ПРАКТИКА Знакомые все лица О видеоаналитике говорят и спрашивают практически на каждой выставке, посвященной техническим средствам безопасности. <...> И споры об увиденном продолжаются от выставки к выставке — распознавание лиц это дорого, но решает какие-то фантастические задачи или толком нигде не работает, и нужно только спецслужбам. <...> Текст: Виталий Кузнецов, управляющий партнер интегратора инженерных систем OfficeAnatomy АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ Работа по распознаванию, когда из видеопотока выхватывается лицо, которое в дальнейшем надо будет узнать, начинается еще «за кулисами» собственно алгоритма — с анализа изображения на наличие лица в кадре. <...> Как ни странно, высокое разрешение камеры тоже отчасти «помеха» — чем выше разрешение, тем больше участков кадра алгоритм должен «разобрать», чтобы понять — есть тут лицо человека, или нет. <...> Наконец, третий шаг — непосредственно применение алгоритма распознавания, по сути, построение математической модели из изображения. <...> То есть алгоритм распознавания не накладывает две картинки друг на друга (одна с камеры, другая из базы), а сравнивает их математические модели. <...> МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЛИЦ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ Рассмотрим наиболее часто используемые алгоритмы (иногда по отдельности, а у некоторых разработчиков последовательно для одного и того же лица для большей точности). <...> 1 Графы Нанесение различных «сеток» или «масок», называемых графами, на изображение с учетом ключевых точек. <...> Суть метода в том, что расстояния между ключевыми точками лица (разные алгоритмы выделяют от десятков до тысяч таких точек) дают уникальную картину. <...> Важно не просто построить математическую модель, а научить систему изменять граф в зависимости от смещения точек (например, поворот головы) — одни точки и ребра графа нужно будет поднять, другие опустить, одни удлинить, другие укоротить. <...> Только с такой доработкой базового алгоритма можно реально эксплуатировать систему, так <...>