Российские Системы распознавания лиц

Системы распознавания лиц (СРЛ, англ. Face Recognition Systems, FR) – это технологии и комплексы программных и аппаратных средств, предназначенные для автоматического обнаружения и идентификации людей по их лицам на изображениях или видео. Они используют алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения для анализа уникальных характеристик лица и сравнения их с данными в базе для подтверждения личности.

Распознавание лиц — это деятельность, связанная с применением технологий и комплексов программных и аппаратных средств для автоматического обнаружения и идентификации личности человека по изображениям или видеозаписям его лица. В основе этой деятельности лежат алгоритмы машинного обучения и методы компьютерного зрения, позволяющие анализировать уникальные характеристики лица и сопоставлять их с данными, хранящимися в базе данных, для верификации личности. Распознавание лиц находит применение в различных сферах: от обеспечения безопасности и контроля доступа до маркетинга и аналитики поведения потребителей.

Ключевые аспекты данного процесса:

• используется в системах безопасности и контроля доступа в охраняемые зоны,
• применяется для идентификации пользователей в банковских и финансовых системах,
• служит инструментом в криминалистике и розыске лиц,
• используется в розничной торговле для анализа поведения покупателей и персонализации предложений,
• находит применение в социальных сетях и сервисах онлайн-идентификации.

Цифровые (программные) решения играют ключевую роль в процессе распознавания лиц, поскольку именно они обеспечивают реализацию алгоритмов обработки изображений, анализ данных и взаимодействие с базами данных. Развитие программных продуктов в этой области способствует повышению точности и скорости распознавания, а также расширению сфер применения технологии.

Системы распознавания лиц предназначены для автоматического обнаружения и идентификации личности человека на основе анализа его лицевых характеристик на изображениях или видеоматериалах. Они реализуют комплекс технологических решений, включающих алгоритмы машинного обучения и методы компьютерного зрения, которые позволяют выделять уникальные особенности лица и сопоставлять их с данными, хранящимися в базе данных, для верификации личности.

Функциональное предназначение систем распознавания лиц заключается в обеспечении эффективного и надёжного инструмента для решения задач, связанных с контролем доступа, обеспечением безопасности объектов, идентификацией клиентов в финансовых и государственных учреждениях, оптимизацией процессов в сфере розничной торговли и маркетинга, а также в других областях, где требуется быстрая и точная идентификация личности. Эти системы позволяют автоматизировать процессы, которые ранее требовали человеческого участия, тем самым повышая скорость обработки информации и снижая вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

Системы распознавания лиц в основном используют следующие группы пользователей:

• правоохранительные органы и спецслужбы для поиска и идентификации лиц, находящихся в розыске, а также для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях;
• компании в сфере безопасности и охраны объектов для контроля доступа на охраняемые территории и предотвращения проникновения посторонних;
• розничные торговые сети и крупные магазины для предотвращения краж, выявления лиц, ранее замеченных в противоправных действиях;
• банки и финансовые учреждения для аутентификации клиентов при проведении финансовых операций и повышения уровня безопасности обслуживания;
• транспортные компании и операторы аэропортов, вокзалов для идентификации пассажиров и обеспечения безопасности на транспортных узлах;
• организации в сфере образования для контроля посещаемости занятий и обеспечения безопасности на территории учебных заведений;
• предприятия в сфере развлечений и досуга (например, в клубах, на концертах) для предотвращения проникновения лиц, которым запрещён доступ, и обеспечения безопасности посетителей.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы распознавания лиц необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность и целесообразность применения технологии в конкретных бизнес-процессах. Важно проанализировать масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с разветвлённой структурой могут потребоваться решения с высокой пропускной способностью и возможностью интеграции с существующими корпоративными информационными системами, тогда как для малого бизнеса подойдут более простые и экономически выгодные варианты с базовым функционалом. Также следует оценить отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и государственных структурах могут действовать строгие правила обработки персональных данных и требования к уровню защиты информации, что накладывает определённые ограничения на выбор технологий и поставщиков решений. Не менее значимыми являются технические ограничения: необходимо учесть совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и сетевым возможностям, а также особенности развёртывания (локальное или облачное решение).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• точность и скорость распознавания лиц с учётом различных условий (освещение, ракурс, наличие аксессуаров и т. д.);
• возможность интеграции с существующими системами (например, СКУД, системы видеонаблюдения, ERP-системы);
• уровень защиты данных и соответствие требованиям законодательства в области обработки персональных данных;
• масштабируемость решения и возможность расширения функциональности в будущем;
• наличие механизмов для работы с большими объёмами данных и высокой нагрузкой;
• поддержка различных форматов изображений и видео;
• наличие инструментов для управления базой данных лиц и их верификации;
• стоимость владения решением, включая лицензии, обслуживание и возможные дополнительные расходы.

После анализа всех вышеперечисленных факторов следует провести пилотное тестирование нескольких программных продуктов, чтобы на практике оценить их соответствие конкретным бизнес-задачам и условиям эксплуатации. Также целесообразно обратить внимание на репутацию поставщика решения, наличие у него опыта работы с компаниями аналогичного профиля и отзывы других пользователей, что позволит снизить риски, связанные с внедрением новой технологии.

Системы распознавания лиц (СРЛ) представляют собой высокотехнологичные решения, которые находят применение в различных сферах — от безопасности и контроля доступа до маркетинга и клиентского обслуживания. Их использование приносит ряд преимуществ, связанных с повышением эффективности процессов, усилением безопасности и оптимизацией взаимодействия с клиентами.

• Повышение уровня безопасности. СРЛ позволяют оперативно идентифицировать лиц, представляющих угрозу, в местах массового скопления людей или на охраняемых объектах, минимизируя риск противоправных действий и повышая общую защищённость.

• Автоматизация контроля доступа. Системы обеспечивают автоматизированный контроль доступа в защищённые зоны, исключая необходимость в ручном управлении и снижая вероятность человеческих ошибок, что особенно важно для объектов с высокими требованиями к безопасности.

• Оптимизация работы служб безопасности. СРЛ сокращают нагрузку на персонал, занимающийся идентификацией и контролем доступа, позволяя сотрудникам сосредоточиться на анализе ситуаций и принятии решений, требующих человеческого вмешательства.

• Улучшение клиентского сервиса. В розничной торговле и сфере услуг СРЛ помогают идентифицировать постоянных клиентов, адаптировать предложения и повышать уровень персонализированного обслуживания, что способствует росту лояльности.

• Предотвращение мошенничества. Системы эффективно борются с мошенничеством в финансовых и других сферах, где важна надёжная идентификация личности, например, при проведении транзакций или доступе к конфиденциальной информации.

• Анализ поведения аудитории. СРЛ могут использоваться для сбора данных о демографических характеристиках и поведенческих паттернах посетителей, что позволяет более точно настраивать маркетинговые кампании и оптимизировать ассортимент товаров и услуг.

• Интеграция с другими системами. СРЛ легко интегрируются с существующими информационными системами (например, с системами управления доступом, видеонаблюдения), что позволяет создать единую платформу для управления безопасностью и бизнес-процессами.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы распознавания лиц, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматическое обнаружение лиц на изображениях и видео,
• извлечение уникальных биометрических характеристик лица для последующего анализа,
• сравнение полученных характеристик с данными, хранящимися в базе данных,
• идентификация личности на основе сопоставления характеристик,
• работа с различными форматами изображений и видео, обеспечивающая гибкость применения в разных условиях.

По экспертной оценке Soware, в 2026 году на рынке систем распознавания лиц (СРЛ) продолжат развиваться тенденции, связанные с повышением точности и скорости распознавания, углублением интеграции с другими ИТ-системами и усилением мер по защите данных, при этом ожидается более активное внедрение инновационных решений в различные отрасли экономики.

В целом Системы распознавания лиц в 2026 году будут развиваться с акцентом на следующие тренды:

• Совершенствование нейросетевых моделей. Дальнейшая оптимизация и разработка глубоких нейронных сетей, способных обрабатывать большие объёмы данных в реальном времени и учитывать ещё больший спектр вариаций изображений для повышения точности распознавания в сложных условиях.

• Интеграция с IoT-устройствами. Расширение возможностей интеграции СРЛ с устройствами интернета вещей (IoT) для создания умных систем безопасности и мониторинга в умных домах, офисах и промышленных объектах.

• Развитие облачных решений. Внедрение облачных платформ для обработки данных СРЛ, что позволит снизить затраты на инфраструктуру и повысить масштабируемость систем, обеспечивая при этом высокий уровень безопасности и конфиденциальности данных.

• Применение в государственном управлении и общественном транспорте. Активное использование СРЛ для идентификации личности в государственных учреждениях, на транспортных узлах и в системах общественного транспорта с целью повышения безопасности и оптимизации процессов обслуживания населения.

• Создание персонализированных пользовательских интерфейсов. Разработка интерфейсов, которые используют данные СРЛ для адаптации контента и услуг под конкретного пользователя, что повысит уровень персонализации и улучшит пользовательский опыт.

• Углублённый анализ поведенческих паттернов. Внедрение алгоритмов для анализа не только биометрических данных, но и поведенческих характеристик пользователя (мимика, жесты), что позволит повысить уровень идентификации и выявления потенциально опасных ситуаций.

• Стандартизация и сертификация решений. Разработка и внедрение единых стандартов и сертификационных процедур для СРЛ, что обеспечит совместимость систем, повысит доверие пользователей и упростит внедрение технологий в различных секторах экономики.

Россия

МТС Облачное видеонаблюдение, Xeoma