2D и 3D технологии распознавания лиц. Плюсы и минусы - FACETER Облачное видеонаблюдение

2D и 3D технологии распознавания лиц. Плюсы и минусы

27.07.2021 Александр Вебер Индустрия видеонаблюдения

2D и 3D технологии распознавания лиц. Плюсы и минусы

Мы стали свидетелями рождения и развития уникальной технологии. Будущее уже наступило и искусственный интеллект стал частью нашей повседневной жизни. Одной из возможностей “умной техники” является система распознавания лиц. О ней и поговорим. 

Технологии 21 века

Распознавание лиц возвысило уровень безопасности в городах на максимально возможный уровень. Оно используется для контроля обстановки и выявления правонарушителей среди толпы. Современное видеонаблюдение с биометрическим считывателем заменяет целые штаты охраны и менеджеров. 

Технологию использую в магазинах, вокзалах и  аэропортах,  в больницах и школах и в целом в бизнесе, где требуется обеспечивать и контролировать безопасность людей. 

Также нельзя забывать о значении биометрических методов в  маркетинге

2D

Технология 2D выдает плоскую, двухмерную картинку. Программа распознавания лиц считывает параметры лица и выдает изображения с минимальным набором физических и математический признаков. 

Плюсы и минусы

Алгоритмы 2D наиболее популярны на рынке за счет своей эффективности и бюджетности. Высокий спрос мотивирует создателей технологии постоянно ее улучшать. 

Из недостатков на данный момент можно выделить высокой порок ошибок: 

  • ложный пропуск – 0,1%;
  • ложный отказ – 2,5%.

ЗD

3D создает трехмерный образ и отличается более высоким качеством создаваемого изображения. Существует несколько способов считки лиц: 

  • лазер;
  • сканеры с подсветкой и цифровой обработкой изгибов изображения; 
  • сканеры с фотограмметрической технологией работы. 

Плюсы и минусы

3D технология отличается высокой точностью считывания. Процент ложного пропуска ничтожен, всего 0,0005%, а коэффициент ошибочного отказа – 0,1%

Но такая точность работы требует более сложного оборудования и методов разработки. Поэтому из минусов можно выделить: 

  • необходимость покупки дорогостоящих камер для поддержания 3D функции; 
  • отсутствие собранных баз опознанных лиц, что значительно усложняет анализ людей в режиме реального времени;
  • процент отличия близнецов для распознавания личности практически минимален.

Выводы

Распознавание лиц по технологиям 2D и 3D стремительно развивается и используется практически во всех крупных компаниях и предприятиях страны. С их помощью создают “умные” и безопасные офисы и целые города. Твердым представителем интеллектуального видеонаблюдения на рынке  является компания Faceter

Еще больше обзоров, кейсов и полезной информации о видеонаблюдении в нашем официальном Telegram-канале. Подписывайтесь, чтобы оставаться в курсе важных событий.

Александр Вебер

Александр Вебер

Специалист в области видеонаблюдения, видеоаналитики, облачных систем хранения данных. Консультант по вопросам интеграции систем и средств видеонаблюдения в различные сферы бизнеса. Опыт работы в отрасли более 10 лет.
Индустрия видеонаблюдения
Опубликовано: 27.07.2021

интересное от Faceter

Бесплатное видеонаблюдение: как это работает?
Бесплатная камера видеонаблюдения – такой запрос пользователей поисковых систем звучит все чаще. И это легко объяснимо. Видеонаблюдение все чаще используется для простых, бытовых и рабочих задач: посмотреть, что происходит дома,...
Почему российское видеонаблюдение – это новая практика эксплуатации
Роман Науменко Технический директор Faceter За последние годы вокруг темы «российского ПО» возникло много громких слов, лозунгов и ожиданий. Но если отбросить риторику и посмотреть на реальную эксплуатацию IT-систем, особенно...
Как запустить видеокамеру без подключения к электричеству
Отключения света, нестабильные сети, удаленные объекты – все это реальные условия, в которых сегодня приходится строить системы безопасности. Поэтому вопрос работает ли видеокамера без электричества, давно перестал быть теоретическим и...
ИИ в видеонаблюдении: игрушка или реальная польза?
Все больше производителей камер и программного обеспечения для видеонаблюдения добавляют ИИ-описание происходящего в кадре. Системы учатся просто фиксировать движение или человека и формулировать события словами: «в кадре появился кот», «дети...
Как мы научили камеры узнавать человека
Когда мы впервые писали о том, почему пришлось делать собственную камеру, речь шла о проблеме закрытых устройств. Но есть и другая сторона: что делать, если у пользователя уже есть парк...
Исследование рынка видеонаблюдения: цифры, сегменты, инсайды
Аналитический отдел Faceter провел масштабное исследование рынка видеокамер и облачного видеонаблюдения в России. Делимся ключевыми выводами из этого аналитического материала. Объемы рынка видеонаблюдения Российский рынок видеонаблюдения достиг 42,9 млрд рублей...
Видеонаблюдение в подъезде или камера со шваброй
Чаще всего система видеонаблюдения в подъездах многоквартирных домов воспринимается как средство защиты и безопасности. А что если рассмотреть вопрос с совершенно иной точки зрения? Оказывается, Faceter справляется не только с...
Архитектура ИИ в видеонаблюдении: как мы создаем систему, понимающую контекст событий
Команда Faceter тестирует собственного AI-ассистента, который учится понимать происходящее в кадре и объяснять события обычным человеческим языком. Мы поговорили с Александром Черновым, руководителем продуктового направления и архитектуры Faceter и узнали,...
Таймлапс: целый день за минуту
Как менее чем за минуту увидеть целый день: без перемотки, без поиска нужного момента в архиве? Подобное возможно с функцией таймлапса, которая доступна пользователям Faceter. Что такое таймлапс? Таймлапс –...
Код закрытых возможностей: почему «железо» тормозит развитие видеонаблюдения?
Пока мир активно внедряет ИИ идет к усилению автоматизации, многие производители видеонаблюдения все еще отстают от современных тенденций. Компания Faceter столкнулась с ограничениями на рынке и пошла своим путем, добившись...
Локальное и облачное видеонаблюдение: что выбрать в условиях разного Интернета
Дом за городом, ферма, склад, стройка – не везде есть хороший проводной Интернет. Но наблюдать за объектом все равно нужно, поэтому часто пользователь сталкивается с трудностями и ограничениями. Отвечаем на...
Как плохое приложение превращает видеонаблюдение в головную боль?
Вы вложились в современную систему облачного видеонаблюдения, ожидая спокойствия и контроля. Но вместо этого – постоянные сбои, зависания и раздражение от неудобного интерфейса?  Если ваше «умное» наблюдение превращается в головную...
ИИ и видеонаблюдение: примеры, прогнозы, кейсы
Сегодня видеонаблюдение — это уже не просто камеры, которые что-то записывают и распознают движения. В игру вступает искусственный интеллект: он учится понимать, что именно происходит, и даже влиять на события....
Мобильный Интернет для видеонаблюдения: 5 проблем и их решение
Проводной Интернет остается лучшим вариантом для видеонаблюдения. Но не на всех объектах есть возможность провести кабель, особенно на временных площадках, стройках, дачах и удаленных территориях. В таких случаях пользователи переходят...
Правильный выбор камеры или как избежать лишних расходов
«Я не настолько богат, чтобы покупать дешевые вещи» Барон Ротшильд Экономия на видеонаблюдении часто оборачивается серьезными затратами в будущем. Дешевые камеры без поддержки стандартов, веб-интерфейса и потоковой передачи ограничивают возможности...