और यहाँ एक घूमने वाला रोबोट है जो आपको व्यक्तिगत रूप से पहचानता है

^{तो रोबोट आपको देखता है}

टर्नस्टाइल जो चेहरे याद करते हैं, वे पहले ही एफएसओ, नोरिल्स्क हवाई अड्डे और हमारे कार्यालय में परीक्षण कर चुके हैं। वे आपको धूप के चश्मे में पहचानते हैं, इयरफ्लैप के साथ एक टोपी और आपको अपने जुड़वां भाई से अलग करते हैं। लेकिन शुरू से शुरू करते हैं।

प्रत्येक सिस्टम में एक मध्यवर्ती एजेंट होता है, जिसके साथ सामंजस्य स्थापित किया जा रहा है: यह एक कुंजी, एक कुंजी के साथ एक कार्ड, और इसी तरह हो सकता है। यह बात बहुत सारी समस्याएं पैदा करती है, क्योंकि यह खो सकती है, दूसरा इसके माध्यम से जा सकता है, और इसी तरह। इसके अलावा, जब व्यापार केंद्र में बहुत सारे किरायेदार होते हैं, तो यह आम तौर पर कार्ड के प्रमुख स्वरूपों के साथ नरक होता है।

यह तर्कसंगत है कि एक मध्यवर्ती एजेंट के बिना सत्यापित करना आवश्यक है, अगर ऐसी कोई तकनीकी संभावना है। दुर्भाग्य से, उंगलियों के निशान (वे हमेशा उनके साथ हैं) द्वारा सामंजस्य आवश्यक सटीकता प्रदान नहीं करता है: यहां या तो झूठी सकारात्मकता, या एक कटौती, गंदगी और वह सब।

एक व्यक्ति के पास और क्या है जो अद्वितीय है और विशेष रूप से परिवर्तन के अधीन नहीं है? चेहरा। लेकिन चेहरा बदल रहा है और अस्पष्ट रूप से बदल रहा है: हाल के वर्षों तक, कंप्यूटिंग शक्ति की एक बड़ी मात्रा में इस समस्या को हल करने की कमी थी। अब समस्या हल हो गई है, और 3 डी चेहरे की पहचान आपको कुंजी के बजाय इसका उपयोग करने की अनुमति देती है।

उंगलियों की तुलना में चेहरा बेहतर क्यों है?

• एक उंगली की तरह, एक व्यक्ति को परिवर्तक के साथ नहीं बदला जा सकता है। यह खोया नहीं है।
• यह बदलता नहीं है। अधिक सटीक रूप से, यह एक व्यापक लौकिक गलियारे के भीतर बदलता है, लेकिन उंगलियों के निशान की तुलना में बहुत कम होता है, और इसमें "बड़ी संख्या" अंक होते हैं।
• चेहरे को 3 डी में पहचाना जाता है: इसका मतलब है कि गंदगी भी बाधा नहीं है।
• चेहरे में अधिक जानकारी होती है: सभी प्रकार के खरोंच, कटौती और खरोंच के लिए एक मार्जिन होता है।
• आप संपर्क के बिना स्कैन कर सकते हैं।
• आमतौर पर चेहरा पहले से ही खुला होता है: आपको अपनी उंगली लाने की ज़रूरत है, अपने हाथों को अपनी जेब से बाहर निकालना, दस्ताने निकालना आदि। यह चौकी पर एक अतिरिक्त दूसरा है।
• पुराने फिंगरप्रिंट स्कैनर को आपकी जेब में गलत उंगली से बाईपास किया जा सकता है, लेकिन इस तरह का फोकस आपके चेहरे के साथ काम नहीं करेगा।

एक कतार के साथ चौकी

एक और बात जहां चेहरे की पहचान उपयोगी है, वह "DDoS अटैक" के तहत PPC है। यह आमतौर पर बड़े उद्यमों में पारी की शुरुआत से 5 मिनट पहले होता है। इस समय, चेकपॉइंट के माध्यम से बड़ी संख्या में कर्मचारी टूट रहे हैं, जो जल्द से जल्द से गुजरने की कोशिश कर रहे हैं। उसी समय, किसी के पास कार्यस्थल पर विलंबता की अनुपस्थिति के लिए सख्त आवश्यकताएं हैं, किसी ने अपने परिवर्तक के साथ कार्ड का आदान-प्रदान किया, क्योंकि उसका अपना खो गया है, कोई बस तेजी से चलाने की कोशिश करता है, ताकि इंतजार न करें। इस तरह के प्रवाह के साथ, चेकपॉइंट पर सुरक्षा के लिए भौतिक रूप से व्यक्तियों के कई टर्नस्टाइल और डेटाबेस से फ़ोटो के माध्यम से एक साथ चलने वाले व्यक्तियों की तुलना करने का समय नहीं है (यदि वे सुरक्षा अधिकारी को बिल्कुल प्रदर्शित होते हैं)।

परिणाम आमतौर पर एक है - नियंत्रण औसत दर्जे का है, मार्ग के बारे में गलत जानकारी की एक बड़ी मात्रा। या तो नियंत्रण अच्छा है, लेकिन खोए हुए कर्मचारी (हमारे कार्यालय में) एक दिन के लिए अस्थायी पास पाने के लिए सुबह में अतिरिक्त समय बिताने के लिए मजबूर हैं। वह या तो कर्मचारी से असंतुष्ट है, जिसे वह समझता है कि गार्ड खुलेआम ट्रोल कर रहे हैं, या गार्ड, जो उन लोगों के लिए जिम्मेदार हैं जो एक ही पास से चूक गए थे।


कार्यालय कर्मचारी पास

निर्णय

एक बार जब हमें पता चला कि एक बड़े संग्रहालय केंद्र के कर्मचारी बिना किसी पास कार्ड के अभिलेखागार और अन्य विशेष रूप से संरक्षित परिसर में जाते हैं (मुझे कहना होगा, रक्षा उद्योग में सुरक्षा का स्तर लगभग समान है)। हमने इस मुद्दे का अध्ययन किया, उपकरण से परिचित हुए।

यह पता चला कि पारित होने और नियंत्रण के एक बिंदु को कड़ाई से परिभाषित ऊंचाई पर एक विशेष स्टैंड पर एक स्कैनर की स्थापना की आवश्यकता होती है। आपको एक कंप्यूटिंग मॉड्यूल की भी आवश्यकता है, जो मान्यता प्रक्रिया के सभी गणित प्रदान करता है। स्कैनर के अंदर, एक संरचित बैकलाइट डिवाइस रखा गया है, जो मानव चेहरे के लिए एक समन्वयित ग्रिड अदृश्य करता है।

स्कैनर के अंदर लगा एक निश्चित-फोकल लंबाई वाला उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरा आपको सुपरइम्पोज़्ड ग्रिड को कैप्चर करने की अनुमति देता है। कंप्यूटिंग मॉड्यूल में स्थित इस प्रक्रिया के दिमाग, कैमरे से प्राप्त आंकड़ों का विश्लेषण करते हैं, प्रकाश किरणों के सभी मोड़ को ध्यान में रखते हैं, मूल समन्वय ग्रिड से विचलन की गणना करते हैं, और अंतर द्वारा वेक्टर मॉडल का निर्माण करते हैं।

वेक्टर मॉडल या टेम्प्लेट का निर्माण करते समय, चेहरे को खंडों में विभाजित किया जाता है, उनमें से प्रत्येक एल्गोरिथ्म के लिए कम या ज्यादा महत्वपूर्ण चेहरे के एक हिस्से के लिए जिम्मेदार होता है। उदाहरण के लिए, जिस खंड में नाक स्थित है - चेहरे का सबसे प्रमुख हिस्सा - हमेशा एल्गोरिथ्म के लिए सबसे अधिक वजन गुणांक होता है, यह संदर्भ क्षेत्र है जिस पर पूरा टेम्पलेट बनाया गया है। और आँखें, इसके विपरीत, टेम्पलेट का निर्माण करते समय ध्यान नहीं दिया जाता है, मुंह के क्षेत्र में कम वजन गुणांक भी होता है। इस प्रकार, टेम्पलेट के अंदर, एक व्यक्ति का चेहरा "पैचवर्क रजाई" जैसा दिखता है: अलग-अलग वजन वाला एक कार्ड।

एक "कच्चा" चेहरा विषय की शुरुआत में है।

एक 3 डी टेम्पलेट कंप्यूटिंग मॉड्यूल में संग्रहीत है, इसे अंतरिक्ष में घुमाया जा सकता है, विभिन्न पक्षों से देखा जा सकता है। इस टेम्पलेट का उपयोग बाद में एक्सेस पॉइंट (टर्नस्टाइल, डोर) के माध्यम से व्यक्ति के चेहरे के साथ तुलना के लिए किया जाएगा।
जब पंजीकृत लोग मान्यता प्रक्रिया से गुजरते हैं, तो परिस्थितियां उत्पन्न हो सकती हैं जब दो लोग कुछ समान होते हैं। वे न केवल उन लोगों के समान होंगे जो उन्हें देखते हैं, बल्कि एक ऐसी प्रणाली के लिए भी हैं, जो डेटाबेस से एक टेम्पलेट की तुलना करने और स्कैनर के सामने खड़े व्यक्ति की तुलना में, एक मैच का परिणाम देगा, उदाहरण के लिए, 25-35%। संयोग के इस मूल्य के साथ, सिस्टम एक व्यक्ति को याद नहीं करेगा, हालांकि, डेटाबेस में एक रिकॉर्ड होगा, जिसमें कहा गया है कि पंजीकृत पीटर निकोलेयेविच के समान किसी ने 9 घंटे 47 मिनट में पारित करने की कोशिश की। इस प्रकार, हम मान्यता सीमा की अवधारणा के लिए आते हैं, अर्थात् प्राप्त मुखौटा के मिलान मूल्य और संग्रहीत टेम्पलेट। सिस्टम सेटिंग्स में इस पैरामीटर को बदलकर, आप संरक्षित ऑब्जेक्ट पर सुरक्षा के स्तर को कम या बढ़ा सकते हैं।

परीक्षण

शुरू करने के लिए, हमने अपने आईटी के बड़े-बड़े दफ्तरों में सीधे तौर पर सिस्टम की कोशिश करने का फैसला किया, जो कि आविष्कारशील आईटी विशेषज्ञों से भरा हुआ था।

स्थापना के लिए डिवाइस की सटीक स्थिति की आवश्यकता होती है - बाईं ओर अन्य घुमाव हैं, और हम नहीं चाहते कि पड़ोसी मार्ग से गुजरने वाले लोग दृष्टि में हों। इसलिए, सब कुछ मापा जाता है, सत्यापित किया जाता है, जांच की जाती है, और अंत में, यह स्पष्ट है कि स्कैनर कैसे स्थापित किया जाएगा।

चेकप्वाइंट:


स्टेला की स्थापना के लिए टर्नस्टाइल कवर का अंकन:


बेस प्लेट अटैच करने से पहले, हम निश्चित रूप से नीली लड़की पर भरोसा करते हैं:


और यहाँ स्कैनर स्थापित है:


अद्यतन अभिगम नियंत्रण प्रणाली से कर्मचारी परीक्षण पास:


फोटो में, लड़की केवल उस जगह को समझने के लिए खड़ी है जहां शॉट लिया गया है। व्यवहार में, आप बस घूमने-फिरने के लिए जा सकते हैं: बस शांत गति की प्रक्रिया में कैमरे को देखें, और सिस्टम तुरंत स्कैन करेगा और एक व्यक्ति के चेहरे का निर्माण करेगा, एक 3 डी मॉडल बनाएगा और डेटाबेस से टेम्पलेट्स के साथ तुलना करेगा।

हमारे मामले में, पहचान मोड में तुलना होती है - मॉडल की तुलना डेटाबेस से सभी टेम्पलेट्स के साथ की जाती है। हालाँकि, आप सत्यापन मोड में काम करने के लिए सिस्टम को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, और फिर प्रत्येक पास के लिए एक कर्मचारी का व्यक्तिगत टेम्पलेट संलग्न किया जाएगा। यह सुरक्षा मोड को ऊपर उठाने और एक्सेस कंट्रोल और प्रबंधन प्रणाली द्वारा डेटा प्रोसेसिंग को गति देने की अनुमति देगा।

सिस्टम स्थापित करने के कुछ समय बाद, सभी को पंजीकृत किया गया था और अब वे तनाव का अनुभव नहीं कर सकते हैं, अस्थायी पास पाने पर समय बर्बाद कर रहे हैं यदि वे इसे घर पर भूल गए। पहले से ही 450 से अधिक विभिन्न लोग हमारे साथ चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं।

किसी भी नई प्रणाली के साथ, आपको इस समाधान की आदत डालनी होगी। हम अलग हैं - लंबा और लघु, उदास और मजाकिया, हम अलग-अलग मौसम में और विभिन्न हेयर स्टाइल के साथ आते हैं। लेकिन 3 डी मान्यता प्रणाली डरावना नहीं है। लवली लड़कियों को डर नहीं हो सकता है कि अगर वे अचानक धमाके करते हैं, तो वे अपने बालों को बदलने नहीं देंगी, अगर उनकी चूड़ियां दिखाई देती हैं, या अगर वे इमारत के प्रवेश द्वार पर अपने धूप का चश्मा नहीं उतारती हैं, तो सिस्टम अभी भी पहचान करेगा और उन्हें कार्यालय में जाने देगा। और युवा लोग मूंछ और दाढ़ी मुंडा या इसके विपरीत जारी होने के बारे में चिंता नहीं कर सकते हैं।

समाधान भी कठोर परिचालन स्थितियों का सामना करता है: नॉरिल्स्क हवाई अड्डे पर सिस्टम एक महीने से अधिक समय से काम कर रहा है, जहां जलवायु को पूरी तरह से इन्सुलेशन, टोपी के साथ टोपी और अन्य टोपी की आवश्यकता होती है। लेकिन यह भी उसे उड्डयन सुरक्षा अधिकारियों में पहचानने और देने से नहीं रोकता है।

और सिस्टम को क्रेमलिन में एफएसओ द्वारा जांचा गया था, जहां यह जांच की गई थी कि यह जुड़वा बच्चों के साथ कैसे काम करता है। मानक मान्यता सीमा पर, सिस्टम उत्कृष्ट साबित हुआ - यह जुड़वां को याद नहीं करता था!

शायद, यह तेजी से तैनाती की संभावना और समाधान की लागत के बारे में कुछ शब्द कहना बाकी है। यहां तक ​​कि कुछ महीनों की छोटी अवधि में, हम पहले से ही कई प्रदर्शनों और प्रस्तुतियों के लिए सिस्टम लाने में कामयाब रहे, जिसमें इनोफेक्स 2012 प्रदर्शनी भी शामिल थी। प्रदर्शनी स्टैंड पर एक मान्यता प्रणाली को तैनात करने की पूरी प्रक्रिया का सबसे लंबा चरण उड़ान मास्को-येकातेरिनबर्ग था। और फिर, तैयार इंस्टॉलेशन साइट पर, स्कैनर और मॉनिटर के साथ एक प्रदर्शन स्टेला स्थापित करने में मुझे 30 मिनट लगे, कई केबल कनेक्ट करें और सुनिश्चित करें कि सिस्टम जीवन में आया था और उन मेहमानों को जाने के लिए तैयार था जो पंजीकरण पास कर चुके थे।


येकातेरिनबर्ग में इनोप्रोम -2018 प्रदर्शनी में CROC कंपनी बूथ

की लागत

प्रवेश और निकास दोनों पर पहचान की संभावना के साथ एक पूर्ण पहुंच बिंदु बनाने के लिए, साथ ही लोगों के सही और सटीक पंजीकरण के लिए शर्तें प्रदान करते हैं, उपकरण और स्थापना के लिए $ 60,000 लगेंगे। इंस्टॉलेशन की लागत की गणना मौजूदा एक्सेस कंट्रोल सिस्टम में इंस्टॉलेशन और इंटीग्रेशन की शर्तों या स्क्रैच से ऐसे सिस्टम के निर्माण के आधार पर की जाती है।

और अंत में, मूल कार्यों पर लौटते हुए, यह स्पष्ट है कि सिस्टम कार्यालय और व्यावसायिक केंद्रों के लिए उपयुक्त है, जहां किरायेदार एक्सेस कार्ड की विविधता पहुंच की सुविधा को प्रभावित नहीं करेगी, क्योंकि हमारे पास हमेशा एक व्यक्ति होता है। किरायेदारों को अतिरिक्त लागत नहीं लगती है, और कार्यालय भवन सुरक्षा सेवा के साथ नए कर्मचारियों को पंजीकृत करने की प्रक्रिया में सचमुच सेकंड लगेगा।

एक मान्यता प्रणाली के साथ औद्योगिक उद्यमों में, प्रबंधन कंपनी यह सुनिश्चित कर सकती है कि पासिंग वर्कर स्टीफन निकोलाइविच वास्तव में स्टीफन निकोलाइविच है, और प्लांट के सम्मानित सम्मानित डिजाइनर नक्शे को भूलने से डर नहीं सकते हैं, और उन्हें काम के लिए देर होने पर जुर्माना नहीं देना होगा (जैसे कि यदि सख्त सुरक्षा पास के लिए घर भेजा गया)।

ठीक है, हमारे कर्मचारी प्रसन्न हैं कि घर से काम करने की तीव्र दौड़ में, उन्हें गैजेट्स के साथ अपार महिलाओं के हैंडबैग और वेटी पोर्टफोलियो के बाउल में पास की तलाश नहीं करनी पड़ती।

PS विषय अपडेट: एल्गोरिथम पर टिप्पणियों में बहुत सारे प्रश्न थे। मुझे समझाएं कि कुछ विवरण क्यों हैं और सिस्टम की सीमाएं क्या हैं।

ऐतिहासिक रूप से, इस समाधान के डेवलपर 3 डी प्रिंटर पर मॉडल के बाद के पुनर्निर्माण के उद्देश्य से वास्तुशिल्प और संग्रहालय मूल्यों के लिए 3 डी स्कैनर के विकास में लगे हुए थे। और आवेदन के इस क्षेत्र में, बहुत सटीक टेम्पलेट निर्माण की आवश्यकता होती है, अर्थात, लगभग 8 वर्षों के लिए, डेवलपर्स ने 3 डी स्कैनिंग के क्षेत्र में अपने एल्गोरिदम को पूर्ण और बेहतर बनाया है। तब बायोमेट्रिक मान्यता के क्षेत्र में विकास को लागू करने के लिए विचार उत्पन्न हुआ, और कुछ और वर्षों के बाद, जिसके दौरान एल्गोरिथ्म समन्वय ग्रिड के रूप में सुपरिमपोज़िंग की विधि और स्कैनिंग के परिणामस्वरूप प्राप्त प्रसंस्करण डेटा की विधि में कई दृष्टिकोण और परिवर्तन हुए।

चूंकि सिस्टम में एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरा है, और स्कैनर के सामने वाले व्यक्ति का क्षेत्र अभी भी सीमित होना चाहिए, अन्यथा एक टर्नस्टाइल पर स्थापित स्कैनर व्यक्ति को अगले टर्नस्टाइल से कैप्चर करना शुरू कर देगा, फिर कैमरा भी केवल व्यक्ति के स्थान के एक निश्चित कॉरिडोर में काम करता है। यह आवश्यक सीमा पहले से ही किसी व्यक्ति के चेहरे की रोशनी पर एक सीमा लगाती है - इसे ओवरएक्स्पोज़ नहीं किया जाना चाहिए, इसलिए हम सिस्टम के संचालन की सीमा पर केवल निरंतर निरंतर रोशनी के साथ घर के अंदर आते हैं। सिस्टम के संचालन की निम्नलिखित सीमाएं कम से कम 65-75% तक खुलेपन का सामना करती हैं, अर्थात्, एक मुखौटा के साथ एक बंद चेहरा जहां केवल आंखें दिखाई देती हैं वे फिट नहीं होते हैं। सिस्टम ऐसे व्यक्ति को नहीं छोड़ेगा। एक और सीमा चिंता चेहरे के भावों को भी सक्रिय करती है - पहचान के समय कान से कान तक मुस्कुराहट और मुस्कुराहट काम नहीं करेगी। एक व्यक्ति को एक तटस्थ, शांत अभिव्यक्ति बनाए रखना चाहिए, थोड़ी सी मुस्कान स्वीकार्य है।

एल्गोरिथ्म के एक और भी अधिक विस्तृत विवरण के लिए, फिर, जैसा कि आप जानते हैं, यह डेवलपर कंपनी का एक निजी डेटा है।