Autor fotografie: AXIS Communications|Popisek: Některé úkoly již zvládnou softwarové aplikace nahrané přímo v IP kameře. Aplikace společnosti Netavis například určí pohlaví a přibližný věk osoby. Uplatnění nalézá v oblasti maloobchodu pro sbírání statistických dat, kdy není nutná identifikace.
Analytici předpovídají, že trh v oblasti rozpoznávání obličejů poroste meziročně o 25% a v roce 2020 bude mít tento segment hodnotu 6,18 miliard USD.
Kamerové systémy, které umí automaticky rozpoznávat obličeje, již zdaleka nejsou jen výsadou špičkových bezpečnostních řešení. Podle amerického Národního institutu standardů a technologie (NIST) se výkon technologií automatizovaného rozpoznávání obličejů zvýšil u všech výrobců mezi lety 2010 až 2013 o výrazných 30%. Velkou budoucnost mají například aplikace v oblasti tzv. „business intelligence“.
Hlavní technologický pokrok v této oblasti (výše uvedené 30procentní zlepšení výkonu se vztahuje na rychlost a přesnost rozpoznávání tváří) je způsoben vývojem a zdokonalováním softwarových algoritmů. Důležitou roli ale hraje také kvalita videokamer používaných pro snímání obrazu.
Klíčový aspekt pro spolehlivost systému automatizovaného rozpoznávání obličejů je totiž kvalita obrazu. Pro snímání tváří lidí a jejich ukládání do databáze za účelem vytváření „bílého“ nebo „černého“ seznamu se často používají tytéž kamery jako pro pozdější identifikaci osob, které procházejí bezpečnostním kontrolním stanovištěm. Čím větší je kvalita obrazu a jednotnější formát databáze, tím lépe může systém obličeje rozpoznat.
Potíže s osvětlením
V prostředí s definovanými parametry pro vysokou bezpečnost, jako jsou hraniční kontroly na letištích, jsou videokamery obvykle v pevně dané pozici a okolní světelné podmínky jsou obecně konzistentní bez ohledu na to, zda je den nebo noc, a lze je snadno upravovat. Úkolem kamery je pouze sejmout a vyhodnotit vždy každou tvář samostatně a cestující jsou obvykle požádáni, aby se postavili na místo v definované vzdálenosti od kamery. Vzhledem k tomu, že v tomto scénáři lze mít jednotlivé aspekty pod kontrolou, je míra přesnosti rozpoznávání vyšší.
To však neplatí pro jiné aplikace, kde nepříznivé podmínky osvětlení mohou zásadním způsobem ovlivnit kvalitu obrazu. Jednou z obzvláště obtížných aplikací je kontrola vchodů, kdy kamera musí zachytit tváře více lidí najednou, kteří se navíc pohybují, jak například procházejí dveřmi. Sejmout ostrý záběr několika obličejů v pohybu není jediná obtížná věc. V tomto scénáři bude kvalita obrazu z velké míry záviset také na tom, jak dobře si kamera poradí s rozdíly intenzity světla – za slunného dne bude venkovní prostředí velmi jasné oproti tmavému průchodu dveří.
Inovativní technologie síťových videokamer, které umějí omezit účinky přesvětlení a poskytují ostrý obraz i v obtížných světelných podmínkách, však otevřely naprosto nové oblasti uplatnění automatizovaného rozpoznávání obličejů. Speciální objektivy, technologie pro snímání obrazu za nízké intenzity osvětlení a automatické vyvažování bílé – to vše jsou faktory, které dokážou vylepšit kvalitu obrazu. Ve spojení s lepšími softwarovými algoritmy a skutečností, že ceny softwaru pro zpracování obrazu během několika minulých let významně klesly, se automatizované rozpoznávání obličejů stává stále více vyhledávanou volbou pro mnohem širší okruh scénářů pro kontrolu přístupu, zabezpečení, detekci podvodů, forenzní vyhledávání, vyšetřování kriminálních činů a služby zákazníkům.
Jiné než bezpečnostní aplikace
Automatizované rozpoznávání obličejů již není jen nástroj pro povolení nebo odepření přístupu nebo posílání upozornění, když jsou identifikovány osoby na seznamu „sledovaných“. Přiřazení tváře konkrétnímu zákazníku podle databáze známých osob může například umožnit prodejcům, hotelům, bankám nebo kasinům rychle identifikovat osoby, jež mají nárok na služby určené pro VIP klientelu.
Podobným způsobem se automatizované rozpoznávání obličejů stává mocným nástrojem tzv. „business intelligence“, což je termín, který lze v obecné rovině vnímat jako zvyšování úrovně poskytování služeb, ale primárním úkolem je zjišťování a vyhodnocování informací o chování zákazníků, a to bez nutnosti znát jejich konkrétní identitu. V prostředí maloobchodních prodejen může shromažďovat demografické a behaviorální vzorce zákazníků, kdy lze sledovat, jakými způsoby prodejnou procházejí ženy a muži, mladí nebo starší zákazníci, kde mají tendenci se zastavit a co zaujme jejich pozornost. U tohoto uplatnění software nepotřebuje znát identitu osob, ale dokáže s velkou spolehlivostí rozpoznat, zda se jedná o muže, ženu a staršího nebo mladého člověka.
Možnosti jsou prakticky nekonečné: software pro rozpoznávání obličejů lze integrovat s marketingovým systémem, který bude automaticky zobrazovat reklamy přizpůsobené aktuálnímu profilu zákazníků. Agregovaná data shromažďovaná během delšího období poskytnou prodejci mnohem lepší porozumění, jak uspořádání prodejního místa ovlivňuje prodej a rychlost obratu zboží. Na jejich základě prodejce může snadno provést potřebná vylepšení – nepotřebuje nic jiného, než vyhodnotit automaticky shromažďovaná data.
Obrovská obchodní příležitost
V důsledku neustálého vylepšování technologií snímání a zpracování obrazu, zatímco náklady na jejich pořízení a provoz stabilně klesají, předpovídají analytici trhu v oblasti rozpoznávání obličejů průměrný roční růst 25%. Podle společnosti MarketsandMarkets zabývající se průzkumy trhů bude mít v roce 2020 tento segment trhu hodnotu 6,18 miliard USD.
Bariérou rozvoje mnoha nových aplikací v současné době stále zůstává prvotní investice do softwaru a hardwaru, včetně vysoce výkonných serverů, které jsou potřeba pro provádění porovnávání obrazů s databázemi. Protože však stále probíhá vývoj mnohem výkonnějších chipů pro kamery a samotné technologie kamer jsou vyspělejší než kdykoli dříve, některé části procesu zpracování obrazu se budou odehrávat přímo v samotných kamerách, a nikoli na serverech, a díky tomu budou řešení pro rozpoznávání obličejů cenově dostupnější. Firmy navíc začínají vnímat, jakou návratnost investic mohou získat, když se rozhodnou pro implementaci řešení automatizovaného rozpoznávání obličejů při potírání problémů, jakými jsou narušení, potenciální krádeže a vandalismus – od maloobchodních prodejen, jež budou moci účinněji monitorovat místní zlodějíčky, až po stadióny, kde odepřou vstup známým chuligánům.
Je zřejmé, že modelů použití rozpoznávání obličejů je celá řada. Mezi hlavní přínosy jejich nasazení patří bezpečnost, obchodní transakce a lepší úroveň marketingu a služeb. Pokud jde o bezpečnost, rozpoznávání obličejů je možné použít pro kontrolu přístupu, sledování, kdo vchází a vychází z určitých míst nebo budov, ale lze je též využít pro identifikaci osob žádoucích. Systém pro rozpoznávání obličejů může být stejně tak užitečný pro firmy, které potřebují rychlé a spolehlivé metody rozpoznávání a určení vybraných klíčových zákazníků nebo klientů. Díky tomu mohou firemní transakce probíhat plynuleji a mohou rovněž klientům přinést celkově lepší zážitek, což se na druhé straně promítne do lepší obchodní reputace.
Autor: Jenny Mansson, ředitel průmyslových segmentů ve společnosti Axis Communications
Článek vyšel v 1. čísle SECURITY MAGAZÍNU