Распознавание лиц: модуль биометрии

Интеллектуальная система распознавания лиц автоматически идентифицирует человека по изображению, обеспечивая точность, скорость и защиту данных.

Данные хранятся и обрабатываются в РФ

99,7% точность в идеальных условиях

150 FPS до 150 кадров в секунду (FPS) в зависимости от мощности оборудования.

Сферы применения

Контроль доступа (СКУД) Учёт рабочего времени, фиксация фактического присутствия сотрудников Разграничение доступа в критичные зоны Исключение подмены личности и несанкционированного доступа Банки: биометрическая верификация клиентов Ритейл, промышленность, HoReCa: идентификация сотрудников

Как работает модуль

Обнаружение лица

Выделения и локализация лица на изображении или в видеопотоке.

Извлечение признаков

Определение ключевых точек лица (нос, рот, глаза) и их преобразование в вектор признаков (расстояния, форма и др.)

Поиск в базе данных

Вектор признаков сравнивается с базой данных для поиска ближайшего совпадения

Преобразование в вектор

Поиск ключевых точек лица (нос, рот, глаза) и их преобразование в вектор (расстояния, форма).

Читать реальный кейс

Задачи

Исключить передачу и подмену пропусковОбеспечить персональную идентификацию сотрудников и посетителейОбеспечить точный учёт рабочего времениСнизить риски несанкционированного доступаЦентрализовать управление доступом

Результаты

Доступ получают только зарегистрированные сотрудники100% входов фиксируются автоматическиИсключён проход «по чужой карте»Управление доступом стандартизировано в масштабах всей сетиЦентрализованный контроль доступа по всей компании

Модуль от NeuroCore внесён в реестр Национального института стандартов и технологий (NIST)

Закажите модуль биометрии под задачи бизнеса

Технологии

Модуль построен на глубокой сверточной архитектуре с детекцией объектов (YOLO) и многоуровневым извлечением признаков. Модель оптимизирована для стабильной работы в потоковом видео и разворачивается как on-prem, так и в edge-сценариях.

Сверточные слои (CNN)
Извлечение пространственных признаков из изображения лица. Сверточные фильтры выделяют ключевые элементы — контуры, текстуры и локальные особенности, формируя устойчивое представление для дальнейшей идентификации.
Пакетная нормализация (Batch Normalization)
Стабилизация распределения признаков между слоями сети. Повышает устойчивость модели, ускоряет обучение и обеспечивает предсказуемость работы в различных условиях освещения и съёмки.
Активационная функция ReLU
Введение нелинейности в модель для выявления сложных зависимостей в данных. Позволяет сети корректно обрабатывать вариативность выражений лица и геометрии ракурса.
Многоуровневое повторение блоков
Последовательное углубление признакового пространства за счёт повторения свёрточных блоков. Обеспечивает устойчивую идентификацию при частичных перекрытиях, изменении позы и качества изображения.
Детекционный слой YOLO
Формирует рамки обнаружения лица и оценку вероятности класса в режиме реального времени. Обеспечивает высокую скорость обработки потокового видео без потери точности.