Рішення для COVID-19 пандемія змінили спосіб взаємодії людей з громадськими просторами, технологіями та один з одним. Майже за одну ніч невидимий біологічний ризик став глобальною проблемою, а захисні заходи, такі як медичні маски, перетворилися на щоденну необхідність. Хоча маски відіграли вирішальну роль в уповільненні поширення вірусу, вони також створили неочікуваний виклик для однієї з найшвидше зростаючих технологій цифрової безпеки — аналітики розпізнавання облич.
На початку пандемії багато експертів передбачали, що широке використання масок значно знизить ефективність систем розпізнавання облич або навіть зробить їх застарілими. Однак реальність виявилася набагато складнішою. Замість того, щоб зникнути, технологія розпізнавання облич швидко розвивалася, стаючи більш інтелектуальною, адаптивною та стійкою. У багатьох відношеннях пандемія стала каталізатором інновацій у всьому світі. відео аналітики зі штучним інтелектом industry.
Розпізнавання облич до пандемії
До 2020 року системи розпізнавання облич значною мірою покладалися на повну видимість обличчя. Більшість алгоритмів були оптимізовані для аналізу повного набору рис обличчя, включаючи ніс, рот, лінію щелепи та відносні відстані між ключовими вузловими точками. За стабільних умов освітлення та з обличчями без перешкод сучасні системи досягали високої точності та швидкої ідентифікації.
Розпізнавання обличчя широко використовувалося в:
- Контроль доступу для корпоративних та урядових організацій
- Аеропорти та транспортні вузли
- Безпека роздрібної торгівлі та аналітика клієнтів
- Системи відеоспостереження для розумного міста
Однак ці системи були розроблені для передбачуваного середовища. Раптове глобальне впровадження масок порушило цей баланс.
Чому маски стали критичною проблемою для розпізнавання облич
Оскільки уряди запровадили суворі санітарні норми, маски стали обов’язковими в офісах, магазинах роздрібної торгівлі, громадському транспорті та на об’єктах інфраструктури. Водночас організаціям потрібно було:
- Забезпечення дотримання маскового режиму
- Слідкуйте за соціальним дистанціюванням
- Контролюйте обмеження кількості осіб
- Вимірювання температури тіла
- Maintain security and access control
Традиційне розпізнавання облич зазнавало труднощів, оскільки маски закривали значну частину обличчя, включаючи ключові вузлові точки, що використовуються для біометричного зіставлення. Точність розпізнавання різко падала, особливо коли маски носилися правильно, закриваючи і ніс, і рот. Ситуація ставала ще складнішою, коли маски поєднувалися з шапками, капюшонами або за поганого освітлення.
У деяких випадках системи на початку пандемії втратили до половини своєї точності розпізнавання, що виявило критичне обмеження в існуючих моделях штучного інтелекту.
Як адаптувалися алгоритми розпізнавання облич
Криза створила нагальний попит на інновації. Розробники та дослідники штучного інтелекту почали перепроектовувати системи розпізнавання облич для роботи з частковими даними про обличчя. Цей зсув призвів до кількох значних технологічних досягнень.
Часткове та періокулярне розпізнавання
Замість того, щоб покладатися на все обличчя, сучасні алгоритми навчилися зосереджуватися на верхній частині обличчя, зокрема на очах, бровах та навколишніх ділянках. Ці риси виявилися дуже виразними навіть тоді, коли нижня частина обличчя була закрита.
Покращене навчання нейронних мереж
Моделі штучного інтелекту були перенавчені з використанням величезних наборів даних, які включали:
- Caras enmascaradas
- Різні види та кольори масок
- Різні кути та умови освітлення
- Комбіновані перешкоди, такі як окуляри та головний убір
Високопродуктивні обчислення та інтеграція великих даних
Щоб компенсувати зменшення візуальної інформації, системи почали використовувати:
- Більш потужні процесори
- Більші біометричні бази даних
- Розширені методи оцінювання подібності
Покращена обробка якості зображення
ШІ-аналітика відео стала краще працювати з:
- Відеозаписи з низькою роздільною здатністю
- Розмиття руху
- Неоптимальні кути камери
В результаті, системи розпізнавання облич стали не лише стійкими до масок, але й загалом надійнішими.
Випадки використання в підприємствах, що виникли під час COVID-19
Пандемія прискорила впровадження розпізнавання облич у багатьох галузях:
- Рітейл: Моніторинг дотримання вимог щодо носіння масок, зменшення крадіжок та управління заповнюваністю магазинів
- Transportation: Підтримка безпеки в аеропортах та на залізничних вокзалах, незважаючи на носіння масок
- Корпоративні приміщення: Забезпечення безпечного безконтактного контролю доступу
- Охорона здоров'я: Управління доступом до обмежених зон з мінімізацією фізичного контакту
- Громадська інфраструктура: Підтримка ініціатив безпеки «розумного міста» під час локдаунів
Ці випадки використання продемонстрували, що розпізнавання облич вже не є просто зручним інструментом, а є критично важливим компонентом операційної стійкості.
Як розпізнавання облич VEZHA відреагувало на виклики пандемії
У відповідь на ці зміни в галузі, команда інженерів IncoreSoft зосередилася на вдосконаленні VEZHA Розпізнавання обличчя надійно працювати в умовах маскування. Метою було не просто відновити точність, яка була до пандемії, а перевершити її, створивши більш адаптивну та перспективну систему.
Удосконалюючи архітектури нейронних мереж та перенавчаючи моделі на різноманітних наборах даних, система розпізнавання облич VEZHA навчилася ідентифікувати людей, використовуючи значно менше візуальних даних, ніж вимагали традиційні системи.
Технічні можливості розпізнавання облич VEZHA
Сьогодні VEZHA Face Recognition — це високопродуктивна система розпізнавання та ідентифікації облич, розроблена для розгортання в масштабах підприємства.
Можливості включають:
- З точністю ідентифікації — до 98%.навіть коли носять маски
- Високошвидкісна атрибуція, що дозволяє майже миттєво здійснювати пошук у базах даних, що містять до 1 мільйона ідентифікаційних даних
- Надійне розпізнавання з обертанням обличчя та частковою оклюзією
- Підтримка окулярів, борід, захисних масок та головних уборів
- Розширене виявлення атрибутів, включаючи вік, стать, расу та емоційний стан
Ці можливості дозволяють VEZHA ефективно працювати в реальних умовах, а не в контрольованих лабораторних умовах.
Майбутнє аналітики розпізнавання облич після пандемії
Хоча обов'язкове носіння масок у багатьох регіонах послабилося, технологічний прогрес, зумовлений пандемією, продовжує формувати майбутнє розпізнавання облич. Організації тепер очікують, що відеоаналітика на основі штучного інтелекту буде надійно працювати в непередбачуваних умовах, швидко адаптуватися до нових викликів та легко масштабуватися.
Розпізнавання облич перетворилося з крихкої, залежної від умов технології на стійку систему штучного інтелекту, здатну обробляти неповні дані, динамічне середовище та високі вимоги безпеки.
Висновок
Пандемія COVID-19 не послабила аналітику розпізнавання облич, а прискорила її еволюцію. Те, що починалося як глобальний виклик, змусило розробників переосмислити припущення, переробити алгоритми та розширити межі штучного інтелекту.
Такі рішення, як VEZHA Face Recognition, демонструють, як сучасна відеоаналітика на основі штучного інтелекту може забезпечити високу точність, швидкість та надійність навіть у найскладніших умовах. Оскільки підприємства продовжують інвестувати в безпеку, автоматизацію та інтелектуальну інфраструктуру, технологія розпізнавання облич більше не визначається своїми обмеженнями, а здатністю адаптуватися.
Щоб побачити, як працює розпізнавання облич VEZHA в реальних умовах, перегляньте демонстраційне відео або зв’яжіться з IncoreSoft команду, щоб дослідити варіанти розгортання, адаптовані до ваших потреб.