• 23/10

Контроль доступа по лицу

  • 4499

Технологии распознавания лица (Мировой рынок)

MarketsandMarkets: Прогноз развития рынка 2016-2021

Рынок идентификации по лицу вырастет с 3,35 млрд долларов США в 2016 году до 6,84 млрд долларов США к 2021 году. Среднегодовые темпы роста в прогнозируемый период составят 15,3%.

Основными драйверами аналитики MarketsandMarkets называют рост рынка видеонаблюдения, увеличение правительственных проектов, а также увеличение использования биометрических приложений в различных отраслях промышленности.

Наиболее перспективным сегментом эксперты считают 3D-технологию распознавания лиц, обеспечивающую высокое качество захвата изображения вне зависимости от освещенности.

С точки зрения географической сегментации, лидирует регион Северной Америки, особенно США и Канада, за счет устоявшейся экономики, позволяющей инвестировать в новые технологии. Азиатско-Тихоокеанский регион (APAC) регион имеет большой потенциал для роста рынка распознавания из-за огромных государственных инвестиций в области безопасности и инфраструктуры наблюдения, повышения информированности общественности, а также появления усовершенствованных технологий при поддержке аналитики.

Основными игроками рынка идентификации по лицу эксперты называют: include3M (США), корпорация NEC (Япония), Aware (США), Safran Group (Франция), Daon Inc. (США), Cognitec Systems GMBH (Германия), Ayonix (Япония), KeyLemon (Швейцария), nViso (Швейцария) и Animetrics (США).

TechNavio: перспективы рынка распознавания лиц 2016-2020

Аналитическое агентство TechNavio прогнозирует развитие рынка распознавания лиц со среднегодовыми темпами 24% в период с 2016 по 2020 годы.

Одним из основных драйверов рынка эксперты считают интеграцию решений по распознаванию лиц в системы видеонаблюдения для использования в обеспечении безопасности жилых и коммерческих объектов.

Переход от 2D к 3D распознаванию лица является трендом, который также поспособствует увеличению рынка в течение прогнозируемого периода.

Конкурентный ландшафт данного сегмента в настоящее время выглядит следующим образом: на мировом рынке распознавания лиц доминируют международные игроки, которые конкурируют друг с другом на основе инновационных и производственных предложений. Такие факторы, как появление мультимодальных технологий биометрии и интерес к ним среди конечных пользователей стимулируют поставщиков к разработке инновационных решений для повышения их доли на рынке.

Исследование TrendForce: прогноз развития рынка 2015-2019

Согласно исследованию TrendForce, в ближайшие годы ожидается ускорение роста применения технологий распознавания лиц и дактилоскопии в системах безопасности на вертикальных рынках: государственный сектор, финансовой отрасли, корпоративного и потребительского рынков.

По прогнозу аналитиков, объем рынка систем распознавания лиц, в 2015 году составил $230 млн, к 2019-му году вырастет до $450 млн. Прогноз среднегодового роста составляет 18%.

Основная сфера применения технологий распознавания лиц: системы безопасности и мониторинга, однако технологии начинают применять и в других областях, в том числе в ритейле (мобильные платежи).

Обзор технологий распознавания лица

Распознавание лиц на основе нейросетей

Революция в алгоритмах глубокого обучения для задач компьютерного зрения, включая распознавание лиц, сегодня меняет рынок биометрии. Контроль доступа по лицу прошел долгий путь: от узкой сферы применения с беспрецедентными инвестициями, необходимыми для внедрения высококачественного продукта в зонах национальной безопасности, до массового коммерческого внедрения этой технологии.

"Мы должны признать факт: несмотря на то, что сегодня есть сотни игроков рынка распознавания лиц, для любого профессионала есть определенные функции, которые могут подтвердить зрелость технологии, предлагаемой, а также прогнозировать соответствие работы системы в реальных условиях заявленным в маркетинговых материалах", - говорит Александр Ханин, основатель и генеральный директор VisionLabs.

Многие поставщики систем распознавания лиц еще не перешли на передовые решения на основе искусственного интеллекта, и клиенты должны знать, что нужно знать, прежде чем выбирать продукт. По словам Александра Ханина, перед тем, как решить, с каким провайдером решений стоит иметь дело, нужно рассмотреть несколько факторов.

1. Сколько лицевых точек используется для распознавания лиц?

Если ответ 10, 50, 80, 90 и т. д., - решение использует алгоритм предыдущего века. Современная технология распознавания лиц не использует лицевые точки для распознавания и не измеряет расстояние между глазами. Самый простой способ проверить это во время демонстрации - войти в зону наблюдения камеры с закрытыми глазами и старые системы ничего не заметят. То же самое касается очков - они покрывают так много ключевых лицевых точек, что это приводит к сбою старых систем, в то время как алгоритмы распознавания на основе нейронных сетей работают хорошо.

"Современные платформы распознавания лиц имеют алгоритмы на 100 %, основанные на глубоких нейронных сетях. Фразы вроде: «Нет необходимости использовать глубокие нейронные сети для полного цикла распознавания лиц », -являются всего лишь оправданием компаний, не специализирующихся в области компьютерного зрения и машинного обучения", - утверждает Александр Ханин, основатель и генеральный директор VisionLabs.

2. Какая платформа для машинного обучения используется?

В большинстве случаев используется платформа с открытым исходным кодом, поскольку очень сложно разработать свой собственный алгоритм. Таким образом, компании в своих продуктах применяют нейронные сети для распознавания лиц лишь частично. Кроме того, такой подход требует огромных вычислительных мощностей и, в неправильных руках, не может обеспечить достаточной скорости работы..

3. Какая камера наблюдения нужна для автоматического распознавания лиц?

По словам Ханина, уже не требуется использовать специальные камеры стоимостью от 5000 до 7000 долларов, это также наследие прошлого века. Современные алгоритмы распознавания лиц, основанные на глубоких нейронных сетях, отлично подходят практически для любой IP-камеры в ценовом диапазоне от 400 до 1000 долларов.

4. Как проходит тестирование и настройка?

Продукты хорошего качества не потребуют месяцев внедрения дополнительной платы за настройку - это занимает всего несколько часов. Хорошие компании не заставят вас ждать недели, чтобы получить результаты тестирования, что-то сделать в своем офисе, а затем отправить вам какую-то диаграмму. Теперь все делается автоматически.

5. Самообучение в процессе работы?

Это необходимо для терминала аэропорта. Сложный вопрос заключается в том, что провайдеры распознавания лиц начнут продавать вам систему, которая будет самообучаться на объекте. И здесь стоит задуматься: знаете ли вы, что такое процесс обучения алгоритмов ИНС (искусственных нейронных сетей) и какие ресурсы и вычислительная мощность требуются для этого процесса?

Продукты рынка:

Биометрические терминалы EnterFace 3D гарантируют максимальную защиту СКУД и делают процесс доступа простым и удобным. Алгоритмы распознавания трехмерной геометрии лиц позволяют устройствам работать на больших базах данных (до 6 000 пользователей в режиме идентификации) и полностью отказаться от карт доступа.

Точки доступа, оснащенные EnterFace 3D, надежно работают в условиях предельно высокой интенсивности прохода и распознают пользователей за 1 секунду.

Модели EnterFace 3D

Модель EnterFace 3D совместима с большинством моделей полноростовых турникетов и шлюзов, крепится практически на любую поверхность, управляя электромагнитными замками, турникетами и лифтами.

Модель EnterFace 3D Gate спроектирована для установки на полуростовые турникеты и на пол. EnterFace 3D Gate распознает пользователей в движении и идеально подходит для организации проходных на предприятиях и в офисных центрах.

Достоинства

  • Надежные

    Бесконтактный считыватель незаметно анализирует уникальную геометрию лица пользователя и принимает решение о допуске. EnterFace 3D нельзя обмануть предъявлением обычной фотографии.

  • Экономят время на проходной

    Способность EnterFace 3D Gate идентифицировать пользователей в движении существенно экономит время и повышает пропускную способность точек доступа.

  • Легко интегрируются

    С другими СКУД терминал взаимодействует при помощи встроенного релейного выхода и протокола Wiegand. Кросс-платформенный API позволяетадаптировать для своих сценариев все функции считывателя.

  • Заточены под сложные проекты

    Все модели EnterFace 3D используют один биометрический шаблон, поэтому их можно объединять в одну сеть и гибко управлять уровнями доступа.


Applied Recognition Inc. выпустила новое программное обеспечение аутентификации лица Ver-ID, которое обеспечивает полную защиту данных пользователя при входе в систему, а также на протяжении всей сессии, пока пользователь взаимодействует с приложениями на мобильных или стационарных устройствах. Благодаря постоянной верификации, пока пользователь находится в зоне захвата камеры - устройство остается разблокированным. Но как только пользователь отходит и больше не видел на экране, программа автоматически блокирует приложения. Кроме того, ПО снабжено защитой от имитации человеческого лица.

"Applied Recognition выпустила первую демо-версию Ver-ID в конце июля 2015 года. Четыре с половиной месяца спустя, мы работаем с двумя большими североамериканскими банками; трастовой компанией; онлайн-платформой для торгов на фондовой бирже; одной из крупнейших компаний в Японии; ведущий компанией по разработке сенсорных технологий; FinTech кредитных компаний. И список партнеров, включающих Ver-ID в своих продукты, постоянно растет. По меньшей мере, я поражен скоростью и уровнем реагирования, - говорит директор компании Applied Recognition Inc., Дон Ваугх. - Из того, что я вижу: интерес рынка и его аппетит превышают отраслевой потенциал.

Еще одной проблемой является сдвиг: большинство компаний в биометрическом пространстве ориентированы на госзаказы, т.е. разрабатывают свои системы для контроля доступа правительственных организаций, охраны правопорядка, обороны и безопасности. Этот сектор имеет большие бюджеты и большую вычислительную мощность. А значительная часть рынка ограничена в средствах. Биометрия для потребительских приложений является полной противоположностью: она должны действовать в рамках ограничений потребительских камер (на телефонах, планшетах и ноутбуках) и неограниченно использоваться потребителем. Кроме того, она должна быть коммерчески жизнеспособной. И это та ниша, где системы распознавания лица станут блестящим решением, сторицей окупая инвестиции."

Применение технологий распознавания лица в цифровом маркетинге

Маркетологи скоро будут полностью полагаться на программное обеспечение по распознаванию лица для реализации всех потребностей цифрового маркетинга: для чтобы анализа поведения, выявления заинтересованности потребителя, - утверждается в докладе Marketingland.

Аналитики считают, что программное обеспечение для распознавания лиц заменит такие технологии, как Geofencing, позволяющие формировать таргетинговое предложение для отправки по электронной почте на основе реального поведения потребителя.

Современные технологии распознавания дают маркетологам вездесущий и более прямой канал для достижения потребителей. Однако, пока поставщики соответствующего ПО доказывают его эффективность, обучая пользователей применению цифровой идентификации в маркетинговых интересах, - распространение технологии будет ограниченно из-за её стоимости.

Тем не менее, реализация последовательной и продуманной стратегии информирования, должна уже в 2016 году убедить потребителя, что возможности программного обеспечения для распознавания лица обеспечивают значительные преимущества для пользователей, маркетологов и их клиентов.

Поскольку использование технологии по-прежнему растет, маркетологи смогут активно «повоевать за головы» клиентов.

Подключение цифровых и аналоговых систем, отслеживающих деятельность потребителей, с последующим выводом результатов анализа этой деятельности на экран подходящего устройства (вплоть до мобильного телефона) - позволит маркетологам разработать стратегические кампании, адаптированные к каждому потребителю.

В докладе Marketingland подчеркиваются три ключевых аспекта, касающихся использования распознавания лица в качестве маркетингового инструмента в 2016 году.

Во-первых, маркетологи будут использовать анализ данных, полученных при использовании программного обеспечения распознавания лица, чтобы привлечь больше посетителей розничных магазинов, заманив их так называемыми "сделками на двери" (deals at the door).

Кроме того, владельцы могут использовать статистику, формируемую с помощью программного обеспечения распознавания лица, чтобы мотивировать потребителей: вернуться в магазин, сделать покупку и т.д.

Во-вторых, маркетологи будут использовать программное обеспечение по распознаванию лица, чтобы обеспечить потребителям более персонализированные предложения, товары и акции. Ведь, с момента появления покупателя в магазине, комбинированное использование камер и программного обеспечения распознавания лица позволяет получить несколько метрик, в том числе: рост, вес, пол и примерный возраст.

В-третьих, маркетологи будут применять системы распознавания лица, чтобы узнать больше о покупательских привычках заказчика в течение долгого времени, и, в конечном счете, разработать план долгосрочных отношений с клиентами.

Кассовые операции не дают возможности отслеживать покупки и сделать персональные рекомендации продукта в будущем. Программное обеспечение может помочь маркетологам преодолеть эти барьеры, конвертировав факт оплаты в отслеживание деятельности конкретного физического лица.

Владельцы торговых точек сумеют распознавать клиентов, входящих в магазин, а затем отслеживать соответствие между их действиями и набором реально приобретенных покупок. Маркетологи могут собирать эти данные, чтобы следить за изменениями в трафике продаж и потребительских предпочтений, а также создать более полную базу данных по покупательским привычкам каждого потребителя или группы потребителей.




Материал спецпроекта "Без ключа"

Спецпроект "Без ключа" представляет собой аккумулятор информации о СКУД, конвергентном доступе и персонализации карт

Новости

Выберите год:Выберите месяц:
  • Распознавание лиц в Sigur

    07.09.2017

    В Sigur интегрирована возможность распознавания лиц. Для ее использования не требуется какое-то специфическое оборудование: для большинства случаев подойдет практически любая IP-камера и обычный современный компьютер.

Дайджесты

Выберите год:Выберите месяц:
  • Больше, чем СКУД. Биометрия. Дайджест #2 (5), 2017

    13.06.2017

    В выпуске: биометрические технологии становятся доступнее, а их применение экономически оправдано. Прогноз развития рынка и его сегментов. Драйвера и тренды. Биометрия для логического доступа.

  • СКУД за рубежом. Дайджест. Выпуск #2, 2016

    16.02.2016

    В первых выпусках дайджеста новостей в сегменте управления идентификации и контроля доступа представлена информация от зарубежных производителей. Встречайте обзор зарубежной прессы от редакции Techportal.ru в формате ТОП-5 за неделю:

Введите первые буквы термина:

События

Рассылки

статьипо теме

Обзоры

Истории успеха

© 2003-2017 Techportal.ru

Яндекс.Метрика
Метрика cайта:
новости: 6240 (+1) | компании: 493 | бренды: 401 | статьи:  

Политика конфиденциальности и защиты информации