Программный продукт биометрической идентификации по изображению лица в видеопотоке для повышения уровня безопасности на объекте
Программный продукт для обогащения биометрическими возможностями систем контроля доступа
Программный продукт для вывода персонализированного медиаконтента
Биометрический программный продукт для достоверной проверки личности по лицу
Программный продукт биометрической идентификации по изображению лица в видеопотоке для повышения уровня безопасности на объекте
Программный продукт, расширяющий возможности терминала электронной очереди посредством биометрической идентификации
Программный продукт, обеспечивающий достоверный контроль рабочего времени сотрудников, посредством биометрической идентификации
Программный продукт, обеспечивающий биометрический контроль доступа в операционную или информационные системы
Программный продукт обеспечивающий новый уровень таргетированного взаимодействия с клиентом посредством биометрической идентификации
Программный продукт, обеспечивающий надёжную и быструю проверку прав доступа клиентов в фитнес-клуб без необходимости привлечения персонала
Новый уровень работы с посетителями и сотрудниками БЦ, на базе современных биометрических продуктов
Биометрия для удобного обслуживания граждан в том числе дистанционно, контроль качества работы персонала
Биометрический контроль рабочего времени и другие инструменты безопасности промышленных объектов
Современные методы биометрической аналитики для безопасной работы спортивных объектов
Удобные и безопасные решения для транспорта на базе цифровой идентичности пассажиров
Биометрические решения для обеспечения нового уровня безопасности и взаимодействия с посетителями
Биометрическая видеоаналитика для таргетированного маркетинга и контроль персонала в распределенных сетях
Биометрические продукты для систем прокторинга и видеонаблюдения в образовательных учреждениях
Бесключевой доступ в номера, адресный подход к клиентам, информация о времени работы сотрудников
Необходимые инструменты безопасности и конкурентоспособности современного банка
Повышение уровня безопасности, скорости расследований и своевременное предупреждение противоправных актов в городском общественном пространстве
Клиентоориентированные решения, ускорение процесса работы зоны регистратуры, контроль персонала
Лицевая биометрия становится простой и применимой вместе с RecFaces. Предоставляем бизнесу спектр готовых биометрических решений для повышения уровня его безопасности и технологичности
Мы готовы к сотрудничеству и продажам через партнёрскую сеть. Для получения консультации по вашему проекту напишите нам на почту sales@recfaces.ru
Это наш главный и бесценный ресурс. Практики в лицевой биометрии и просто хорошие люди
Мы всегда рады ответить на все возникшие вопросы. Свяжитесь с нами любым удобным для вас способом.

Точки над i: идентификация, верификация и аутентификация в биометрических продуктах

Точки над i: идентификация, верификация и аутентификация в биометрических продуктах

«Биометрическая идентификация», «необходимо пройти верификацию», «аутентификация не выполнена», — эти фразы хорошо знакомы многим из нас.

+1
0
+1
2
+1
0
+1
1
+1
0

Но точно ли мы знаем их истинное значение? А понимаем ли мы разницу между идентификацией, верификацией, аутентификацией? Практика показывает, что не всегда. Между тем, эти процессы крайне важны для понимания принципов работы алгоритмов распознавания лиц. Разбираемся в терминологии вместе с командой RecFaces!

О терминах и не только

Прежде всего, дадим определение трем терминам и определим, чем отличаются эти три процесса. Несмотря на частую путаницу, сделать это не так уж сложно.

Идентификация – один из наиболее популярных механизмов в биометрических технологиях. Это сравнение по принципу «1 ко многим». Чаще всего идентификация используется в системах видеонаблюдения. В частности, при работе со «стоп-листами» злоумышленников или правонарушителей. Распознав лицо человека, алгоритм начинает сравнивает его с другими лицами, имеющимися в базе. Его главная задача – узнать одного человека из множества других. Идентификация лежит в основе разных продуктов RecFaces. Например, в Id-Target, разработанном для персонализации взаимодействия между сотрудниками и клиентами и решения маркетинговых задач в сфере ритейла. А также в Id-Guard, интегрированном с большинством ведущих мировых систем видеонаблюдения.

Верификация – не менее популярный процесс. В отличие от идентификации, в этом случае алгоритм сопоставляет данные по принципу «1 к одному». Система берет за основу два образца данных и определяет их принадлежность одному человеку. Самый простой пример верификации – физическая проверка паспорта. Так, для пограничника первой «единицей» выступает фото в паспорте человека, а второй – лицо стоящего перед ним человека. Принцип «1 к 1» используется и при разблокировке смартфона «по лицу».

В биометрии основной сферой применения верификации являются системы контроля доступа. Например, на основе биометрической верификации работает готовое решение Id-Gate от RecFaces. По сравнению с обычными картами доступа, эта технология дает более высокую защиту, так как система сопоставляет фото из имеющейся базы с лицом человека в режиме реального времени. Кроме того, принцип верификации лежит в основе другого биометрического продукта RecFaces – Id-Check, позволяющего проверять личность человека одновременно как «по лицу», так и по паспортным данным.

Аутентификация – это проверка подлинности личности пользователя путем сравнения биометрических данных человека с данными из базы. По сути, аутентификация является составляющей верификации. Но если верификация в большей степени относится к контролю физического доступа, то аутентификация – к доступу в информационные системы. При этом следует различать аутентификацию и авторизацию. В первом случае речь идет только о проверке пользователя, а во втором – непосредственно о предоставлении права на доступ или совершение каких-либо операций.

Рассмотрим схему проведения аутентификации на примере готового биометрического решения Id-Logon от RecFaces, интегрированного с системой Active Directory от Microsoft. Когда пользователь начинает работу на служебном компьютере ему достаточно ввести только свой логин, а паролем становится его лицо. Биометрический алгоритм распознает данные человека, а затем сличает его с информацией из базы. Удостоверившись, что перед ним «свой» человек, система передает запрос о прохождении проверки в Windows, после чего уже сам Windows дает команду на авторизацию пользователя и разблокировку устройства. Отметим, что аутентификацию можно применять не только в Windows, но и в корпоративных приложениях. Существует и так называемая веб-аутентификация. Ее используют для дополнительной проверки личности человека перед проведением каких-либо серьезных операций: банковских транзакций или денежных переводов. В этом случае биометрия становится инструментом защиты от мошенничеств в области финансового сектора.

Мировые стандарты

Как и у других продуктов, у биометрических алгоритмов есть свои инструменты измерения качества. Сегодня они устанавливаются NIST – американским «Национальным институтом Стандартов и Технологий». Это своего рода мировой «ГОСТ» для всех биометрических продуктов, использующих технологии верификации и идентификации.

Специалисты NIST ежегодно тестируют имеющиеся на глобальном рынке алгоритмы распознавания лиц, причем дата-сеты или проверки проходят на разных видах данных. Например, для отдельных тестов используют так называемые visa-photo – качественные снимки, на которых человек смотрит прямо в объектив. На других mugshots – фото приемлемой чёткости, где человек слегка отклоняет голову или wild-photo, сделанные в движении.

Нейросети тоже ошибаются

В основе биометрических алгоритмов лежат нейросети. И стоит понимать, что все нейросети в той или иной мере могут ошибаться. Основными ошибками или “ложными срабатываниями” при биометрической идентификации и верификации являются ложный отказ или ложный доступ. В первом случае система принимает лицо с правом доступа за «чужака», а во втором наоборот.

К сбоям в работе алгоритмов, в свою очередь, приводят разные факторы. Например, обученность самой нейросети. Любопытно, что значение имеет не только продолжительность обучения, но и содержимое и размер базы лиц, на которой обучался алгоритм. Так, если база преимущественно содержала лица европеоидного типа, то при обработке фото лиц азиатского типа количество ложных срабатываний может отличаться в бóльшую сторону от заявленных показателей. Другой пример – распознавание людей в масках. Сегодня в это уже сложно поверить, но до пандемии алгоритмы хуже распознавали людей в масках. Однако с приходом «эпохи» коронавируса разработчикам пришлось быстро переквалифицироваться и переучивать нейросети. Как результат сегодня алгоритмы отлично заточены на работу с лицами как в масках, так и без них.

Еще одна распространенная причина – качество фото. Идеальный вариант, разумеется, visa-photo. Именно такие снимки компании, использующие биометрическую верификацию в работе своих СКУД, делают для базы данных сотрудников. Однако часто работать алгоритму приходится с плохими снимками. Например, с так называемыми kiosk-photo, сделанными установленными на банкоматах веб-камерами. Количество ложных срабатываний в работе алгоритма напрямую связано с качеством фотографии. На качество также влияет установочное положение камеры и то, как она «видит» лица людей. Если камера установлена правильно и лица в кадре получаются в анфас, с минимальным размытием, достаточной глубиной резкости и равномерно освещенные, то точность срабатывания алгоритмов будет близка к значениям, заявленным производителем.

“Светофор” схожести:

Минимизировать риски ошибок можно с помощью настроек самого биометрического продукта. Так, можно задать допустимый угол поворота головы человека при распознавании, понижать или повышать индекс схожести. И для верификации, и для идентификации, и авторизации установлены три зоны схожести.

Красная зона – отсутствие совпадений. В этом случае система уведомляем службу безопасности о появлении в зоне наблюдения нежелательного лица (при идентификации) или отказывает человеку в доступе на объект, одновременно уведомляя об инциденте сотрудников охраны или администрации (при верификации).

Желтая зона – обнаружен похожий профиль, но по тем или иным причинам алгоритм не уверен, что это тот человек. Например, если речь идет об очень похожих людях. Или, если в базе хранится старое фото человека, а он с тех пор успел резко изменить внешность (отрастить бороду, сменить прическу и тд). Желтая зона выступает дополнительным «фильтром» от возможных случаев мошенничества с алгоритмами и помогает сотрудникам службы безопасности дополнительно проверить личность человека, по поводу которого у алгоритма возник вопрос.

Зеленая зона – принятие, система приняла своего за своего или чужого за чужого.

Многофакторность и лицевая биометрия

При необходимости лицевая биометрия может работать в связке с другими методами проверки личности человека. Здесь мы говорим о понятии многофакторности.

Так, верификацию по лицевой биометрии можно дополнить проверкой по карте доступа, QR-коду или паспорту. Система сначала верифицирует карту или документ, а затем данные лица человека. Но наиболее широкие возможности для многофакторности есть в аутентификации. Доступ «по лицу» можно комбинировать с обычным паролем, кодами из смс-сообщения, дополнительными пин-кодами учетной записи (обычно это комбинации цифр, известные только одному человеку) и системой liveness, определяющей живой человек перед камерой или нет.

Количество факторов зависит от задач конкретного проекта. Чем выше потребность в безопасности, тем более развернутой становится многофакторность. На скорость процессов это влияет лишь незначительно. Так, в готовых биометрических решениях RecFaces скорость идентификации, верификации или аутентификации даже при учете дополнительных проверок, как правило, не превышает 1 секунды. Узнать больше об особенностях использования различных принципов работы биометрических алгоритмов вы можете с помощью бесплатных обучающих курсов RecFaces.

+1
0
+1
2
+1
0
+1
1
+1
0