Herta BioSurveillance – arcfelismerés felsőfokon

370 266 Aspectis

Arcfelismerés Herta módra

Ebben a cikkben az arcfelismerés technológiájával és annak a Herta által történő megvalósításával foglalkozunk. Először is röviden arról, hogy az arcfelismerés miért játszik egyre fontosabb szerepet a biometrikus azonosítás technológiái között. Legfontosabb előnye, hogy nem igényli a felhasználó aktív részvételét, ami a legtöbb biometriai azonosítási eljárás esetén – mint például ujjlenyomat olvasó, véna szkenner, írisz azonosítás – nem mondható el. Ez kényelmessé teszi a használatát, ha beléptető rendszerekhez használjuk fel. Amennyiben pedig egy tömegből akarjuk kiszűrni a „fekete listás” személyeket – pl. terroristák, bűnözők, kitiltott személyek, stb. – akkor azt észrevétlenül, feltűnés nélkül tudjuk megtenni. Az utóbbi időben ez a technológia is egyre elérhetőbbé válik a felhasználók számára, így érdemes egy külön cikket szentelni a témának. Az Aspectis kínálatában is megjelent a jelenleg az egyik legjobbnak tartott fejlesztő, a spanyol Herta cég rendszere, a cikkben elsősorban erre a megoldásra koncentrálunk.

MIT ÉRTÜNK ARCFELISMERÉS ALATT?

A technika mai fejlettségi szintjén érdemes néhány gondolatot szentelni annak, hogy mit s értünk arcfelismerés alatt. Ha röviden és tömören szeretnénk megfogalmazni, arcfelismerés alatt azt a folyamatot értjük, amikor egy számítógépes alkalmazás ellenőrzi egy személy azonosságát. A folyamat során az adott alkalmazás képes egy képen (videón) arcokat elkülöníteni a kép többi részétől (természet, épületek, stb.) és azonosítani azt egy eltárolt fénykép alapján. Egy ember kevesebb, mint egy másodperc alatt képes felismerni egy másik embert, ha meglátja a fényképét, vagy találkozik vele. A mai arcfelismerő rendszerek is hasonló teljesítményre képesek, azzal a többlettel, hogy egy számítógép memóriájába sokkal több arc eltárolható, mint amit egy ember képes megjegyezni. Fontos még megjegyezni, hogy a gépi arcfelismerés egy automatizált folyamat, azaz nem igényel működése közben külső beavatkozást.

ARCFELISMERÉS DEEP LEARNING TECHNOLÓGIÁVAL

A hagyományos arcfelismerő algoritmusok a helyi jellemzőkön alapulnak. Az algoritmus először egy sor viszonylag invariáns pontot észlel az arcon. Invariánsnak nevezzük azokat a pontokat az arcon, amelyeket nehéz megváltoztatni egy szemüveggel, szakáll, bajusz növesztésével és más kozmetikai „trükkökkel”, ilyenek pl.: a szem és a száj sarkai, orrlyukak stb.. Jellemzően ezeknek a pontoknak a száma 10 és 300 közé esik. Ezeket a pontokat aztán különböző algoritmusokkal elemzik, majd az elemzések eredményét összefűzik, hogy egyszerűbben lehessen kezelni az információkat. Ilyen algoritmusoknál a pontosság nagymértékben függ a pontok számától. Ez azonban nem teljesen állja meg a helyét, mert a pontok számának növelése újabb elemzéseket igényel és ezek minősége is hatással van a felismerés pontosságára.

Itt jön be a képbe egy mostanában előszeretettel alkalmazott technológia, az ún. Deep Learning. A Herta a hagyományos algoritmusok helyett ezt a technológiát alkalmazza, melynek lényege, hogy nem egy előre megadott algoritmus szerint dolgozza fel a képeket, hanem sok különböző komplikált nem lineáris szűrőt ismétlődően alkalmaz egy képre.  Minden ilyen réteg új tulajdonságát írja le az adott képnek (esetünkben egy arcnak). Miután sok ilyen szűrő (tipikusan több tíz, vagy szász) feldolgozta a képet, bekódolják azt egy kis méretű sablonba, aminek használatával nagyon gyorsan lehet keresni az adatbázisban.  és ezek eredményétől függően határozza meg a vizsgálandó pontokat és információkat.  A nagy számú elemzés eredményeképpen pedig képes önállóan optimalizálni a folyamatokat.

Az egészben az a legérdekesebb, hogy a folyamat nem egy előre meghatározott algoritmus szerint zajlik, hanem a „hálózat” maga optimalizálja azt egy tanulási folyamat során. Így minden olyan lépés, ami a felismeréshez szükséges (arcok lokalizálása a képen, arcok sorba állítása, a felismerési régiók lokalizálása), mind belsőleg történik, a rendszer önállóan képes a tanulásra.

AZ NVIDIA GPU-K HASZNÁLATA

Az NVIDIA GPU-k ideálisan használhatók a mély neurális hálózatokban. Felgyorsítják az olyan folyamatokat, amelyek egyébként akár több napig, hétig, sőt akár egy évig is eltarthatnak, kihasználva azt, hogy a GPU-k képesek több számítást párhuzamosan is elvégezni.  A GPU-k gépi tanulás céljából történő felhasználásának korai úttörői pl. a web- és szociális média legnagyobb cégei, együttműködve a top adat kutató és gépi tanulás cégeivel. A hagyományos CPU-k teljesítményét mind számítási, mind áteresztő képességben jelentősen meghaladó GPU-k így ideális eszközei az ilyen alkalmazásoknak. A Hertánál éppen a Deep Learning technológia alkalmazása miatt fontos az NVIDIA GPU-k alkalmazása.

A Herta arcfelismerő rendszere: BioSurveillance

Az arcfelismerés az egyik legkevésbé invazív biometria, mivel az adatokat könnyedén rögzítik és általában nem tartalmaznak felhasználói interakciókat. A Herta videófelügyeleti megoldása, a BioSurveillance valós időben több arcot érzékel, videó bejegyzéseket kezel, azonosítja a korábban megtanult személyeket, és megkönnyíti a riasztások kezelését.

A BioSurveillance egy nagy teljesítményű videófelügyeleti megoldás az arcfelismeréshez, melyet kifejezetten a zsúfolt és változó környezetben lévő személyek egyidejű azonosítására fejlesztettek ki. GPU-architektúrákhoz optimalizált, 50-szer gyorsabb, mint a hagyományos rendszerek, és képes nagy felbontású videofolyamokat feldolgozni. Ez a technológia lehetővé teszi a tárgyak automatikus rögzítését a videófelvétel segítségével (on-the-fly), és még a részleges arckitakarások: például szemüvegek, zsebkendők vagy sapkák, az arckifejezés megváltozása, a nehéz fényviszonyok és az arc kis elfordulása esetén is jól működnek.

  • A BioSurveillance videó megfigyelő kamerákat használ a feketelistákon szereplők felismerésére
  • A BioSurveillance kitűnő teljesítményt nyújt az arc, a szemüvegek, a sálak, a sapkák, az arckifejezés, az árnyékok, a nagy kontrasztok és az extrém vagy gyenge fényviszonyok, valamint az arc közepes elfordulásánál is.
  • A BioSurveillance útközben és távolról is működik, nem igényel végfelhasználói együttműködést.
  • Az egyéneket fényképen rögzítheti a rendszerben, valamint valós idejű vagy rögzített videókat használhat.
  • Integrációs API, melynek segítségével könnyen integrálható más rendszerekbe

Főbb jellemzők:

  • Felismerés típusa: Arc, kontakt nélküli, nagy távolságból, mozgás közben
  • Teljesítmény: 500 fps 1080HD felbontású IP-kamerákkal
  • Adatbázis teljesítmény: Személy kiválasztása 35milliós adatbázisból egy hagyományos PC-n
  • Videó felbontás: UHD – 8K kamerák
  • Detektálás: Szemek közötti távolság legalább 12 pixel
  • Felismerés: Szemek közötti távolság legalább 24 pixel

ID MENEDZSMENT

  • Automatikus rögzítés
  • Többszörös figyelési listák
  • Jól hangolható futás közbeni riasztáskezelés
  • Kompakt, rugalmas rendszer többnyelvű kezelőfelülettel
  • A riasztások exportálhatók és megjeleníthetők mobil eszközökön

A BioSurveillance a megfelelő megoldás a zsúfolt környezetek – például repülőterek, vonatok vagy metróállomások, bevásárlóközpontok, sportpályák városi központok – biztonságának növelésére.

A BioSurveillance NEXT egy nagy teljesítményű videófelügyeleti megoldás az arcfelismeréshez, amelyet kifejezetten a tompított és változtatható környezetben lévő tárgyak egyidejű azonosítására terveztek.

INTEGRÁCIÓ

Az Aspectis-nél mindig odafigyelünk arra, hogy olyan termékeket, megoldásokat vegyünk fel a kínálatunkba, amelyek képesek együttműködni, hiszen a felhasználó számára akkor lesznek értékesek. így esett a választásunk a Hertára is. A Herta garantáltan jól működik AXIS kamerákkal, mint arról saját tesztjeinken is több alkalommal meggyőződhettünk. Ugyanez mondható el a Milestone VMS szoftveréről is. Ha valaki kilátogatott a 2017-es Securiforum kiállításra, erről személyesen is meggyőződhetett.

Amennyiben a Herta arcfelismerő felkeltette az érdeklődését, keresse kereskedő kollégáinkat a további információkért.