Разработка концепции автоматизации многоуровневой идентификации личности с помощью систем видеонаблюдения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Разработка концепции автоматизации многоуровневой идентификации личности с помощью систем видеонаблюдения

Никифоров А.А.

Аннотация

В статье рассматриваются варианты автоматизации работы контрольно-пропускных пунктов с использованием уникальных особенностей человека: походки и черт лица. А также разбор достоинств и недостатков каждой из особенностей.

Ключевые слова: идентификация личности, искусственный интеллект.

Abstract

Nikiforov A.A.

DEVELOPMENT OF CONCEPT OF AUTOMATION OF MULTI-LEVEL IDENTITY IDENTIFICATION USING VIDEO SURVEILLANCE SYSTEMS

The article discusses options for automating the work of checkpoints using unique human features: gait andfacialfeatures. As well as an analysis of the advantages and disadvantages of each of the features.

Keywords: identity identification, artificial intelligence.

В 1815 году немецкий банкир, Натан Майер Ротшильд, заработал 40 миллионов фунтов стерлингов, зная только результат сражения битвы при Ватерлоо. Тогда он произнес свой афоризм «Кто владеет информацией -- тот владеет миром».

На данном примере легко можно увидеть то, насколько важны секретные сведения особенно в наше время.

Безопасность информации - один из важнейших факторов, который поддерживает целостность и конкурентоспособность любой компаний. Для её обеспечения проводится множество сложных процедур и процессов.

Одной из угроз является проникновение злоумышленника на территорию с нужной для него информацией. Конечно, на КПП может находиться охрана и применяться система пропусков. Однако, пропуск может быть подделан, а человек - халатным.

Стоит отметить, что ускорение и облегчение процесса проверки также является неотъемлемой частью повышения удобства. Для этого стоит использовать автоматизированную систему. Одним из таких вариантов является использование камер видеонаблюдения совместно с искусственным интеллектом. А для того, чтобы система могла опознать человека с большей вероятностью, стоит определить несколько уровней проверки.

Как известно, каждый человек уникален и совокупность множества деталей в его поведении, действиях, а также его уникальные части тела не могут быть повторены.

Одной из таких особенностей является походка. Главным ее преимуществом является распознавание человека еще до того, как он подойдет до КШ1 или, допустим, двери, для открытия которой требуется определенный уровень доступа. Однако, существенным недостатком будет тот факт, что походка может измениться практически в любой момент, например, если человек переносит тяжелый предмет или сменил обувь, высота каблука в которой существенно изменилась.

Для реализации идентификации личности по вышеописанному фактору необходимо наличие самих камер видеонаблюдения и нейронной сети, специально обученной под необходимый процесс. 1люсом данной проверки также будет отсутствие необходимости в высококачественном видеопотоке, что положительно скажется на бюджете.

В исследовании «Методы идентификации человека по походке в видео», которое было проведено национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и московским государственным университетом имени М.В. Ломоносова в 2019 году, описаны основные условия и методы для реализации работоспособности необходимого нам искусственного интеллекта. Стоит добавить, что уже существуют решения, которые могут избавить от проблемы разработки 1О с нуля, так что материал может понадобится для доработки существующих решений и соблюдения условий съемки.

Другой уникальной особенностью человека являются черты лица. Распознавание с использованием данной уникальности является более распространенным вариантом. По сравнению с прошлым примером этот способ является более точным, качественным и работает стабильнее. Тем не менее для ее реализации нужны уже более-менее качественные камеры, подходящее освещение и ракурс.

Данный метод идентификации уже имеет множество решений, которые широко используются в практике, следовательно, нужды в разработке или разработке с нуля нет. автоматизация видеонаблюдение камера

Что же касается многоуровневости, то перечисленные выше методы стоит объединить в одну систему и разделить по этапам. На рисунке 1 показано примерное расположение камер видеонаблюдения с рабочей областью обзора, где красным цветом и цифрой 1 выделены системы, что будут идентифицировать человека по походке, а зеленым цветом и цифрой 2 - по характерным чертам лица.

Рис. 1. Расположение камер видеонаблюдения и область их обзора

Итак, первым этапом будет идентификация по стилю ходьбы, ведь пока человек дойдет до двери дверь будет разблокирована при успешном исходе. Ну а вторым этапом - распознавание лица непосредственно вблизи входа.

При необходимости эти две фазы могут быть обязательными (многоуровневое подтверждение личности) или зависящими от обстоятельств. В первом случае, если одна из проверок не пройдена, то будут применяться соответствующие меры. А во втором случае, если не пройдена первая стадия, возникает необходимость во второй, и только после второй неудачи «поднимается тревога».

Подводя итог, можно сказать, несмотря на все недостатки искусственного интеллекта в распознавании человека, использование его упрощает жизнь и ресурсы. А использование нескольких уровней проверки в разы повысит эффективность внутренней системы безопасности.

Список литературы

1. Походка человека так же уникальна, как отпечаток пальца [Электронный ресурс].

2. А.Г. Казанцева. Идентификация человека по походке с использованием носимых сенсоров. Обзор исследований. // Математические структуры и моделирование - 2013 - № 2(28). - С. 103-111

3. Sokolova A.I., Konushin A.S. Methods of gait recognition in video. // Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 31, issue 1 - 2019. - pp. 69-82

Размещено на Allbest.ru