Технологии распознавания лиц. Мифы, задачи и решения

Производители рассказывают нам о том, как работает технология распознавания лиц в ПО видеонаблюдения. Все презентации и показы пестрят красивыми картинками с выхватыванием из толпы злоумышленника. Киноиндустрия стабильно снабжает заказчиков чудесами современных технологий. В итоге вокруг технологии и ее возможностей образовался целый клубок мифов, которые часто не имеют ничего общего с реальностью. Заказчики требуют, производители уверяют. А что же делать нам? Поверить и подписаться на многомиллионный контракт? Что пообещать заказчику?

Специалисты компании Видеомакс за 12 лет изучений технологий видеонаблюдения стали скептиками. Этот здоровый скептицизм подталкивает нас к внимательному и всестороннему рассмотрению вопроса. Мы провели целую серию тестов ПО для распознавания лиц, где проверяли устойчивость алгоритма в условиях реального объекта, и выяснили, как меняется качество идентификации в зависимости от:

• маскировки (усы, борода, очки, грим и т.п.)
• угла наблюдения
• освещения (боковая и верхняя засветка, встречный свет, полумрак, ИК подсветка)
• разрешения камеры, количества к/с
• изображения в базе данных (фоторобот, фото из соцсетей, фото из паспорта и т.п.)
• количества людей в кадр

Теперь мы знаем, для каких задач технология распознавания лиц эффективна, а в каких будет просто бесполезна. Также в вебинаре говорится о FAR и FRR (ошибка первого и второго рода), и как эти цифры можно применить для прогнозирования показателей работы технологии распознавания лиц. Вы получите практические рекомендации для проектирования и советы специалистов по настройке. Этой информации вы нигде больше не найдете!