Распознавание лиц (FaceID)

Где применяется

В своей практике я применяю системы распознавания лиц для решения задач контроля доступа, идентификации и аналитики посещаемости. Система работает на мероприятиях компании для быстрой верификации участников при входе, в охранных системах для обнаружения несанкционированного доступа, на больших событиях для подсчёта количества людей в помещении и анализа потоков посещения. Система может работать в режиме online, обрабатывая видеопоток с нескольких камер одновременно и давая результаты в реальном времени.

Кому пригодится

Это решение я рекомендую крупным компаниям, которые проводят мероприятия с большим количеством участников и нуждаются в автоматизированном контроле входа без человеческого вмешательства. Охранным компаниям и системам видеонаблюдения для повышения безопасности объектов и быстрого обнаружения потенциальных угроз. Торговым центрам, стадионам и другим местам массового скопления людей для аналитики потоков посещения и подсчёта численности. Корпоративным офисам для контроля доступа в помещения и автоматического учёта присутствия сотрудников.

Технологии

InsightFace как основное ядро распознавания

Я использую InsightFace — мощную open-source библиотеку для распознавания лиц, разработанную исследователями из Megvii. Это не просто детектор — это полнофункциональный стек: обнаружение лиц на изображении, выравнивание лица (face alignment), извлечение признаков лица (face embedding) и сравнение лиц. InsightFace предоставляет несколько предобученных моделей разного размера и точности — от лёгких моделей для мобильных устройств до высокоточных моделей для критичных задач. На практике точность распознавания достигает 99%+ на качественных фотографиях.

Критический момент: InsightFace работает с лицами в разных позициях и углах, хорошо справляется с частичной закрытостью лица, очками и масками (что важно на мероприятиях).

Управление базой лиц и энкодингами

Я организую хранение лиц в виде векторных представлений (embeddings). Когда человек регистрируется на мероприятие или добавляется в систему, его фото обрабатывается через InsightFace и преобразуется в 512-мерный вектор признаков. Эти векторы сохраняются в быстрой базе данных (я использую PostgreSQL с расширением pgvector для векторного поиска или специализированные хранилища вроде Faiss/Hnswlib). Это позволяет за миллисекунды найти матч, даже если в базе сотни тысяч лиц.

База лиц строится один раз (например, загрузка списка участников и их фото), а затем используется многократно на протяжении мероприятия.

Мобильная система сбора без установки

Я разработал мобильное веб-приложение (Progressive Web App) на Vue.js, которое не требует установки — достаточно открыть ссылку в браузере смартфона. Приложение использует камеру устройства через WebRTC для захвата видеопотока, обрабатывает кадры локально (используя ONNX Runtime или TensorFlow.js для инференса InsightFace прямо в браузере) и отправляет результаты на сервер. Это позволяет установить мобильные точки контроля входа буквально за минуты — нужна только ссылка в QR-коде.

Преимущество: отсутствие установки, кроссплатформенность (Android, iOS, любой браузер), возможность работать с интернетом или без него (offline-first архитектура).

Обработка видеопотока с нескольких камер в реальном времени

Система поддерживает одновременное подключение нескольких IP-камер или USB-камер через RTSP/HTTP потоки. Я использую OpenCV для захвата и декодирования видео, обработка каждого кадра идёт асинхронно в отдельном потоке или процессе. На ноутбуке с NVIDIA GPU (CUDA) каждый поток может обрабатывать 15-30 кадров в секунду, в зависимости от разрешения и модели InsightFace. Это означает, что от одной машины можно обработать одновременно 3-5 видеопотоков в Full HD.

На моём практическом опыте: 4000 участников мероприятия — это означало 2-3 часа работы системы с пиком нагрузки в начале (когда все заходят одновременно). Система справилась на ноутбуке с RTX 3070 — обрабатывала каждого человека за 50-100ms, достаточно быстро для плавного прохождения через контрольную точку.

Подсветка и работа в условиях низкой освещённости

Я интегрировал управление инфракрасной подсветкой для работы в режиме охраны и в условиях недостаточного освещения. Система может управлять RGB и IR подсветкой через GPIO или реле, автоматически включая её при низкой освещённости. InsightFace хорошо работает с инфракрасными изображениями (лицо видно по тепловому отпечатку), что позволяет работать в полной темноте. На практике точность распознавания в IR режиме немного ниже, но всё ещё приемлема (93-96%).

Подсчёт количества людей и аналитика

Дополнительно к распознаванию лиц я реализовал детектор людей (человеческих фигур на видео) для подсчёта численности в помещении. Система отслеживает уникальные лица в течение времени и считает, сколько человек находится в зале. Это даёт клиенту real-time информацию о заполненности помещения, что полезно для соблюдения нормативов пожарной безопасности и управления потоком людей. Я также логирую все входы-выходы, что позволяет строить графики посещаемости и анализировать популярность различных зон мероприятия.

Архитектура с GPU ускорением на CUDA

Вся система разработана с использованием CUDA для максимальной производительности. InsightFace может работать как на CPU, так и на GPU — я выбираю GPU версию для высоконагруженных сценариев. Стек: Python + PyTorch для инференса моделей, OpenCV для захвата видео, FastAPI для API сервера. Все тяжёлые вычисления (детекция лиц, извлечение признаков, сравнение векторов) выполняются на GPU, что даёт ускорение в 5-10 раз по сравнению с CPU.

На ноутбуке с NVIDIA RTX 3070 типичные числа: детекция лица в Full HD видео — 20-30ms, извлечение признаков — 15-25ms, поиск в базе 10000 лиц — 1-2ms. Итого на один человек уходит 40-60ms обработки, что позволяет работать в real-time.

Управление потоком и очерёдностью

На мероприятиях с большим потоком людей система должна справляться с очередями. Я использую оптимистичный подход: каждый кадр из видео анализируется, лицо добавляется в очередь для поиска в базе. Если найден матч в базе, система возвращает результат (разрешить вход, показать информацию о человеке). Если не найден — человек добавляется в список неизвестных. На основе этого делается решение: пропустить ли человека или направить к оператору на ручную проверку.

Синхронизация и консолидация данных

При работе с несколькими точками контроля система синхронизирует базу лиц и результаты. Я использую PostgreSQL как центральное хранилище, а на каждой точке работает локальный кэш (Redis). Это позволяет системе работать даже при потере интернета, а при восстановлении связи все данные синхронизируются. На мероприятии с 4000 участников каждая точка контроля знала актуальную информацию о том, кто уже прошёл, чтобы избежать дублирования подсчётов.

Важные организационные моменты

Первое и самое критичное — согласование с юридическим отделом и соответствие GDPR/местным законам о защите данных лиц. Обработка биометрических данных (и лицо считается биометрическим данным) требует явного согласия человека. На мероприятиях я всегда информирую участников о наличии системы распознавания лиц и получаю их согласие при регистрации.

Второе — качество фотографий в базе лиц критично влияет на точность. Нужно убедиться, что фото хорошего качества, сделаны при хорошем освещении, лицо полностью видно. На практике: плохие фото приводят к ложным срабатываниям и пропускам. Я всегда указываю требования к фотографиям при регистрации.

Третье — обработка ошибок и false positives. Даже с 99% точностью при 4000 людях будут ложные срабатывания. Я организую fallback: если система не уверена или нашла несколько кандидатов с похожестью, оператор должен подтвердить вручную. Это критично для безопасности.

Четвёртое — безопасность хранилища данных лиц. Все векторные представления и фотографии должны храниться в защищённом виде, с доступом только авторизованным сотрудникам. После мероприятия данные нужно либо удалить, либо архивировать в соответствии с политикой компании.

Пятое — мониторинг производительности. На больших мероприятиях я отслеживаю метрики: задержку обработки, процент успешно идентифицированных людей, нагрузку на GPU. При перегрузке система должна gracefully деградировать (например, снизить разрешение видео или частоту обработки кадров) вместо краха.