Security News :: Информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Поиск Контакты Карта сайта
Security News :: информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Security News
Security Focus

Услуги размещения публикаций на сайте Security News
 
 Газета 
 Статьи 
 Зарубежные новости 
 Под знаком PR 
 Новости 
 События отрасли 
 Дайджест СМИ 
 Фоторепортажи 
 Книги 

Получайте новости Security News через Telegram

Получайте новости Security News через Telegram. Это самый оперативный способ читать их с любого устройства.



Security News





Библи видеонаблюдения - 3
Газета "Security News" / Зарубежные новости по системам безопасности / Новинки

Нейронная сеть учится узнавать человека на изображении с камер видеонаблюдения


29.11.2017

Исследовательская команда из компании Disney разработала программное обеспечение, позволяющее находить человека на изображении от различных телекамер, объединённых в одну систему. Действие этого ПО основано на распознавании лиц и нейронных сетях.

Для компании Disney задача отслеживания перемещений человека по территории, контролируемой определённым количеством камер видеонаблюдения, крайне актуальна. Её решение позволило бы поднять на новый уровень мониторинг парка «Диснейленд». При этом данная задача, именуемая «реидентификацией», достаточно сложна, поскольку лицо одного и того же человека фиксируется разными камерами по-разному — при разном освещении, под разными углами, на разном фоне.

Современный подход к решению этой задачи чаще всего основан на построении моделей, которые описывают объект наблюдения с помощью признаков, не меняющихся при переходе от камеры к камере. Вместо этого для сравнения изображения от разных камер применяется также построение «функции несхожести».

Объединить оба подхода позволяют современные технологии глубокого обучения, то есть те технологии машинного обучения, которые моделируют абстрактные соотношения высокого уровня. При этом используются так называемые конволюционные (свёрточные) нейронные сети. Однако в таком случае для достижения эффективного результата требуется автоматически составлять описание тысяч объектов для каждой пары камер в системе.

Исследователи из компании Disney применили новый подход, который они называют «пространственной пирамидоподобной структурой». При этом подходе нейронная сеть, предназначенная для узнавания человека на изображении от разных камер, учится распознавать не целое лицо, а небольшие прямоугольные участки, выделяемые по определённому алгоритму, которые у авторов разработки именуются «субрегионами».

ПО, изучающее схожесть людей на изображении, идентифицирует не лицо целиком, а только субрегионы. В итоге система определяет пространственное положение отдельных субрегионов. Именно это позволяет ей успешно выполнять свою задачу при сравнении изображений лиц, получаемых в разных условиях.

Количество показов: 1015

Возврат к списку

Передний край

КАМЕРЫ ПОД ПРИЦЕЛОМ ЛАЗЕРОВ

Самый высокотехнологичный из способов борьбы с охранными камерами — интенсивный пучок света, направленный в объектив, вызывает избыточную засветку чувствительного элемента — яркость достигает предельного значения, и изображение оказывается полностью либо частично «залито» однородным пятном. Даже при весьма широком динамическом диапазоне с попавшим в кадр прожектором справятся далеко не все камеры. Сам прожектор, скорее всего, будет виден неплохо. А вот разглядеть под ним фигуру человека с автоматом «узи», связкой гранат, украденным из офиса ноутбуком и чертами лица недавно сбежавшего из психушки маньяка — весьма затруднительно.

ВОРЫ-ДОМУШНИКИ РАССКАЗАЛИ...

Воров-домушников, содержащихся в исправительных учреждениях, расспросили об их методах и о том, какие охранные системы сдерживают их. Преступники рассказали, как они проникали в дома, что искали, что их привлекало и что отпугивало. Бывшие злоумышленники теперь дают советы о том, как люди могут защитить свои жилища.

КАМЕРЫ ПОД ПРИЦЕЛОМ ХАКЕРОВ

Сетевые устройства наступают. Сопротивление бесполезно? Пожалуй, да. Однако, по мнению ряда бывалых экспертов, IP-технике предстоит пройти еще немалый путь, чтобы сравниться с традиционным аналоговым «железом» по самому критичному показателю — надежности. Самое важное на этом пути — накопление опыта эксплуатации, что в охранной технике неотделимо от оперативной работы. Но уже полученные результаты говорят о том, что вместе с сетевыми устройствами линию обороны систем физической охраны теснит и принципиально новый враг — хакер.

RSSRSS
Присоединиться в ТвиттереTwitter
Присоединиться в FacebookTelegram
Присоединиться в LinkedInLinkedIn
Присоединиться в FacebookFacebook
Присоединиться в Google+Google+
Присоединиться ВКонтактеВКонтакте
Присоединиться в YoutubeYouTube
Присоединиться в ОдноклассникиОдноклассники
Присоединиться в LiveJournaLiveJournal

Книжная полка


Руководство по составлению спецификаций на системы контроля доступа (СКУД)

Руководство по составлению спецификаций на системы контроля доступа (СКУД)




Руководство по применению камер видеонаблюдения

Руководство по применению камер видеонаблюдения




Книга "Проектирование и оценка систем физической защиты", М. Гарсиа

Бестселлер "Проектирование и оценка систем физической защиты"




Процедура работы с цифровыми изображениями в системах видеонаблюдения

Процедура работы с цифровыми изображениями в системах видеонаблюдения



Hits 55369982
4516
Hosts 4889395
414
Visitors 9142437
775

32

© ИА «Безопасность Сегодня», 2017.
© «Секьюрити Фокус», 2001-2016.
Свидетельство о регистрации электронного СМИ SECURITY NEWS ЭЛ № ФС 77-33582