Термінал доступу ZKTeco SpeedFace-V5

Термінал доступу з функцією розпізнавання облич ґрунтується на 4-ядерному процесорі A17 1.8 ГГц, операційній системі Linux. Обладнаний двома камерами (для точнішого розпізнавання) з роздільною здатністю 1 МП (всього 2 МП), зчитувачами відбитків пальців і карт Mifare, двома динаміками. Підтримує під'єднання зовнішнього зчитувача та роботу в складі мережі як такий. Пам'ять розрахована на 10 000 користувачів, 6000 осіб і 200 000 подій. Опціонально можна розширити пам'ять до 10 000 шаблонів відбитків пальців і 10 000 карт завдяки зменшенню БД облич і кількості користувачів.

Обсяг пам'яті RAM — 2 Гбайт, ROM — 16 Гбайтів. Передбачене керування замком, під'єднання датчика дверей, дзвінка, кнопки виходу, тривоги, AUX-вхід (звичайний роз'єм 3.5 мм), бездротовий зв'язок (Wi-Fi; опціонально). З інтерфейсів на борту RS-232, RS-485, Wiegand (вхід, вихід), два USB.

Технологія розпізнавання облич VisibleLight

Самонавчальна технологія використовує для розпізнавання рідкісні ознаки (SRC) — математичні лінійні характеристики сусідніх пікселів і самонавчання алгоритм виділення ознак. У результаті потрібна набагато менше обчислювальної потужності, а ідентифікація проходить менш ніж за 1 секунду.

Як це працює

Середовище розпізнавання облич динамічне — змінюється освітлення, відстань до об'єктива камери та відповідно кут огляду. Самонавчання алгоритм забезпечує системі самостійне витягання і фільтрацію ознак для визначення відмінностей, що виникають у разі мінливих відстанню, позі, кут огляду, освітлення. До традиційних етапів розпізнавання — виявлення, вирівнювання, виймання ознак та ідентифікації — додані додаткові.

Визначення наявності обличчя на зображенні. Програма з високою точністю детектує обличчя незалежно від їх розміру та зовнішнього світла.

Визначення тривимірних кутів нахилу об'єкта.

Аналіз яскравості та чіткості картинки для гарантії якості в допустимому діапазоні. Відсів зображень, які класифікуються як невпізнані — для запобігання втратам потужності.

Позиціювання очей, носа та рота людини в зазначених рамках. 2D-перетворення, що містять рух, масштабування й обертання. Вирівняні зображення роблять ідентифікацію ефективнішою.

Аналіз зображення, дослідження сусідніх пікселів, формування кривих, пошук країв, визначення форм; створення набору специфічних ознак, властивих конкретному обличчю — для порівняння з шаблонами БД.

Найпопулярніший спосіб обходу перевірки — надання фотографії або відео замість живого об'єкта. Але обличчя на світлині переміщається разом із фоном. Система захоплює відеопослідовність, аналізує сусідні кадри, виділяє обличчя, аналізує поведінку прикордонних пікселів у часі — і розуміє, що фон не реальний, не відповідає іншому відеоряду, що це фотографія, а не живий об'єкт.

У разі з відеозаписом самонавчання алгоритм знаходить відмінності в текстурі, роздільній здатності, навколишніх об'єктах, фоновому зображенні та ін., виявляє рамку смартфона або планшета та виявляєтилізацію помилкової ідентифікації.