Аналитика распознавания тела: что еще нам предложит ИИ в плане безопасности

Представьте себе место преступления, где камера видеонаблюдения не смогла запечатлеть лицо преступника. До недавнего времени вычислить его можно было только посредством изнурительного просмотра видеоматериалов и выявления похожих по росту, одежде и другим признакам людей. Новые возможности видеоаналитики уже сейчас позволяют автоматизировать этот процесс с помощью алгоритмов, которые быстро анализируют такие атрибуты, как телосложение и одежда, и позволяют программными средствами отслеживать человека по видео до тех пор, пока нельзя будет распознать его лицо.

Распознавание тела — новый виток развития систем распознавания лиц


По словам Сайраба Ганди, руководителя технической службы компании AnyVision, аналитика распознавания тела развилась как метод повышения эффективности решений для распознавания лиц. В случаях, когда камера видеонаблюдения не могла четко захватить лицо человека, требовался какой-то дополнительный инструмент анализа, позволяющий его идентифицировать. И такой инструмент нашелся. Благодаря интеграции аналитики распознавания тела система видеонаблюдения может автоматически искать людей со схожими физическими характеристиками по кадрам от разных камер.

Существуют определенные допустимые углы захвата, под которыми алгоритм распознавания лиц может применяться для идентификации человека. Когда они не выполняются, человек остается неопознанным для системы, и здесь как нельзя кстати приходится технология распознавания тела. При совместном использовании распознавания лица и тела создается более полная и точная картина происходящего. Такой многослойный подход к анализу позволяет минимизировать «дыры» в системе безопасности.

Еще одна проблема заключается в том, что широкое распространение технологий распознавания лиц в рамках систем видеонаблюдения не успевает за обновлением аппаратного обеспечения. В результате получается, что не все камеры видеонаблюдения имеют соответствующие характеристики для эффективного применения аналитики лиц. Однако с помощью механизмов распознавания тела практически любая система видеонаблюдения может отслеживать человека с высокой точностью.

Люди «запрограммированы» запоминать общий внешний вид человека лучше, чем черты лица. Например, когда полиция расспрашивает свидетеля и просит описать подозреваемого, обычно отмечают его пол, возраст, рост, походку, цвет пальто и т.д. Аналитика распознавания тела предоставляет возможности для поиска по заданным атрибутам в архивных видеоматериалах, благодаря чему можно быстро найти похожего человека, а уже после есть вероятность идентифицировать его.

Решение проблем конфиденциальности также работает в пользу внедрения аналитики распознавания тела, когда клиенты не могут использовать распознавание лиц, в частности, из-за проблем, связанных с законодательством. Особенно это актуально для европейских стран, где строгие стандарты GDPR и другие законы ограничивают использование распознавания лиц. Для них распознавание тела сможет стать единственным эффективным инструментом для поддержания безопасности.

Источник: asmag.com