Трейвис Макги (Travis McGee)
Security Technology & Design
Две крупнейшие движущие силы в области производства охранных систем — это деньги и технология. В максимальной экономии первого и продвижении по мере возможностей второго состоит хрупкий баланс между начальниками служб безопасности и производителями, который служит основой большинства удач в этой области. Место отрасли в иерархии определяется ее прочной опорой на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, которые могут удовлетворять постоянные потребности в новых технологиях при минимальных затратах.
Ряд лабораторий и университетов по всему миру проводят научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, стремясь получить высокотехнологичные решения для удовлетворения запросов рынка охранных средств. Одним из таких учреждений является MERL, Электротехническая научно-исследовательская лаборатория Мицубиси, принадлежащий компании Mitsubishi Electric. MERL расположена в Кембридже, Массачусетс, где проводит фундаментальные исследования в области технологий компьютеров и средств связи, которые обоснованы прикладными задачами. Хотя лаборатория может выгодно воспользоваться размером и мощью родительской корпорации, она остается достаточно независимым, чтобы сохранить гибкость.
Имея глубокие связи в мировом научно-исследовательском и опытно-конструкторском сообществе и активно участвуя в различных процессах по стандартизации, лаборатория поддерживает длительные партнерские отношения с рядом исследовательских университетов, в том числе с Массачусетским технологическим институтом, Университетом Карнеги-Меллона, Технологическим институтом Джорджии, Принстонский университетом, Колумбийским университетом, Парижским университетом, Дублинский университет, Швейцарским технологическим институтом в Цюрихе и Городским университетом Лондона. Цель деятельности MERL заключается в том, чтобы публиковать статьи, регистрировать патенты и создавать опытные образцы для компании, а также доводить эту технологию к группам внутри вышестоящей компании, которым эта работа может принести пользу.
От данных к видео
Научно исследовательская работа в лаборатории MERL сосредоточена на пяти областях технологии: компьютерное зрение, цифровые средства связи, цифровое видео, вне экранный обмен данными и вывод на экран (концепции интерфейса), системы датчиков и баз данных. Работа в каждой из этих областей делится между научно-исследовательской лабораторией, где происходит концептуальная проработка нереальных замыслов и технической лабораторией, где эти концепции переплавляются в технологии.
Руководитель группы приложений компьютерного зрения Джей Торнтон отметил, что "По завершению работ на исследовательском уровне, мы разрабатываем библиотеки программ, оценить которые на предмет использования в своей продукции могут разные подразделения". Заинтересованные подразделения вставляют эти программы в свои прототипы и тестируют их. "Потом они вернутся к нам и расскажут, какие усовершенствования им необходимы, прежде чем их продукты смогут конкурировать на рынке".
Происхождение большинства исследований и конечных продуктов, влияющих на отрасль охранных средств, связанное с отделом компьютерного зрения. В их число входят трехмерное распознования по лицу, выявления звуко-визуальных событий, сетевая калибровки камер наблюдения, обнаружения и сопровождения объектов. С недавнего времени рынок охранных средств тяготеет к системам отслеживания движения и поведения человека, и, по мнению вице-президента и директора MERL доктора Кента Виттенбурге, лаборатория добилась успехов в этом направлении. Он отметил, что "Лаборатория расширила исследовательскую работу по отслеживанию объектов от вычитания фона к методам активного выявления объектов, которые появляются на переднем плане". "Это расширение помогает в условиях низкой освещенности, а также во время движения камеры видеонаблюдения".
Исследования в области распознавания лиц
Программу исследований по распознаванию лица в MERL начали работами по выявлению лица, у которых для этого использовали программное обеспечение, анализирующее видеокадры один за другим. Обнаружения лица в охранной системе используется в ситуации, когда камера видеонаблюдения сфокусирована на некотором зоне, где никого не должно быть. Если оказывается лицо, система предупреждает оператора, в зоне кто-то есть.
Благодаря взаимодействию с подразделениями компании и продолжающейся научно-исследовательской работе с использованием методов машинного обучения, эта технология успешно развивается и уже включает в себя группирование человек. Компьютерная программа может определять, относится лицо мужчине или женщине, или, например, различать выражение радости или печали на лице. Следующий этап — это распознавание лиц отдельных людей в труднодоступных местах.
Торнтон пояснил, что "Сейчас ведется работа над четвертой версией библиотеки программ распознавания лица, поскольку товарных подразделений к нам часто поступают предложения по улучшению работы в реальных условиях".
Системы контроля доступа служат примером, когда приходится решать проблему таких реальных условий. Если кто-нибудь подходит к двери, и лицо его спереди хорошо освещено, программа может узнать лицо из имеющейся базы данных и разрешить войти. Трудности появляются, когда лицо направлено не просто на камеру, и когда на анализ изображения влияет плохое освещение. Эти проблемы заставили ученых вновь засесть за чертежные доски.
Как сказал Торнтон, "В настоящее время мы определили 5000 характеристик для идентификации лиц и используем их вместе с набором правил, которые применяются 200 000 раз для каждого кадра видеоизображения, чтобы проверить наличие этих характеристик. Такой характеристикой, например, есть темные области над светлыми , которые могут быть глазами над щеками. Мы можем проводить такую проверку со скоростью 30 кадров в секунду ".
Компьютерная программа в состоянии не только выявлять и познавать человека на видеоизображении, но и индексировать их, поэтому оператор может осуществлять поиск в базе данных видеоизображений, используя специальные запросы. Скажем, есть последовательность кадров, содержащих изображение какого-то человека, и нужно найти лучший ракурс для идентификации, например, когда он смотрит вверх. Программа может сделать это. Работа продолжается, но Mitsubishi Digital Electronics America Inc., Отделение компании, занимающейся изготовлением продуктов, имеющих отношение к системам охраны (например, цифрового видеорегистратора DXTL5000U), следит за разработками в этой области, чтобы включать их в будущие версии своих пакетов управляющих программ .
Совместное использование аудио и видео
Существует множество областей опытно-конструкторских работ, влияющих на отрасль охранных средств, и одна из них — совместное опознания звуковых и визуальных событий. Уже используется система, которая распознает и регистрирует дорожно-транспортные происшествия на основе опознания звука. Поскольку было бы нецелесообразно постоянно сохранять все записи транспортного потока, программа обнаруживает звуки, которые соответствуют классу звуков, характерных для аварии, и записывает видео в интервале 30 секунд до события и 30 секунд после события. Подобная технология находит применение в области охранных средств, так как эта программа может узнавать такие классы звуков, как звон разбитого стекла или выстрелы из огнестрельного оружия, и отличать их от хлопков дверью или других звуков.
Эта лаборатория из Кембриджа ведет активную научно-исследовательскую работу, и перечень ее технологий, которые найдут свое место на рынке охранных средств в виде полезных продуктов, продолжает расти. Когда научно-технические кадры и деньги сводятся воедино, это идет на пользу начальникам служб безопасности, которые ищут рентабельные технологии, которые можно использовать для решения нынешних проблем, стоящих перед охранными системами.
Хотите хнать больше?