Перейти к основному содержимому

A-Z

Active Liveness Check (Активная проверка Liveness)​

Активная проверка Liveness требует от пользователя выполнения определенных действий (сценария), например, «повернуть голову», «улыбнуться», «моргнуть» и т.д. Успешное прохождение проверки означает, что в кадре находится живой человек.

Agent Process (Процесс агента)​

Процесс агента – один из форматов представления результатов работы системы компьютерного зрения, в рамках которого реализуется происходящее во времени событие. Каждый процесс содержит набор данных по распознаванию и трекингу человека:

  • ID процесса.
  • Временной интервал процесса (начало и окончание процесса).
  • Тип процесса (трек, человек, лицо, тело, эмоция и др.).
  • Объект детекции с определёнными атрибутами лица (объектом выступает человек, попавший в поле зрения камеры).
  • Лучший кадр (best shot) и массив всех кадров, полученных, пока человек не вышел из поля зрения камеры.

Bbox​

Bbox (Bounding box) – ограничивающий прямоугольник вокруг задетектированного лица. Координаты bbox рассчитываются относительно координат исходного изображения.

Biometric Face Template (Биометрический шаблон лица)​

Биометрический шаблон лица – уникальный набор биометрических признаков, извлеченных из изображения лица. Шаблоны позволяют сравнить два изображения лица и определить степень их схожести.

Ключевые особенности биометрического шаблона лица:

  • Не содержит персональных данных.
  • Не может быть использован для восстановления изображения лица.
  • Может быть сериализован и сохранен в файл, базу данных или отправлен по сети.
  • Может быть проиндексирован для ускорения процесса сопоставления шаблонов лиц с помощью специального индекса.

Computer Vision Model (Модель компьютерного зрения)​

Модель компьютерного зрения — математическая модель, созданная в результате обучения нейросети, и используемая для обработки и анализа изображений и видеоданных.

Crowd Analytics (Аналитика аудитории)​

Crowd Analytics — процесс сбора и анализа данных по группам людей в торговых центрах, на спортивных мероприятиях, транспортно-пересадочных узлах и других локациях. Такие данные могут включать информацию о проходимости, демографические характеристики аудитории и паттерны поведения. Crowd Analytics помогает определить потребности и предпочтения клиентов, улучшить маркетинговые стратегии, оптимизировать процессы обслуживания и безопасности.

Detector (Детектор)​

Детектор – алгоритм библиотеки libfacerec, который использует нейросети для обнаружения лиц на изображениях, видеопотоках и видеофайлах.

Digital Signage (Цифровая реклама)​

Digital Signage — процесс трансляции цифрового контента на реламные экраны, а также сбор и анализ информации об аудитории, взаимодействующей с рекламными экранами. Наличие рекламных экранов в общественных местах, таких как аэропорты, торговые центры и рестораны, позволяет кастомизировать рекламный контент на основе статистики просмотров, демографических данных и поведения рекламной аудитории, что потенциально повышает узнаваемость бренда и стимулирует продажи.

Distance (Расстояние между векторами)​

Расстояние между сравниваемыми векторами биометрических шаблонов лиц. Чем ниже значение, тем выше степень схожести.

Face Crop (Кроп лица)​

Кроп лица — изображение, обрезанное по вычисленным координатам ограничивающего прямоугольника лица (bbox).

Face Identification (Идентификация лиц)​

Идентификация лиц — процесс сопоставления биометрического шаблона лица с существующей базой биометрических шаблонов лиц (поиск лица по базе данных).

Face Landmarks (Антропометрические точки лица)​

Антропометрические точки человеческого лица.

Face Normalization (Нормализация изображений лиц)​

Под нормализацией изображения лица имеется в виду разворот лица на изображении во фронтальное положение для эффективного распознавания.

Face Recognition Model (Модель распознавания лиц)​

Модель распознавания лиц — модель компьютерного зрения, которая используется для распознавания лиц на изображениях, видеопотоках и видеофайлах.

Face Recognition Method (Метод распознавания лиц)​

Метод распознавания лиц — версия модели распознавания лиц (например, 12v100, 10v300 и т. д.).

Face Verification (Верификация лиц)​

Верификация лиц — процесс сопоставления двух биометрических шаблонов лиц для определения степени их сходства.

False Acceptance Rate (FAR)​

FAR (вероятность ошибочных подтверждений) показывает уровень сопротивления системы ошибкам ложного распознавания. Такая ошибка возникает, когда биометрическая система определяет новое лицо как ранее распознанное, т.е. принимает изображения разных людей за изображение одного и того же человека. Коэффициент измеряется количеством ложных распознаваний, деленным на общее количество попыток распознавания.

False Rejection Rate (FRR)​

FRR (вероятность ошибочных отказов) происходит в случае, если система не способна распознать ранее обнаруженное лицо, т.е. принимает два изображения одного и того же человека за изображения разных людей. Коэффициент показывает процент попыток распознания с ошибочным отказом.

Fitter (Фиттер)​

Фиттер – специальный алгоритм библиотеки libfacerec, результатом работы которого является набор антропометрических точек с 2D/3D координатами, привязанными к задетектированному лицу.

Head Rotation Angles (Углы поворота головы)​

  • Угол поворота (yaw): вращение вокруг вертикальной оси Y.
  • Угол наклона (pitch): вращение вокруг горизонтальной оси Z.
  • Угол отклонения (roll): вращение вокруг горизонтальной оси X.

Iris Landmarks (Набор точек глаз)​

Набор точек глаз, который включает в себя точки зрачков и век. Возвращаемый вектор состоит из 40 точек для левого и правого глаза.

Liveness Estimation (Оценка Liveness)​

Технология Liveness позволяет определить принадлежность лица на изображении или видео реальному человеку.

Neural Network (Нейросеть)​

Нейросеть — алгоритм машинного обучения, смоделированный по образцу структуры и функций человеческого мозга и используемый для решения задач в различных областях, включая компьютерное зрение.

Short-Time Identification (Кратковременная идентификация)​

Кратковременная идентификация (short time identification, STI) позволяет системе узнать человека, проходившего перед камерой некоторое время назад, даже если этот человек отсутсвует в базе, и даже если идентификация отключена. Таким образом, один и тот же человек, который в течение, например, одной минуты несколько раз выходил из кадра и снова заходил в кадр, будет идентифицироваться как одно и то же лицо.

Start Position (Стартовая позиция)​

Стартовая позиция – заданное положение лица на изображении. Вы можете задать параметры стартовой позиции, если уверены в наличии лица на заданной области изображения. Изображение с размеченной стартовой позицией поступает в fake detector, функция которого - передача изображения сразу в фиттер. Подразумевается, что на изображении уже присутствует лицо, а значит можно сразу перейти к определению антропометрических точек без детекции.

True Acceptance Rate (TAR)​

Определяется как 1 – FRR. TAR – вероятность, с которой биометрическая система способна распознать два изображения, принадлежащие одному и тому же человеку.

Tracker (Трекер)​

Трекер представляет собой алгоритм библиотеки libfacerec, который позволяет отслеживать изменения положения лица от кадра к кадру.