Распознавание лиц является одной из основных функций видеоаналитики. Причем применяется она не только в целях обеспечения безопасности, но и в маркетинге для анализа реакции людей на тот или иной товар или услугу, путем определения их эмоций.

По сути основные задачи, которые выполняет функция распознавания лиц следующие:

  • Организация контроля доступа с помощью распознавания лиц
  • Поиск человека в «чистой зоне»
  • Поиск человека в толпе
  • Поиск человека в толпе, которого нет в базе данных
  • Маркетинговые исследования

Но чтобы функция распознавания лиц работала точно и без сбоев, необходима правильная установка видеокамер на объекте, где требуется данная опция видеоаналитики.

Для надёжного определения и распознавания наличия лица в кадре камеру нужно устанавливать в центральной части входа на объект или выхода с него, будь то проходная завода, магазин или другой объект, где требуется данная услуга. Также камеры могут быть установлены в важных местах: у стеллажей с товарами, у рекламного плаката и т.д

При этом камера должна располагаться  на определенной высоте и расстоянии от человека. Принцип можно увидеть на рисунке ниже:

При этом параметры H и В, а также грfдус наклона камеры должны быть следующими:

Параметр Рекомендуемое значение Допустимый промежуток
Высота h(m)

2.5

2~3

Расстояние d(m)

6

4~20

Угол α (градусы).

≤ 15

10~15

Если камера нельзя по каким-то причинам установить на таком расстоянии и не под таким углом, как указано в таблице, то придется поменять объектив камеры что бы при съемке лица изображение имело как минимум 150 — 200 пикселей или больше.

Лучше всего для распознавания лица использовать камеры с вариофокальным объективом, так как они позволяют увеличивать или уменьшать видеоизображение, за счёт изменения фокусного расстояния объектива.

Причем, чем больше разрешающая способность камеры, тем на большем расстоянии от точки распознавания лица она может быть установлена. При этом изображение лица должно иметь достаточно контрастным и быть освещённым встречным источником света.

Очень часто бывает так, что съёмка происходит напротив застеклённых дверных проёмов, через которые проникает естественный свет, что обычно заставляет электронный затвор камеры работать быстрее. Из-за этого лица людей стоящих спиной к свету затемнены и надежность детекции снижается.

Для борьбы с данным эффектом следует применять камеры с аппаратным WDR либо обеспечить достаточно мощное искусственное освещение помещения, где ведется съемка для распознавания лиц людей.

Рекомендуемая высота установки камеры для детекции лиц при разных расстояниях от камеры до точки детекции следующая:

Высота h(m) Расстояние d(m)

2

4~20

2.25

5~20

2.5

6~20

2.75

7~20

3

8~20

Так как на обработку видео для детекции лиц цифровой камерой или видеорегистратором требуется порядка 0,2 — 1 сек, видеокамеру лучше всего в местах, где скорость передвижения человека принудительно замедляется, например турникет, касса, рекламный щит и т.д. Тогда камера успеет провести детекцию.

Также можно установить камеры в коридорах, где поток людей движется на камеру в течении некоторого времени, достаточного для детекции лица в кадре в течении 2-3 сек.

Таким образом, требования для идеального распознавания лиц достаточно серьезные и их много.

Во-первых, важным является равномерное освещение лица, нейтральный задний фон и расположение лица на фотографии в соответствии с определенными размерами. Требования к изображению изложены в стандарте ISO/IEC 19794-5:2013 или в ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2013.

Во-вторых, камера должна быть установлена с отклонением центральной оси наблюдения не более 15 градусов к плоскости лица, как в горизонтальной, так и в вертикальной плоскости. Условия по отклонению должны выполняться в каждой точке области распознавания.

В-третьих, для идеального распознавания лиц требуется плотность пикселов не менее 500 pix/м во всей предполагаемой зоне распознавания. Это требование в конечном итоге определяет разрешение и угол обзора камеры.

В-четвертых, глубина резкости должна покрывать всю зону контроля. Это показатель напрямую зависит от фокусного объектива и значения диафрагмы. То есть рекомендуется заранее просчитывать глубину резкости (особенно актуально для длиннофокусных объективов) и выбрать камеру с возможностью управления диафрагмой. В идеале камера должна позволять задавать пределы открытия и закрытия диафрагмы объектива.

В-пятых, для четкости получаемого кадра рекомендуется по значению времени накопления заряда (выдержки, shutter) – не менее 1/100 секунд.

В-шестых, камеру лучше всего выбрать с высокой светочувствительностью (матрица от 1/3“ и больше), использовать светосильный объектив (от F1,4 и лучше).

В-седьмых, в зоне обзора камеры нужно обеспечить хорошее и ровное освещение (150 и более люкс). Это достаточно сложно сделат. Тут нужен индивидуальный подход к каждому объекту. Например, когда на проходной может быть затруднен засветкой камеры светом с улицы, который нужно погасить встречным светом.

В-восьмых, съемку следут проводить так, чтобы задний фон был нейтральным и однородным.

Для распознавания лиц следует настроить функцию в программе для видеонаблюдения либо же специальный модуль детекции лица.

Обычно, в зависимости от выбранной зоны контроля: коридор, проходная с турникетом, контролируемый вход в дверь и т.д., осуществляется  настройка камеры для распознавания лиц. Для каждой камеры производится индивидуальная настройка модуля распознавания лиц. Например в VideoNet PSIM существуют три группы настроек.

При этом важно обратить внимание на параметры настроек.

Параметры потока:

 

Разрешение. При настройке указывается разрешение кадра, которое будет подаваться на вход модуля распознавания —  стандартное, высокое или максимальное. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания. 

Частота кадров. Выбирается частота кадров, поступающих на обработку. Значение подбирается в зависимости от производительности системы. Значение данного параметра влияет на загрузку процессора.

 Параметры детекции лиц:

 Порог достоверности. При детектировании лица в видеопотоке — т.е. определении, что в кадре есть лицо, используется параметр порог достоверности. Этот параметр определяет уверенность модуля распознавания в том, что обнаруженный в кадре объект является лицом. Чем выше порог достоверности, тем меньше количество ложных срабатываний, но при этом повышаются шансы пропустить настоящее лицо.

Выбор настройки порога достоверности определяется индивидуально для каждой решаемой задачи. Когда в настойках задает высокое значение порога достоверности, система не пропустит постороннего, но при этом даст большое количество ложных срабатываний, c которыми придется разбираться. Когда порог достоверности понижается, шансы пропустить лицо малы, но при этом возрастает ошибка пропуска постороннего на объект. Поэтому выбор значения порога достоверности в каждом случае индивидуален.

Частота детекции. Данный параметр регламентирует обнаружение лиц не чаще, чем на указанном количестве кадров в секунду. Значение выбирается в зависимости от производительности  системы. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания.

Алгоритм детектора. В VideoNet PSIM существуют два варианта алгоритмов поиска и обнаружения лиц на изображении — качественный или быстрый. Быстрый алгоритм рекомендуется использовать в случае очень ограниченных вычислительных ресурсов. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания.

 Параметры распознавания лиц:

 Игнорировать повторное распознавание. Задается время по истечении которого одно и тоже лицо повторно появившееся в зоне распознавания следует считать новым. Настройка данного параметра  необходима, т.к. в процессе нахождения в кадре человек может кратковременно отвернуться и может быть перекрыт другим человеком.

Сохранять лица.  Сохранение лиц в базу данных.

Подсчитывать лица Подсчет количества распознанных лиц.

Определение пола, возраста, эмоций человека по изображению лица:

По изображению лица можно определять характеристики человека: пол, возраст, эмоции (радость, гнев, печаль и т.д.). Этот функционал входит в состав модуля распознавания лиц в VideoNet PSIM.

Определение характеристик человека пол, возраст, эмоции называется классификацией. Классификацию человека по изображению лица применяют во многих областях для анализа возрастного состава аудитории, например, магазина или ресторан, анализа гендерного состава аудитории, анализа качества обслуживания покупателей, поиск людей в видеоархиве по фотографии, полу, возрасту, эмоциям.

Подмена лица фотографией:

 Функционал «подмена лица фотографией» используется в случаях, когда злоумышленник использует фотографию, чтобы скрыть своё лицо или же пытается проникнуть на объект, используя фотографию одного из сотрудников данного объекта. Подобный контроль потребует дополнительных ресурсов компьютера. Значение данного параметра влияет на скорость распознавания. В настройках задается процент вероятности того, что прошедший человек закрыл лицо фотографией, при превышении заданного значения лицо человека должно считаться подменённым.

Программ и модулей распознавания лиц сегодня достаточно много. У них могут быть различные настройки, но общий принцип понятен из приведенного примера.

Ну а нам остается лишь напомнить, что наша компания «Запишем всё» с 2010 года занимается монтажом, модернизацией и обслуживанием любых систем видеонаблюдения, а также видеодомофонов в Москве и Подмосковье.

Мы работаем быстро, качественно и по доступным ценам. Перечень услуг и цены на их вы можете посмотреть здесь.

Звоните +7 (499) 390-28-45 с 8-00 до 22-00 в любой день недели, в том числе и в выходные. Мы будем рады Вам помочь!