распознавания лиц

Как сегодня системы распознавания лиц узнают людей в масках

Мы все надеялись на то, что в 2021 году про масочный режим можно будет забыть. Однако, это не так. И проблема распознавания человека в маске по прежнему актуальна для всех систем, дающих доступ по лицу. 

Любопытный факт, что за прошедшие годы искусственный интеллект в области распознавания лиц сделал огромный прорыв. Национальный институт стандартов и технологий (National Institute for Standards and Technology – NIST) регулярно проводящий исследования поставщиков средств распознавания лиц, в своем последнем отчете зафиксировал, что лучшие алгоритмы ошибаются всего на 3%.

Для сравнения, подобных результатов они достигали в 2017 году. Но только в то время речь шла не о масках, а об обычных фотографиях. 

Любопытно, что если в базу данных загрузить фото человека в маске, а потом ей его показывать, то ИИ справляется в 10-100 раз хуже. Наиболее грамотное сравнение происходит, если в базе данных человек без маски. 

Еще одна очевидная особенность — чем больше лицо скрыто маской, тем хуже его узнать. Круглые формы масок, генерируют меньшую долю ошибок, чем широкие. 

Красные и черные маски алгоритмы распознают хуже, чем белые и синие. 

Если подводить какие-то итоги, то сегодня производители алгоритмов распознавания лиц борются за сотые доли процента. И ситуация, когда смартфон или система контроля доступа не узнает вас в маске, в скором времени останется в прошлом. 

Система OGATE от компании OVISION не отстает от лучших стандартов индустрии. Буквально на днях наши пользователи получили новый патч, который узнает человека в маске с вероятностью 95%. Это, конечно, не лучшие результаты по отрасли, но наши инженеры упорно работают над этой проблемой. 

И если в случае со смартфоном, важно человека быстрее узнать в маске. То в случае с системами контроля доступа есть другой запрос — не пропустить человека без нее. И с этой задачей OGATE справляется отлично. 

Узнать больше о системе контроля доступа OGATE и других проектах компании OVISION можно по телефону 8 800 100-86-28