового скопления людей. Если проанализировать представленные на рынке системы биометрической и небиометрической видеоаналитики, то  становится очевидным факт: небиометрические алгоритмы не способны вести индивидуальное обнаружение и слежение за людьми в группе, особенно в плотном потоке.

Построенные на биометрической технологии, алгоритмы многокамерного слежения, будут способны анализировать перемещение людей на оживленных объектах, оценивать время пребывания, строить траектории их движения, повышать точность распознавания за счет сопоставления результатов с нескольких разных камер.

О консорциуме
  • Консорциум САТУРН имеет 18-летний опыт на рынке услуг безопасности и, благодаря комплексному подходу и использованию передовых технологий, предлагает широкий спектр решенийдля объектов любой сложности.
  • Яндекс.Метрика
    Live Chat Software