CC BY
39
УДК 0М./Ь:61!1.]39.3.004.932
А1'ХИ I ЬК I У 1'А СИС. I h МЫ У11 h I A 1'АЬОЧЫ О BI'bf/lbHH, COtítf =ЩЬ ИНОЙ í. (J С К У Д
Е. JI. Романоз
Новосибирский государственный технический университет, г. Новосибирск Россия
Аннитииим - Прелаыеим ¿фдшекпра с шлемы \4eia рабочею времени и лкшшлишфншо контроля тля небольшой органтаппп пеполкптотпяя данные гпгтемы контроля п управления доступом, распознавянгк тип а анялпз впзуатьных сцен средствами обработка изображений.
Киочееш слова: системы контроля а управления доступом, учет рабочего времени, дисциплинарные нарушения, регламент, архитектура.
1. ВВЕДЕНИЕ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ В ослыеинстес небольших организации к предприятий, где не требуется соблюдение специальных требовании ло безопасности, системы контроля и управления достгдом (СКУД) используются как средство ограничения доступа в рабочую зону служебные помещения или как компонент офисного менеджмента. Кроме того, онн могут применяться для организации учета рабочего времени и решения задач дисциплинарного контроля.
Учет рабочего времени в СКУД оснозывается на данных, поставляемых компонентами илентификапии на точках контроля (персональные лластиксвые карточки, распознавание лип). Но такие системы зачастую не учи-тт-ттют .«человеческий фактор» т е вояч'ожногтя наруптечн* регламента - принятых процедур чгетггифчкятщи на етсоде/иыходе нагтример-
• передача карточки тугому сотруднику: провод посторошшх лип пс ссостведпои карточке;
• прохождение нескольких сотрудников по карточке одного из них.
Перечисленные нарушения являются, еозмсжио. не столь существенными с позиций ограниченных требований к безопасности, не могут серьезно снизить достоверность данных в системе учета рабочего времени. Кроме того, в СКУД дисциплинарный контроль не рассматривается как компонента функционала (например, регламентированные «перекуры». выходы в соседние помещения).
Еще г>дки\1 ютганм фая~тро\« яшчге_ся стоимость гигте'лы к л'нннх углгяпто ока не может бктк высокой как в общей сумме, так и в пересчете на одного сотрудника пли нг одну точку входа Из сказанного вытекают основные требования к разработке: СКУД для небольшой организации со штатом в пределах 50- ICO сотрудников:
простая «топология» - размещение в одном здании с ограниченным количеством вхозов в виде овврси. отсутствие или ограниченное количество турникетов, отсутствие вахтеров или других лиц. ответственных за регламент:
основные фу:шцш1 контроля и управления доступом, orpai леченные гребовашш к безопасности: V4CT рабочего времени сотрудников:
фиксация реальных и потенциальных дисциплинарных нарушений для последующего «разбора полетоз»>: низкая стоимость в расчете на одного сотрудника и на один вход.
ТТ ОВГ^юрнир
Дпх .чффгктикноп) и комнлгке нот ¡кчигьим 1гк:б-1г\1ы :чп)Г>хо/|ИМО пГх'удить дентумныг 1гхничм ьиг и щк:-грямчптяге компонечтьт и их характеристики 9. Контроль йсстула по карточкам
Комплектации оборудования для доступа по карточкам, включающая сетевой контроллер, замок, считыватели карг на обе стороны, весьма разнообразна и оценивается в 15000-20000 руб. на вход. Специальных требе-оашш, кроме спецпф иксщш программного интерфейса прогоаммнрооания со стороны cepDepa ие имеется. l'J Сетевые камеры
Требовмше к сегемлм камерам заключается в определенна минимального утла обзора, необходимого для охвата камерой распознаваемого объекта или сцены.
II Биометрические системы контроля Распознавание лиц.
D задаче распознавания лиц важным критерием является достоверность распознавания (вероятность отриш-
If-llhHOIII ИЛИ ЛОЖНО!» рж ипчьикдним) КИЬ фуннцим НГЛИЧСЧ'ГКИ ЛИ I К БД Наиболгг чффгК I H4HMVH хдгг.к мкпн-НШ'М vno.llhl Ш'Н.ШННЫС НЧ Ч1ХП>НОЧЛСНИИ 4D МОДГ.ИИ ЛИЦЛ I. IIOMOIIIKH) СГГрГОИЧобрИЖГЧИУ, IICUiyHWMIMll г
двух видеокамер. При этом предлагаемое варианты использования основаны на пропрнентарном коде. «зашитом* в законченные техно логически; решения и устройства. стоимость которых варьируется от 25000 руб зля БД на 300 лип э расчете па одно устройство (_ 1J до 5ЭОООО руб. для БД па 1С000 лиц на Dec с, комплект оборудо вання [2]. Стандартные алгоритмы. реализованные в открытых биолнотеках [3], обычно обстраиваются набо-tvw чягтнт-тх решений ппяытттяющих их быстродействие и ^фп^чт-тенггтт, [4] однако речулктчруютгие характеристики з конкретных условиях работы сложно оценить a priori 12. Акалиs susyaibHoLx сцен
Средства дисциплинарного контроля базируются на анализе визуальных сцен, который, в свою очередь, ис-иользуег разнообразные подходы выделении и иццечета на изибраженни и в видеопоследовательности фтур .тюдей [4.5]. Последние обычно предстазляют собой последовательность шагов обработки изображений, поддерживаемых стандартными библиотеками (например, цычптазие фона, выделение контуров оператором Кои ни. распознавание лиц алгоритмов Виолы-Джонса и т.п.).
Ш. АРХИТЕКТУРА
1. Системное решение проблемы
Удовлетворительное : не темное решение проблема с минимальными ресурсными затратами выглядит следующим образом. Система cipoHi модема движения iy.vmibi людей (обра job) но обеим сторонам Опери (турникета) с последующей их идентификацией как сотрудников или посторонних лиц. Для этого используются: система доступа по карточкам по входу к выходу, -mni'RKTi камеры на яхлд и иыхе/:;
обзорная камера располагается непосредсгзеннс над дверным прссмом. захватывает последний «боковым зрением*, а также формирует перспективу общего плана с видом сверху (рис. 1).
Риг 1 Размещение камер и гримерный вид иитуалкной теккт
В обеих случаях необходимо непельзовать короткофокусные камеры. Например, для фокусного расстояния 2.8 мм при размере матрицы 1/3" имеем размер пеля изображения для лицевой камеры около Об х С.З м лри расстоянии до объекта 0.5 л. а дих сбзирной - иримерние покрытие шюшади нала 4.5 х. б м ирн расстоянии около 3 5 м с учетом наклона оси камеры.
программные компоненты, работающие с лицевой камерой, используют стандартные решения, предоставляемые открытыми библиотеками. например OpenCV [3]. Их относительно низкая достоверность распознавания мижет быть кимленсирсьана нескслькнмн способами.
совмещением с данными контроля доступа по карточкам:
повторными попытками идентификации при отеутсгвни распознавания или несовпадении с идентификацией гтг> карточке;
отнесением факта недостоверного распознавания к потенциальным нарушениям 'фиксируемым погрешностям системы).
Обзорная камера охьзтывая «боковым зрением» дверной проем, позволяет достаточно примитивными про-граммяыми решениями отслр-киватк перемещение r.ñpame r длернсм проеме я и совокупности с данными от других источников осуществлять нх идентификацию. Одновременно с нее снимаются кадры общего плана для фшссацни обпаружеппого пли потенциального нарушения.
2. Функционал
Основной функционал системы реализуется в приложении руководителя н включает в себя визуализацию текущей конфигурации, генерацию отчетов по учету рабочего времени для выбранного периода и сотрудника, просмотр зафиксированных и потенциальных нарушений по сохраненным кадрам лицевой камеры и камеры общего обзора н их обработка (удаление, коррекция данных учета рабочего времени, внесение в «черный список» н т.п.).
Вспомогательный функционал необходим для сопровождения н эксплуатации системы и включает в себя средства конфигурирования, трассировки, архивирования, легирования сбоев и событии, проверки работоспособности сервера и текущей конфигурации. Должен быть реализован в отдельном приложен im системного администратора.
3. Архитектура
Основное архитектурное решение - многослойный клиент-сервер с общим программным кодом нижних уровней и тремя видами клиентов: руководителя, администратора и анализатора сцен (последний формально является компонентой сервера) Программный код системы содержит пакеты архитектурных классов в среде разработки Java для представления данных и функционирования системы в целом и ее компонент, в том числе: коннектор .ГО В С к базе данных в серверном приложении; DАО-классы табличных объектов БД:
классы бизнес-объектов предметной области, средства компоновки хранимых объектов из DAO (сцена, образ. сотрудник, посторонний, нарушение);
технологические классы серверного приложения (обработка исключений, завершение, восстановление, мно-гопоточность. синхронизация):
поддержка серверным приложением web API клиентов, в том числе передача файлов изображений: серверная компонента анализа сцен:
классы клиентских приложений руководителя и администратора (представление и бнжес-процесс)
IV. ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ Описанные выше системные и архитектурные решения составляют фазу исследования проекта (согласно методологии UP) Сюда же входит разработка программного прототипа дтя оценки их работоспособности, атрибутов качества, а также моде лир ованпя альтернативных решении. В совокупности это позволит снизить риски последующих этапов, а также объективно оценить сроки и стоимость разработки программного обеспече-
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Anviz FacePass - автономная система распознавания лиц. URL: http : //biométrie. su/an viz-fa сера s s -fa aal-re cognition, html
2. Сигма-ИС RM3-Детектор-10 000. URL: http://videoglaz.nv'good.php?id=146397
3. Face Recognition with OpenCV. URL: http://docs.openev.org/2.4iuodiile'>/coiitrib/doc/&icerec/ facenectutorial html
4. Филиппов И. В., Кононов В. А., Конушии В. С., Конушин А. С. Подсчет количества людей в видеопоследовательности на основе детектора головы человека ti Программные продукты и системы. 2015 .Ysl (109). С.121-125.
5. Демин Н. А. Проектирование системы распознавания динамического поведения людей // Молодежный научно-технический вестник. 2015. №12. URL: http://sntbul. bmstu.ru/doc/824090. html (дата обращения: 25.05.2016).
