СКУД (кооперативное распознавание)

Применение

Системы учета рабочего времени и корпоративных СКУД с использованием биометрических терминалов или камер, размещенных преимущественно в помещениях со стабильным освещением. Приоритет — не допустить ошибок идентификации.

Требования к сценарию использования

• Кадры, полученные камерой, установленной в помещении со стабильным освещением
• Одно лицо в кадре, человек смотрит в камеру
• Тип изображений для детекции и идентификации "BORDER" (согласно NIST), что соответствует качеству QAA totalscore >= 51%

Рекомендуемые файлы конфигурации

• access_control_system_one_face_q1.xml
• access_control_system_one_face_q2.xml
• access_control_system_one_face_q3.xml

Как настроить

1. Откройте файл ./cfg/image-api.values.yaml в дистрибутиве Image API, найдите объект конфигурации capturer (путь до объекта: processing.services.имя сервиса.configs.capturer) и пропишите одинаковые значения для полей объекта capturer в каждом сервисе детекции: face-detector-face-fitter, face-detector-liveness-estimator, face-detector-template-extractor.

Пример заполнения:

configs:
    capturer:
        name: access_control_system_one_face_q2.xml // имя файла конфигурации Face SDK

2. После редактирования файла сохраните его и обновите Image API в кластере с помощью команды:

./cli.sh image-api install

Результаты бенчмарков

Файл конфигурации детектора	Время на детекцию одного кадра (мс)	Точность детекции (от 0 до 1)
access_control_system_one_face_q1.xml	70	0,996
access_control_system_one_face_q2.xml	69	0,986
access_control_system_one_face_q3.xml	95	0,98