Содержание

Методы идентификации человека по походке в видео | Соколова

1. Arseev S., Konushin A., Liutov V. Human Recognition by Appearance and Gait. Programming and Computer Software, vol. 44, issue 4, 2018, pp. 258–265

2. Khalid Bashir, Tao Xiang, Shaogang Gong. Gait recognition using gait entropy image. In Proc. of the 3rd international conference on crime detection and prevention, 2009, pp. 1–6.

3. Belhumeur P.N., Hespanha J.P., Kriegman D.J. Eigenfaces vs. fisherfaces: Recognition using class specific linear projection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 7, 1997, pp. 711–720.

4. Chen C., Liang J., Zhao H., Hu H., Tian J. Frame difference energy image for gait recognition with incomplete silhouettes.

Pattern Recognition Letters, vol. 30, no. 11, 2009, pp 977–984.

5. Francisco Manuel Castro, Manuel J. Marín-Jiménez, Nicolás Guil, Nicolás Pérez de la Blanca. Automatic learning of gait signatures for people identification. Lecture Notes in Computer Science, vol. 10306, 2017. pp. 257–270.

6. Francisco M. Castro, Manuel J. Marín-Jiménez, Rafael Medina Carnicer. Pyramidal Fisher Motion for multiview gait recognition. In Proc. of the 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014, pp. 1692–1697.

7. Dalal N., Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection. In Proc. of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05), vol. 01. 2005. pp. 886–893.

8. Deng M., Wang C., Cheng F., Zeng W. Fusion of spatial-temporal and kinematic features for gait recognition with deterministic learning. Pattern Recognition, 2017, 67, pp. 186 – 200

9. Feng Y., Li Y., Luo J. Learning effective gait features using LSTM. In Proc. of the 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2016, pp. 325–330.

10. He Y., Zhang J., Shan H., Wang L. Multitask gans for view-specific feature learning in gait recognition. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 14, no. 1, 2019, pp. 102–113.

11. Han J., Bhanu B. Individual recognition using gait energy image. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, issue 2, 2006, pp. 316–322.

12. Hofmann M., Geiger J., Bachmann S., Schuller B., Rigoll G. The TUM Gait from Audio, Image and Depth (GAID) database: Multimodal recognition of subjects and traits. Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 25, no. 1, 2014, pp.195 – 206.

13. Iwama H., Okumura M., Makihara Y., Yagi Y. The OU-ISIR Gait Database Comprising the Large Population Dataset and Performance Evaluation of Gait Recognition. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 7, issue 5, 2012, pp.1511–1521.

14. Laptev I., Marszalek M., Schmid C., Rozenfeld B. Learning Realistic Human Actions from Movies. In Proc. of the CVPR 2008 – IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition, 2008, pp. 1–8

15. Li C., Sun S., Chen X., Min X. Cross-view gait recognition using joint Bayesian. In Proc. of the Ninth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2017), 2017.

16. Liu Y., Zhang J., Wang C., Wang L. Multiple HOG templates for gait recognition. In Proc. of the 21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR2012). 2012. pp. 2930–2933

17. Makihara Y., Sagawa R., Mukaigawa Y., Echigo T., Yagi Y. Gait recognition using a view transformation model in the frequency domain. Lecture Notes in Computer Science, vol. 3953, 2006, pp. 151–163.

18. Makihara Y., Suzuki A., Muramatsu D., Li X., Yagi Y. Joint intensity and spatial metric learning for robust gait recognition. In Proc. of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 6786–6796

19. Mansur A., Makihara Y., Muramatsu D., Yagi Y. Cross-view gait recognition using view-dependent discriminative analysis. In Proc. of the 2014 IEEE/IAPR International Joint Conference on Biometrics, 2014.

20. M.J. Marín-Jiménez, F.M. Castro, N. Guil, F. de la Torre, R. Medina-Carnicer. Deep multitask learning for gait-based biometrics. In Proc. of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2017.

21. Muramatsu D., Makihara Y., Yagi Y. View transformation model incorporating quality measures for cross-view gait recognition. IEEE transactions on cybernetics, 2016, vol. 46, issue 7, pp. 1602–1615.

22. Muramatsu D., Makihara Y., Yagi Y. Crossview gait recognition by fusion of multiple transformation consistency measures. IET Biometrics, vol. 4, issue 2, 2015, pp. 62–73.

23. Shiraga K., Makihara Y., Muramatsu D., Echigo T., Yagi Y. GEINet: View-invariant gait recognition using a convolutional neural network. In Proc. of the 2016 International Conference on Biometrics (ICB), 2016, pp. 1–8.

24. Simonyan K., Zisserman A. Two-stream convolutional networks for action recognition in videos. In Proc. of the of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems, vol. 1 of NIPS’14, 2014, pp. 568–576.

25. Sokolova A., Konushin A. Gait recognition based on convolutional neural networks. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. vol. XLII-2/W4, 2017. pp. 207–212.

26. Sokolova A. and Konushin A. Pose-based Deep Gait Recognition. IET Biometrics, 2018

27. Takemura N., Makihara Y., Muramatsu D. On input/output architectures for convolutional neural network-based crossview gait recognition. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2017.

28. Thapar D., Nigam A., Aggarwa, D., Agarwal P. VGR-net: A view invariant gait recognition network. In Proc. of the EEE 4th International Conference on Identity, Security, and Behavior Analysis (ISBA), 2018, pp. 1-8.

29. Tong S., Fu Y., Ling H., Zhang E. Gait identification by joint spatial-temporal feature. Lecture Notes in Computer Science, vol. 10568, 2017, pp. 457–465.

30. Whytock T.

, Belyaev A., Robertson N.M. Dynamic distance-based shape features for gait recognition. Journal of Mathematical Imaging and Vision, vol. 50, no. 3, 2014, pp. 314–326.

31. Wu Z., Huang Y., Wang L., Wang X., Tan T. A comprehensive study on cross-view gait based human identification with deep cnns. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 2, 2016, pp. 209–226.

32. Yang Y., Tu D., Li G. Gait recognition using flow histogram energy image. In Proc. of the 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014, pp. 444–449

33. Yu S., Chen H., Reyes E. B. G., Poh, N. GaitGAN: Invariant Gait Feature Extraction Using Generative Adversarial Network. In Proc. of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2017, pp 532–539

34. Yu S., Chen H., Wang Q., Shen L., Huang Y. Invariant feature extraction for gait recognition using only one uniform model. Neurocomputing, vol. 239, 2017, pp. 81 – 93

35. Yu S., Tan D., Tan T. A Framework for Evaluating the Effect of View Angle, Clothing and Carrying Condition on Gait Recognition. In Proc. of the 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), vol. 4, 2006, pp. 441–444

36. Zhang C. Liu W., Ma H., Fu H. Siamese neural network based gait recognition for human identification. In Proc. of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2016, pp. 2832-2836.

37. Zhang X., Sun S., Li C., Zhao X., Hu Y. Deepgait: A learning deep convolutional representation for gait recognition. Lecture Notes in Computer Science, vol. 10568, 2017, pp. 447–456.

Что нужно знать об идентификации по голосу и речи

1

Какая экспертиза позволяет идентифицировать человека по голосу и речи

Идентификация по голосу и речи — задача фоноскопической экспертизы.

2

Когда нужна идентификация по голосу и речи

Идентификация по голосу и речи применяется по всем категориям дел, но чаще всего востребована по уголовным делам, когда доказательствами являются аудио- и видеозаписи. При этом в рамках фоноскопической экспертизы на видеозаписи исследуют только звуковую дорожку.

Цель идентификации — доказать участие конкретного лица в записанном разговоре.

3

Чем фоноскопическая идентификация отличается от узнавания на слух или автоматических систем голосовой идентификации

Эксперты-фоноскописты идентифицируют человека, сравнивая аудиозапись с образцами голоса и речи искомого лица. Совпадающие признаки фиксируются, и эксперты делают вывод о тождестве говорящих.

Свидетель может отказаться от опознанного голоса (ошибся, поддался давлению и т.д.), а опровергнуть экспертную идентификацию можно только опровержением полученных совпадений. А их, как правило, очень много и все они подтверждаются примерами, что делает эту задачу крайне сложной.

Автоматические системы голосовой идентификации опираются только на признаки голоса, кроме того для автоматического анализа нужны фонограммы хорошего качества.

Фоноскопическая идентификация — это также анализ речевых навыков: словарного запаса, особенностей построения предложений и т.п., к тому же в рамках фоноскопической экспертизы можно проводить идентификационное исследование по зашумленным фонограммам (хотя возможности фоноскопической экспертизы также не безграничны).

4

Кто проводит идентификацию по голосу и речи

Фоноскопическая идентификация по голосу и речи проводится двумя экспертами — акустиком и лингвистом. Это связано с тем, что человеческая речь имеет физическую природу и одновременно представляет собой языковой феномен. Физическую природу речи — особенности распространения звука в пространстве — изучает физическая акустика, а языковую сторону — лингвистика.

Идентификация только акустиком или только лингвистом неполноценна. Один человек может провести фоноскопическую идентификацию, только если у него образование и в области акустики, и в области лингвистики. Кроме того, и акустик, и лингвист должны иметь специальную подготовку в области фоноскопической экспертизы.

5

Как проходит идентификация по голосу и речи

Фоноскопическая идентификация — это сравнение голоса и речи идентифицируемого человека с образцами голоса и речи предполагаемого участника разговора.

Сначала эксперты оценивают пригодность аудиозаписей для идентификации, а затем сравнивают их по ряду аудитивных, лингвистических и акустических параметров. На основании полученных данных делается вывод, принимает ли участие в разговоре искомое лицо, какие реплики ему принадлежат.

Идентификация по голосу и речи проводится с опорой на ту или иную экспертную методику и только при помощи специализированного оборудования и программного обеспечения.

6

Какие методики и специализированное ПО используют эксперты

Существуют разные методики идентификации по голосу и речи, но в заключении эксперта обязательно должно быть указание, на базе какой методики проводилось идентификационное исследование. Например, могут быть указаны:

  • Идентификация лиц по устной речи на русском языке. Методика «Диалект»,
  • Криминалистическая идентификация личности по голосу и звучащей речи: (Каганов, А. Ш.) и др.

Различными экспертными учреждениями используется разные программно-аппаратные комплексы, но наиболее часто используется следующее профессиональное программное обеспечение и оборудование:

  • «SIS II» («Центр Речевых технологий», Россия),
  • «OTExpert» (ООО «ОТ-Контакт»),
  • «Фонекси» (фирма «ООО Целевые технологии») и др.

7

Можно ли провести идентификацию по любой аудиозаписи

Идентификация по голосу и речи предъявляет ряд требований как к спорной записи, так и к образцам. Эти требования касаются в первую очередь качества и длительности записей и немного различаются в зависимости от того, какой методикой идентификации пользуются эксперты.

Как правило, если запись очень короткая (несколько секунд) и крайне низкого качества (речь неразборчива, тембр неразличим), идентификация невозможна. Однако каждый случай рассматривается отдельно и полную оценку пригодности делает только эксперт.

8

Возможна ли идентификация без образцов голоса и речи

Идентификация без образцов голоса и речи невозможна. Голос и речь сравниваются только с голосом и речью.

9

Какими должны быть образцы голоса и речи

Хорошие образцы голоса и речи должны:

  • быть хорошего качества,
  • иметь достаточную для сравнения длительность,
  • быть сопоставимыми со спорной записью по ситуации общения и времени записи.

Образцами голоса и речи могут быть как уже существующие записи, так и специально полученные для идентификации образцы.

10

Можно ли идентифицировать человека, который говорит на иностранном языке

Можно. Для этого используются не зависящие от языка методы идентификации.

11

Как понять, что идентификация по голосу и речи проведена неверно

В первую очередь — по тому, что вы не согласны с результатами идентификации. Неверными бывают и положительные, и отрицательные выводы, и даже выводы о непригодности фонограмм. К прочим признакам относятся такие:

  • экспертизу проводили люди без специального образования,
  • в заключении не указана методика исследования,
  • в заключении не указано специализированное оборудование и программы, с помощью которых проводился анализ,
  • проведен только акустический или только аудитивно-лингвистический анализ,
  • в заключении пропущен этап оценки пригодности записей для дальнейшего исследования,
  • в заключении отсутствует информация о результатах сравнения — конкретных совпадающих либо различающихся характеристиках голоса и речи, либо этих признаков мало, а вывод сформулирован категорично.

Более частные и специфические несоответствия может обнаружить эксперт.

12

Можно ли оспорить результаты фоноскопической идентификация по голосу и речи

Да. Причем разными способами:

  • с помощью альтернативного заключения, где другая комиссия экспертов на том же материале придет к другим выводам по тем же вопросам,
  • с помощью рецензии на экспертизу,
  • с помощью допроса экспертов в суде.

Российская система идентификации по голосу не оставит шансов преступникам — Российская газета

Заявление председателя Мосгорсуда Ольги Егоровой, сделанное во время «Делового завтрака» в «Российской газете», о том, что сейчас в столичных судах проводится тестирование системы распознавания речи, вызвало бурную реакцию в электронных СМИ. Между тем реальность гораздо интереснее сказанного.

Та система, которая тестируется в московских судах, даст возможность вести качественные протоколы заседаний. Не секрет, что далеко не все реплики защиты, показания обвиняемых и свидетелей звучат четко. А это, в свою очередь, вызывает затруднения при стенографировании и составлении протокола заседания. Если новая цифровая технология окажется эффективной, то это качественно повысит работу всей судебной системы, и не только в Москве. Печатные протоколы будут полностью соответствовать тому, что говорилось на заседаниях.

Но стоит отметить, что сама система распознавания речи открывает гораздо большие возможности, чем только повышение качества стенографических записей. Более того, это абсолютно новое слово в мировой криминалистике. И первыми его сказали в России.

В Санкт-Петербурге, в ту пору, когда он еще назывался Ленинградом, находился достаточно закрытый НИИ, в котором велись исследовательские работы, цель которых — идентифицировать по голосу конкретного человека точно так же, как по отпечаткам пальцев. После развала Союза финансирование даже «специфических» НИИ сократилось до минимума. Многие ученые и инженеры уехали. Но — не все. В числе оставшихся были и специалисты по голосовой идентификации, которые хотя и потеряли в ту пору заказы, но решили остаться в России и продолжить свою работу.

В Санкт-Петербурге группа энтузиастов основала «Центр речевых технологий». Сегодня это целая группа компаний, объединенных аббревиатурой ЦРТ.

Прослушкой, записью чужих разговоров и их расшифровкой во всем мире занимаются с тех пор, как изобрели радио и телефон. Однако исследовать речевую биометрию догадались только в нашей стране. Дело оказалось сложнейшим, в СССР его до конца довести не успели.

Сегодня отечественные технологии голосовой биометрии используют правоохранители почти восьмидесяти стран мира. Активно внедряется она и в России

Лишь с появлением цифровых технологий и мощных компьютеров удалось выделить голосовые алгоритмы, которые присущи каждому индивидууму и повторяться не могут. Была выполнена сложнейшая работа, которая потребовала необычных математических решений и разработки оригинального компьютерного софта. Надо отдать должное профессионализму российских математиков и программистов.

Удивительно, но достаточно уникальную технологию разрешили экспортировать. Поскольку совершенствование голосовой идентификации требовало немалых денег, ее разработчики выставили свои ноу-хау на мировой рынок. И завоевали его. Одними из первых заказчиков стали, что интересно, американцы и израильтяне — самые, казалось бы, продвинутые в технологическом отношении.

Огромный интерес российские технологии вызвали в Латинской Америке. Она позволила еще в 2010 году правительству Мексики создать первую в мире общенациональную систему голосовой идентификации. В 2012 году в Эквадоре реализован проект по созданию первой в мире системы учета и идентификации личности по двум биометрическим признакам — голосу и лицу, опять же благодаря российским технологиям.

Голосовая идентификация оказалась эффективнее, чем отпечатки пальцев. «Пальчики» на месте преступления можно и стереть, а вот молчать злоумышленники не могут. Хоть слово, но они произнесут. По мобильному телефону или там, где есть скрытая записывающая аппаратура. А дальше — дело техники, позволяющей буквально по одному этому слову идентифицировать человека, который был на месте преступления.

Сегодня отечественные технологии голосовой биометрии используют правоохранители почти восьмидесяти стран мира. Активно они внедряются и в России. Без этих технологий немыслимо дальнейшее развитие Единой биометрической системы России, запущенной в 2018 году.

биометрическая идентификация по лицу в СКУД. Мнения экспертов

По данным исследования MarketsandMarkets, мировой рынок систем распознавания лиц достигнет 7 млрд долларов к 2024 г. со среднегодовым темпом роста 16,6%. Сегмент оборудования (считыватели, контроллеры, сканеры, камеры и т.д.) и программного обеспечения для биометрии находится на подъеме и останется таковым в дальнейшем. Эксперт группы компаний ЦРТ оценил текущую ситуацию на рынке и поделился профессиональным прогнозом развития технологии распознавания лиц в ближайшем будущем.

Как вы оцениваете распространенность технологии биометрической идентификации по лицу в настоящее время и перспективы ее развития на ближайшие 3–4 года в сравнении с другими биометрическими технологиями в СКУД?

— Ухудшение эпидемиологической ситуации в связи с распространением вируса COVID-19 увеличило спрос на бесконтактную идентификацию во всем мире1, и мы наблюдаем существенный рост запросов на подобные решения контроля доступа. Есть основания полагать, что интерес к бесконтактным технологиям после окончания пандемии сохранится и мы увидим значительное расширение целевой аудитории от «ранних последователей» до «раннего большинства». Что касается выбора технологии, то, по данным агентства J’son & Partners, доля СКУД с применением лицевой биометрии за последние годы выросла более чем на 10%, в то время как СКУД со сканерами отпечатков пальцев теряют популярность.

Назовите ключевые факторы, которые делают данную технологию востребованной или препятствуют ее распространению.

— Как уже говорилось, бесконтактные технологии все более набирают популярность в связи с изменениями, происходящими в мире. Возможно, нам придется надолго забыть о ношении масок, но удаленный режим работы и неинвазивные меры предосторожности сохранятся. Мир изменился и уже не будет прежним. Бесконтактные технологии будут особенно популярны в местах большого скопления людей, например на объектах транспортной инфраструктуры, на спортивных объектах. Проход по лицу без необходимости прикладывания билета уже не воспринимается как что-то экстраординарное.
В Китае технология распознавания лиц уже заменила билеты на первой линии метрополитена города Цзинань, решение пилотируется в ряде других городов.
Сдерживающим фактором по-прежнему остается низкая осведомленность потенциальных заказчиков о технологии и определенное недоверие как к чему-то новому и неизвестному. В этом случае нам помогает многолетний опыт внедрений, демонстрирующий, что наша технология не является экспериментальной, а уже долгое время служит задачам безопасности и комфорта на десятках объектов.

Как используются для идентификации по лицу методы машинного обучения и нейронных сетей?

— Технологии распознавания лиц на основе сверточных нейронных сетей достигли высокого уровня развития, что делает их полностью готовыми для широкого применения. Соревнование в точности между алгоритмами идет уже не на уровне процентов, а на уровне сотых и даже тысячных процента.
Дальнейшее развитие технологии видится в повышении качества распознавания с учетом межрасовых различий людей. Это поспособствует более широкому распространению решений видеоидентификации.
Мы считаем, что обучение нейросетей на мультинациональных базах является необходимым условием успеха на международном рынке.

Идентификация и верификация: когда и в каких случаях при распознавании по лицу будет предпочтительным использование первого либо второго метода?

— Режим работы системы зависит от сценария применения. если есть задача выявления лиц, находящихся в федеральном розыске, применяется потоковая идентификация на уровне городской или объектовой системы видеонаблюдения. Если требуется удостовериться в принадлежности предъявителю пропуска, абонемента или иного документа, разрешающего проход, речь идет о верификации. То есть в первом случае нам требуется проверка наличия человека в списке розыска, а во втором – подтверждение личности конкретного человека.
Помимо поиска в реальном времени, идентификация может применяться для ретроспективного поиска в архиве видеозаписи, например при расследовании инцидента или при обнаружении VIP-персон/постоянных клиентов на объектах ритейла.
Кроме верификации при физическом контроле доступа, распознавание лиц успешно заменяет пароли и ПИН-коды в задачах подтверждения платежных операций или при входе в аккаунт.

Какие варианты интеграции технологий распознавания по лицу с другими биометрическими и небиометрическими технологиями известны? Что ожидать в будущем?

— Сегодня на рынке представлены как системы на базе одной технологии, так и мультимодальные решения. Распознавание лиц можно комбинировать с распознаванием отпечатков пальцев или любой другой биометрической технологией. Но такое решение уже будет стоить дороже, и оно не всегда оправданно.
В задачах контроля доступа чаще всего применяется двухфакторная идентификация, то есть сочетание биометрического и не биометрического идентификатора (пропуск, QR-код и т.д.).
Но нужно отметить, что биометрические технологии и, в частности, распознавание лиц достигли уровня надежности, позволяющего смело отказаться от второго фактора, делая контроль доступа максимально быстрым и комфортным.

Приведите примеры оптимального применения биометрических считывателей с идентификацией по лицу на реальных объектах

— Прежде всего — спортивные объекты. За годы работы на стадионах и ледовых аренах система «Визирь» зарекомендовала себя как наиболее эффективное средство недопуска на объект лиц с судебным запретом на посещение спортивных мероприятий, предотвращая тем самым материальные и репутационные издержки спортивных клубов.

Полная версия — на сайте «Системы безопасности»

ключевые параметры, основные потребители, тренды

Прокатившаяся по миру пандемия COVID-19 внесла и продолжает вносить серьезные коррективы в рынок систем контроля и управления доступом (СКУД) в целом ив такой его специфический сегмент, как биометрическая идентификация по лицу. Редакция проекта «Системы безопасности» провела опрос участников рынка по данной теме, в нем приняли участие 211 респондентов, которые ответили на 14 вопросов. Итоги исследования подводим в данной статье.

Аудитория

Первые несколько вопросов позволили идентифицировать и разделить на ключевые сегменты аудиторию. Основная часть опрошенных (58%) заявила, что они являются производителями, разработчиками, системными интеграторами. Для простоты назовем их ПРОИЗВОДИТЕЛИ.

Меньшая часть (22%) респондентов отнесла себя к категории «корпоративный заказчик, консультант» и 6% – к категории «представитель госструктур». Назовем две последние группы ПОТРЕБИТЕЛИ. Первичная оценка позволяет грубо разделить аудиторию как 2/1 – ПРОИЗВОДИТЕЛИ/ПОТРЕБИТЕЛИ.

Участники исследования

ПРОИЗВОДИТЕЛИ разбились на системных интеграторов (41%), проектно-монтажные организации (34%), разработчиков (32%) и непосредственно производителей (30%). При этом дистрибьюторов оказалось немного (13%), а представителей торговых домов и того меньше (6%). В связи с высоким уровнем наукоемкости данного направления такой расклад участников опроса не вызывает удивления, как и первое место системных интеграторов. Биометрические считыватели (в том числе с идентификацией по лицу) рассматриваются многими потребителями как составная часть крупной СКУД и должны быть грамотно в нее интегрированы, что весьма непросто сделать на достойном уровне.

Состав аудитории делает результаты опроса особенно интересными для тех, кому интересно прежде всего мнение профессионалов в области биометрии. В то же время высокое количество лиц, принимающих решение, в группе ПОТРЕБИТЕЛЕЙ может дать важную информацию по их ожиданиям и предпочтениям.

Наиболее эффективные сценарии применения распознавания лиц

Сценарии применения

Идентификация по лицу успешно применяется не только в СКУД, но и в некоторых смежных областях. Респонденты могли указать сразу три наиболее распространенных и востребованных варианта применения систем идентификации по лицу. С большим отрывом (74%) лидировал вариант «доступ на объект», что неудивительно, поскольку главная тема опроса была связана со СКУД. второе место (38%) у «безопасность города и государства» и третье (34%) – «выявление нарушителей и предупреждение мошенничества», что скорее всего связано с универсальностью формулировки вопросов, а также возможностью применения данных систем не только в СКУД, но и в системах учета рабочего времени (УРВ), идентификации по лицу с серверной архитектурой на основе нейроалгоритмов и больших массивов CCTV-камер. Ко всему прочему, биометрия активно внедряется на таможне, что также относится к безопасности государства. Четвертое место (30%) – «учет рабочего времени» – тесно связано с первым и третьим вариантами, поскольку рабочее время учитывается на проходной, где, собственно говоря, и осуществляется доступ на объект, а применение биометрии снижает риск возможного мошенничества. Что касается пунктов «контроль опасных зон» (22%) и «контроль за перемещением человека» (24%), то они тесно связаны с первым вариантом и могут быть смело к нему приплюсованы, являясь фактически вариациями на общую тему.

Наиболее важные параметры для системы распознавания лиц в СКУД

Наиболее важные параметры

Ошибку II рода, обычно называемую вероятностью ложного доступа FAR (False Acceptance Rate), большинство респондентов поставило на первое место (50%). При этом ложный отказ FRR (False Rejection Rate), или ошибка I рода, оказался всего лишь на седьмом месте! Это неудивительно, поскольку потенциальная опасность прохода чужака на важный объект для большинства респондентов несопоставимо важнее ложного отказа в доступе своему, который можно нивелировать повторной идентификацией или чисто административными методами.

«Биометрическая идентификация по лицу в СКУД. Мнения экспертов» читать >>>

Куда интереснее второе место (49%) у «скорость идентификации» и третье (45%) у «возможность интеграции с другими системами».

Скорость является критичным параметром, особенно на проходной, и высоко оценивается потребителями, о чем, конечно, знают все разработчики и интеграторы. Что касается интеграционных возможностей, то системы биометрической идентификации обычно в чистом виде малоинтересны заказчикам, которым надо решить задачу обеспечения безопасности объекта в комплексе. Следовательно, возможность интеграции с другими системами безопасности важна, а интеграция с кадровыми системами обычно связана с функцией УРВ. распознавание живого человека (обнаружение фейков/дипфейков) респонденты поставили на четвертое место, что, на наш взгляд, связано с первым параметром и может быть смело объединено в один пункт.

Причины востребованности технологии распознавания лиц

Основные потребители

По мнению опрошенных экспертов, идентификация по лицу наиболее распространена на следующих рынках (по мере убывания):

  • Банки и финансовые учреждения (67%).
  • Государственные/правительственные объекты (47%).
  • Промышленные предприятия (37%). 

В банках системы идентификации по лицу могут использоваться сразу в двух ипостасях – классический доступ в помещения (СКУД) и доступ к банковским сервисам. Что касается гособъектов, то там такие системы наиболее востребованы на проходной, поскольку используют бесконтактную технологию, удобны и понятны для пользователей и могут эффективно работать в составе систем УРВ. Бесконтактность также является важным фактором для промпредприятий, где контактные методы часто малоперспективны в силу технологических особенностей. например, отпечатки пальцев могут быть повреждены или стерты на горнодобывающих, сталелитейных предприятиях, в химической промышленности и пр.

Востребованность технологии распознавания лица

Как уже было сказано в самом начале, пандемия COVID-19 серьезно скорректировала потребительские предпочтения. На первое место вышла безопасность процесса идентификации, и бесконтактные методы получили серьезные преференции, поскольку обеспечивали максимальную гигиеничность. Этот факт отметило максимальное количество респондентов (62%). На втором месте – удобство использования с результатом (54%) и быстродействие (43%).

Удобство использования связано с бесконтактным методом, так же как и быстродействие, поскольку у пользователей часто нет необходимости жестко позиционировать свое положение перед считывателем, прикладывать палец к сенсору и тратить на это время (как в контактных считывателях отпечатка пальца).

Важные условия для корректной работы системы распознавания лиц

Интеграция со считывателями других технологий

На вопрос о необходимости интеграции терминалов СКУД с распознаванием лиц со считывателями на основе других технологий подавляющее большинство (71%) ответило «да». Оставшиеся 29% респондентов ответили «нет» или «затрудняюсь с ответом». Вторая группа, скорее всего, либо считает режим идентификации для себя единственно приемлемым, либо просто не в курсе различий режимов «верификация» и «идентификация» применительно к биометрии и зачем вообще нужна верификация. С одной стороны, для пользователя идентификация (1хN) проще, поскольку не требуется набирать на клавиатуре ПИН-код или считывать карту доступа на встроенном RFID-считывателе, просто подошел и предъявил лицо. Однако данный режим для считывателя довольно жесткий, поскольку ему необходимо сравнить лицо данного пользователя со всеми введенными ранее в базу. Ко всему прочему, размер математического образа лица (темплейта) для режима идентификации может быть довольно большим. Все это существенно ограничивает объем базы пользователей и при хранении самой базы на борту считывателя накладывает существенные ограничения на количество этих самых пользователей. Верификация с точки зрения аппаратных требований к биометрическому терминалу намного проще, поскольку предварительно введенный идентификатор позволяет проводить сравнение не по всей базе, а в режиме верификации (1х1). Это позволяет существенно упростить сам процесс и увеличить базу пользователей минимум в 10 раз.

Что нужно для корректной работы

Подавляющее большинство (82%) респондентов заявило, что для хорошей работы биометрического терминала распознавания по лицу наиболее критичным является качество алгоритма идентификации. С этим трудно не согласиться. На второе место попала правильная освещенность (56%), что связано с наличием в терминале оптической части и сопутствующим данному факту рискам. Неприятности можно получить не только за счет засветки из-за неправильной установки терминала со встроенной ИК-камерой, но и по причине неудачно расположенных ламп дневного света. Именно поэтому освещенность является важным параметром и требует повышенного внимания. В то же время наличие ИК-камер позволяет без проблем проходить идентификацию даже в темном помещении. Третье и четвертое место поделили «быстродействие (мощность) самого терминала» (45%) и «расстояние до посетителя» (44%).

Ключевые тренды в распознавании лиц

3 ключевых тренда в распознавании лиц

На первое место в трендах респондентами поставлена идентификация по части лица (61%), масочный режим сыграл свою роль. Не все терминалы могут справиться с существенным ограничением получаемых данных из-за наличия маски, но рабочие варианты все же есть. Оптимизация алгоритмов идентификации получила второе место (51%). Крупные и серьезные разработчики совершенствуют встроенные алгоритмы обработки изображения постоянно, поскольку от их работы напрямую зависит оценка работы устройства пользователем. Использование нейросетей и искусственного интеллекта получило третье место (50%). В заключение можно особо отметить, что за счет пандемии темпы развития технологии распознавания людей по лицу ускорились многократно и в ближайшее время стоит ожидать новых перспективных разработок от уже известных и новых компаний.

 

 

 

Алексей Гинце
Редактор раздела «Системы контроля и управления доступом»

Марина Бойко
Главный редактор проекта «Системы безопасности»

Опубликовано в журнале «Системы безопасности» №3/2020

Больше статей по безопасности >>

Удаленная идентификация | Банк России

Удаленная идентификация — это механизм, позволяющий физическим лицам получать финансовые услуги дистанционно в разных банках, подтвердив свою личность с помощью биометрических персональных данных (изображение лица и голос).

О проекте

Механизм удаленной идентификации разработан Банком России в рамках реализации Основных направлений развития финансовых технологий на период 2018 — 2020 годов.

Создание и развитие платформы для удаленной идентификации позволяет перевести финансовые услуги в цифровую среду, повысить доступность финансовых услуг для потребителей, в том числе людей с ограниченными возможностями, пожилого и маломобильного населения, а также увеличить конкуренцию на финансовом рынке.

Получение финансовых услуг:

Для реализации механизма удаленной идентификации разработаны нормативные (правовые) акты, а также сформирована технологическая инфраструктура, в том числе Единая биометрическая система, которая совместно с Единой системой идентификации и аутентификации (ЕСИА) обеспечит достоверную идентификацию пользователей.

Процедура для пользователя является бесплатной и добровольной и будет осуществляться только с согласия клиента.

Как начать использовать удаленную идентификацию

01. Пройти первичную регистрацию биометрических данных

Гражданину нужно прийти в один из уполномоченных банков, обладающих правом проводить регистрацию физических лиц в Единой системе идентификации и аутентификации (ЕСИА) и Единой биометрической системе. Такой Банк проведет идентификацию физического лица при личном присутствии, зарегистрирует его в ЕСИА, а также снимет биометрические параметры (сфотографирует и запишет образец голоса) и направит их в Единую биометрическую систему.

02. Получить банковские услуги с помощью удаленной идентификации

Для получения услуги в новом банке гражданину нужно зайти на сайт или мобильное приложение этого банка и выбрать получение услуги с использованием удаленной идентификации.

Далее необходимо пройти авторизацию в ЕСИА и подтвердить свои биометрические данные с помощью смартфона, планшета, ноутбука или стационарного компьютера с камерой и микрофоном.

Для подтверждения своих биометрических данных с мобильного устройства необходимо скачать мобильное приложение Единой биометрической системы. Приложение доступно для скачивания в Google Play и App Store.

После сравнения лица и голоса гражданина с ранее внесенными в Единую биометрическую систему данными, он сможет открыть счет (вклад), получить кредит, сделать перевод, не приходя в банк.

Этапы реализации проекта

2017 год — обеспечено законодательное закрепления возможности проведения удаленной идентификации. 31 декабря 2017 года подписан Федеральный закон № 482-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».

I кв. 2018 года — создана Единая биометрическая система, с использованием которой осуществляется проведение биометрической идентификации физических лиц.

II кв. 2018 года — приняты подзаконные акты и проведена тестовая эксплуатация Единой биометрической системы банками.

30 июня 2018 года — запущен механизм удаленной идентификации. С этого момента банки постепенно обеспечивают в своих структурных подразделениях сбор биометрических данных по мере готовности их технологической инфраструктуры. На 1 марта 2020 года такой сервис предоставляется в более чем в 13,5 тыс. структурных подразделениях банков. Страница была полезной?

Да Нет

Последнее обновление страницы: 13.03.2020

Идентификация по бесконтактным картам в СКУД

Формат бесконтактных карт

Sigur поддерживает работу с большинством известных на рынке форматов бесконтактных карт: EM Marine, HID ProxCard II, HID ISO Prox, HID iClass, Mifare Classic, Mifare ID, Mifare Ultralight, Mifare Plus (в том числе защищенная идентификация и банковские карты).

Также система может взаимодействовать и с мало распространенными в России форматами карт: Legic или Indala.

Формат Защита от копирования Антиколлизия Стоимость Выбор считывателей
EM Marine нет нет
HID ISO Prox
HID ProxCard II
да да
HID iClass да да
Mifare да да

Форм-фактор идентификаторов

Кроме карт, в Sigur можно использовать любые форм-факторы идентификаторов: брелоки, браслеты, наклейки и так далее, что может быть удобно в проектах для школ или фитнес-центров.

Работа со считывателями

Контроллеры Sigur могут работать с любыми считывателями, имеющими стандартный выходной интерфейс Wiegand (разной битности: 26, 34, 58 и другие) или iButton (Dallas Touch Memory), что позволяет использовать большинство считывателей бесконтактных карт, присутствующих на рынке.

Работа с идентификаторами Mifаre

Sigur поддерживает работу в защищенном режиме со всеми видам карт семейства Mifare. Такие идентификаторы имеют средства защиты от копирования и обеспечивают высокий уровень безопасности.

Используя возможности ПО Sigur вы можете проводить инициализацию памяти карт Mifare Classic, DESFire, Plus (а также банковских карт, работа с которыми может быть реализована в режиме эмуляции Mifare). Для удобства занесения карт в системы можно использовать настольные USB-считыватели, например, ACR1252.

Многофакторная идентификация

При работе c бесконтактными картами Sigur поддерживает разные режимы доступа и их сочетания, например:

  • карта + PIN-код
  • карта + биометрический признак
  • распознанный автомобильный номер + карта и другие

Лицензирование

Функция входит в бесплатный и «Базовый» модули программного обеспечения.


Определение идентификации по Merriam-Webster

идентификация | \ ī-ˌden-tə-fə-kā-shən , ə- \

: психологическая ориентация личности в отношении чего-либо (например, человека или группы), в результате чего возникает чувство близкой эмоциональной ассоциации.

б : в значительной степени бессознательный процесс, посредством которого человек моделирует мысли, чувства и действия после тех, которые приписываются объекту, который был включен в качестве мысленного образа.

Идентификация видов экспертами и неспециалистами: сравнение изображений из полевых справочников

  • Elphick, C.С. Как считать, имеет значение: значение методов исследования в прикладной экологии. J. Appl. Ecol. 45, 1313–1320 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • Фарнсворт, Э. Дж. И др. Полевые руководства нового поколения. Биология 63, 891–899 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • Сазерленд, У. Дж., Рой, Д. Б. и Амано, Т. Повестка дня для будущего биологической записи для экологического мониторинга и гражданской науки.Биол. J. Linn. Soc. 115, 779–784 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • Родригес, А.С.Л., Пилигрим, Дж. Д., Ламоре, Дж. Ф., Хоффманн, М. и Брукс, Т. М. Значение Красного списка МСОП для сохранения. Trends Ecol. Evol. 21. С. 71–76 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • Фитцпатрик, М. К., Прейссер, Э. Л., Эллисон, А. М. и Элкинтон, Дж. С.Систематическая ошибка наблюдателя и обнаружение популяций с низкой плотностью Ecol. Прил. 19, 1673–79 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • Дуэлли, П. Оценка биоразнообразия сельскохозяйственных ландшафтов: подход в двух различных масштабах. Agric. Экосист. Environ. 62, 81–91 (1997).

    Артикул Google Scholar

  • Бутчарт, С. Х. М. и др. Глобальное биоразнообразие: индикаторы недавнего снижения.Science 328, 1164–1168 (2010).

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google Scholar

  • Робертс Д. Л., Элфик К. С. и Рид Дж. М. Выявление аномальных сообщений о предположительно вымерших видах и их важность. Консерв. Биол. 24. С. 189–196 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • Хант, Э. Новозеландские охотники приносят свои извинения за случайный отстрел такахе .Хранитель (2015). Доступно по адресу: http://www.theguardian.com/environment/2015/aug/21/new-zealand-conservationists-apologise-over-accidental-shooting-of-endangered-takahe (дата обращения: 21 августа 2015 г.).

  • Калверхаус, П. Ф., Уильямс, Р., Регера, Б., Херри, В. и Гонсалес-Хиль, С. Делают ли эксперты ошибки? Сравнение человеческой и машинной идентификации динофлагеллят. Mar. Ecol. Прог. Сер. 247, 17–25 (2003).

    ADS Статья Google Scholar

  • Бееркирхер, Л., Ароча, Ф. и Барс, А. Влияние неправильной идентификации видов на оценку популяции перелова белого марлина Tetrapturus albidus и круглочешуйной рыбы-копья T. georgii. Опасность. Виды Res. 9. С. 81–90 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • Solow, A. et al. Неопределенные наблюдения и исчезновение дятла с клювом из слоновой кости. Консерв. Биол. 26. С. 180–184 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • Хопкинс, Г.W. & Freckleton, R.P. Снижение числа любителей и профессиональных систематиков: значение для сохранения. Anim. Консерв. 5, 245–249 (2002).

    Артикул Google Scholar

  • Степенак К. и Грин Л. Воздействие добровольного мониторинга окружающей среды на индивидуальном и общинном уровнях: синтез рецензируемой литературы. Ecol. Soc. 20 (2015).

  • Покок, М. Дж., Рой, Х. Э., Престон, К.Д. и Рой, Д. Б. Центр биологических записей: пионер гражданской науки. Биол. J. Linn. Soc. 115, 475–493 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • Johnson, M. F. et al. Сетевая защита окружающей среды: гражданские ученые как агенты защиты окружающей среды. Glob. Environ. Чанг. 29. С. 235–245 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • Sauermann, H. & Franzoni, C.Паттерны участия пользователей Crowd science и их значение. Proc. Natl. Акад. Sci. 2015. Т. 112. С. 679–684.

    CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google Scholar

  • Ши, К. П., Петерсон, Дж. Т., Вишневски, Дж. М. и Джонсон, Н. А. Неправильная идентификация пресноводных видов мидий (Bivalvia: Unionidae): способствующие факторы, последствия для управления и возможные решения. J. North Am. Бентол. Soc. 30. С. 446–458 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • Кон, Дж.P. Citizen Science: Могут ли добровольцы проводить настоящие исследования? BioScience 58, 192–197 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • Рунге, Дж., Хайнс, Дж. И Николс, Дж. Оценка видоспецифичного выживания и перемещения, когда идентификация видов не определена. Экология 88, 282–287 (2007).

    Артикул Google Scholar

  • Гиббон, Г. Э. М., Биндеманн, М. и Робертс, Д.L. Факторы, влияющие на идентификацию отдельных горных антилоп бонго. PeerJ 3, e1303 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • Джонстон, Р. А. и Биндеманн, М. Введение в криминалистическое сопоставление лиц. Прил. Cogn. Psychol. 27. С. 697–699 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • Бертон А. М., Уайт Д. и Макнил А. Тест соответствия лиц в Глазго.Behav. Res. Методы 42, 286–291 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • Эдвардс, М. и Дженнер, М. Полевой справочник по шмелям Великобритании и Ирландии (Ocelli, 2005).

  • Рейнс, Г. К., Томберлин, Дж. К. и Куласири, Д. Использование устройств для обнаружения насекомых. Trends Biotechnol. 26, 288–294 (2008).

    CAS Статья Google Scholar

  • Поттс, С.G. et al. Уменьшение количества глобальных опылителей: тенденции, воздействия и движущие факторы. Trends Ecol. Evol. 25. С. 345–353 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • Клатт, Б. К. и др. Опыление пчелами улучшает качество урожая, срок его хранения и коммерческую ценность. Proc. Биол. Sci. 281, 2013 — 2440 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • Скривен, Дж. Дж. И др. Выявление скрытых ниш загадочных шмелей в Великобритании: значение для сохранения.Биол. Консерв. 2015. Т. 182. С. 126–133.

    Артикул Google Scholar

  • Ghazoul, J. Как обычно? Ставя под сомнение глобальный кризис опыления. Trends Ecol. Evol. 20. С. 367–373 (2005).

    Артикул Google Scholar

  • Галлай, Н., Саллес, Ж.-М., Сеттеле, Дж. И Вайсьер, Б. Э. Экономическая оценка уязвимости мирового сельского хозяйства в условиях сокращения количества опылителей.Ecol. Экон. 68, 810–821 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • Уильямс, П. Х. и Осборн, Дж. Л. Уязвимость и охрана шмелей во всем мире. Apidologie 40, 367–387 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • Cresswell, J. E. et al. Дифференциальная чувствительность медоносных пчел и шмелей к диетическому инсектициду (имидаклоприду). Зоология 115, 365–371 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • Barlow, K. E. et al. Гражданская наука выявляет тенденции в популяциях летучих мышей: Национальная программа мониторинга летучих мышей в Великобритании. Биол. Консерв. 2015. Т. 182. С. 14–26.

    Артикул Google Scholar

  • Деннхардт, А. Дж., Дюрр, А. Э., Брандес, Д. и Кацнер, Т. Е. Интеграция данных гражданской науки с моделями передвижения для оценки размера мигрирующей популяции беркута.Биол. Консерв. 2015. Т. 184. С. 68–78.

    Артикул Google Scholar

  • Lee, T. E. et al. Оценка неопределенности в записях наблюдений: пример берберийского льва. PeerJ 3, e1224 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • Guisan, A. et al. Прогнозирование распределения видов для принятия решений по сохранению. Ecol. Lett. 16. С. 1424–1435 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • Таллох, А.И. Т., Поссингем, Х. П., Джозеф, Л. Н., Сабо, Дж. И Мартин, Т. Г. Реализация всего потенциала программ мониторинга гражданской науки. Биологическая охрана (2013 г.).

  • Лукьяненко, Р., Парсонс, Дж. И Вирсма, Ю. Гражданская наука 2.0: принципы управления данными для использования мощи толпы в Сервис-ориентированных перспективах в исследованиях науки о дизайне (ред. Хемант, Дж., Синха, AP & Vitharana, P.) 465–473 (Springer, 2011).

  • Фитцсиммонс, Дж.M. Насколько согласованы данные о признаках между источниками? Количественная оценка. Ойкос 122, 1350–1356 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • Bonney, R. et al. Гражданская наука: развивающийся инструмент для расширения научных знаний и научной грамотности. BioScience 59, 977–984 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • Сильвертаун, Дж. Новый рассвет гражданской науки.Trends Ecol. Evol. 24. С. 467–471 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • Kelling, S. et al. Использование подхода «больших данных» к качеству данных в проекте гражданской науки. Амбио 44, 601–611 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • Прэ-Джонс, О. Э. и Корбет, С. А. Шмели (издательство Richmond Publishing Company, 1991).

  • Карманные справочники BBC Wildlife № 11 Шмели, другие пчелы и осы (BBC Wildlife Magazine, 2006).

  • Отождествление с собой — Джек Корнфилд

    Один из самых глубоких и требовательных аспектов буддийской психологии — это переживание не-я. Аджан Ча сказал: «Вы должны обдумывать это медленно, вы не можете просто думать об этом, иначе ваша голова взорвется». Оказывается, не только наши роли и представления о себе являются предварительными, не имеющими оснований. Само наше самоощущение в своей основе ложно, это всего лишь концепция. Буддийская психология называет это бескорыстием или отсутствием «я».Обычно мы отождествляем себя со своими привычными способами действия, восприятия, мышления. Наше тело, мысли, чувства и личность кажутся нам, нашими. И тем не менее, после обследования, все это также условно и может измениться: в один год мы можем быть больными, а в следующем — здоровыми. На одном этапе жизни мы можем быть обеспокоены и подавлены, а на другом — уверены в себе. Несмотря на то, что мы годами затворяемся, мы можем измениться, чтобы стать более общительными, но мы продолжаем думать о себе как о застенчивом человеке. Мы принимаем каждую личность такой, какая мы есть, но на самом деле мы не зафиксированы тем или иным образом.

    Пожилой мужчина, который всю жизнь курил, был госпитализирован с эмфиземой после серии небольших инсультов. Сидя у его кровати, его дочь убеждала его, как она часто это делала, бросить курить. Он отказался и попросил ее купить ему еще сигарет. Он сказал ей: «Я курю в этой жизни, и так оно и есть». Но через несколько дней у него случился еще один небольшой инсульт, по-видимому, в одной из областей памяти мозга. Затем он без всякого беспокойства бросил курить навсегда. Но это было не потому, что он решил.Однажды утром он просто проснулся и забыл, что он курильщик.

    Нам не нужно ждать инсульта, чтобы научиться отпускать отождествление с телом и разумом. Мы можем научиться избавляться от цепляния за тело. В противном случае, когда наше тело изменит вес, заболеет или стареет, мы будем страдать. Мы должны заботиться о своем теле, но если мы поймем его образ, это будет проблемой для нас.

    Один из любимых способов преподать эту истину Аджану Ча — заставить своих учеников подвергнуть сомнению свою социальную идентичность.Иногда он начинал с того, что просто преувеличивал наши роли, представляя нас, как обычных персонажей в пьесе: «Этот монах — мой полный профессор, наш постоянный интеллектуал. У него два диплома о высшем образовании, все время думает. Не знаю, как все это укладывается в его голове. А этого монаха мы называем «Сонным» — он все время спит, даже когда сидит. А этот крутой парень. Он любит драться, он со всем конфликтует. А это наш подавленный монах, никогда не улыбается. Мир действительно тяжелый, и он носит его в своей монашеской сумке.А я учитель. Этот подходит.» Затем Аджан Ча смеялся с чувством свободы и говорил: «Это просто — будь знающим, а не хозяином». Когда мыслящий ум спокоен, а внимание осторожно, мы внезапно «понимаем». Делаем шаг и понимаем, что его никто не делал — это просто ощущения движения тела, а также взгляды, восприятие, импульсы. Мысли и мнения возникают, но они думают о себе и исчезают, «как пузыри на Ганге», — говорит Будда. Когда мы не цепляемся за них, они теряют контроль над нами.В свете осознания сконструированное «я» нашей идентификации расслабляется. И то, что мы видим, — это просто процесс жизни, не «я» или «другой», но жизнь, разворачивающаяся как часть целого.

    Здесь важно отметить, что самоотверженность никоим образом не отрицает и не отвергает наш опыт. Мы ни от чего не избавляемся. Опыт такой же. Все, что изменилось, — это то, что мы перестали отождествлять себя с ними, перестали называть их «я» или «моё». Некоторым людям кажется, что поднялся огромный груз — они рыдают от сострадания к себе, осознавая иллюзорное бремя, которое они несут.Чаще мы просто расслабляемся и обнаруживаем естественную легкость, когда отпускаем ограниченное чувство собственного достоинства.

    ФБР — Идентификация останков скелета путем реконструкции лица, Филлипс (Forensic Science Communications, январь 2001 г.)

    Идентификация останков скелета с помощью реконструкции лица, Филлипс (Forensic Science Communications, январь 2001 г.)

    Январь 2001 — Том 3 — Номер 1

    История болезни

    Идентификация скелетных останков с помощью реконструкции лица

    Документ, представленный на 9-м заседании Международной ассоциации
    по черепно-лицевой идентификации, которое проводится раз в два года, ФБР, Вашингтон, округ Колумбия, 24 июля 2000 г.

    Винсент М.Филипс
    Заведующий отделением диагностических наук и судебной стоматологии
    Учебная клиника стоматологии и стоматологии Стелленбошского университета
    Тайгерберг, Южная Африка

    Аннотация | Введение | Случай 1 | Корпус 2
    Корпус 3 | Обсуждение | Каталожные номера


    Аннотация

    Идентификация человеческих останков имеет первостепенное значение по юридическим и гуманным причинам. Реконструкция черт лица человека на черепе — это сочетание научных и художественных навыков скульптора.Этот метод часто используется в качестве последнего средства для идентификации скелетных останков неопознанного человека, и он страдает постоянным скептицизмом, вызванным появлением персональных компьютеров и современных программных технологий. Существует множество техник скульптуры лица на черепе, все из которых основаны на воспроизведении потенциально узнаваемого лица с использованием опубликованных значений толщины мягких тканей в различных расовых группах (Phillips and Smuts 1996; Rhine and Campbell 1980; Rhine, Moore, and Weston 1982; Suzuki 1948).

    Сообщается о трех случаях использования скульптуры лица для выявления жертв неестественной смерти. Первым была идентификация останков, найденных на вершине Столовой горы в Кейптауне, Южная Африка. Вторым было опознание останков четырех молодых мужчин, обнаруженных в 1995 году. Окончательная идентификация произошла от молодой девушки, тело которой было найдено в неглубокой могиле в Кроуфорде, Кейптаун.

    Скульптурный метод реконструкции лица имеет достоинства и дает замечательные результаты, в том числе благодарность родственников опознанной жертвы и удовлетворение судебного антрополога.

    Введение

    Реконструкция лица — это метод, используемый в судебной антропологии для идентификации останков скелетов. Воспроизведение черт лица человека основано на средней толщине мягких тканей на различных анатомических участках черепа и челюстей (Krogman and Iscan 1986) и дублируется с помощью лепки из глины. Существуют значительные различия в толщине мягких тканей самцов и самок разных рас (Gatliff, Snow, 1979; Lebedinskaya et al.1993; Филлипс и Смэтс 1996; Райн и Кэмпбелл 1980; Rhine et al., 1982; Steward 1954; Suzuki 1948). Для измерения толщины лицевых тканей у взрослых, детей и молодых людей использовались различные методы (Альтемус 1963; Джордж 1987; Хеглар 1980; Лебединская и др. 1993; Филлипс и Смэтс 1996). Методы, используемые для «детализации» лица, могут быть разными, но каждый метод включает гармоничный баланс между наукой и искусством, что в конечном итоге приводит к воспроизведению лица, которое может привести к идентификации.

    В Западной Капской провинции Южной Африки судебные патологоанатомы ежегодно исследуют многочисленные случаи, связанные с останками скелетов (Schwar et al. 1987). Большинство этих случаев являются результатом неестественной смерти и требуют судебно-медицинской экспертизы. Обычная процедура заключается в анализе костей для определения возраста, расы и пола человека (De Villiers 1968) и сопоставления этой информации со списком пропавших без вести. В большинстве случаев попытки опознать тела неизвестных ограничиваются этими обследованиями из-за высокого уровня смертности в Южной Африке.Местная полиция завалена расследованиями случаев неестественной смерти, и большинство невостребованных останков захоронены в пронумерованных могилах. Когда дело требует дальнейшего расследования, автор провел реконструкцию лица черепа. В этих случаях используется метод, предложенный Neave (1979).

    Цель данной статьи — сообщить о трех случаях положительной идентификации с помощью реконструкции лица скелетных останков шести неестественных смертей, произошедших в Капской провинции в Южной Африке.

    Корпус 1

    В 1994 году голландский турист, сбившийся с пути, нашел на вершине Столовой горы скелет молодой кавказской женщины (Phillips et al. 1996). Останки лежали в густом камыше примерно в 200 метрах от тропы. Было обнаружено несколько личных вещей, расположенных в непосредственной близости от скелета, в том числе наручные часы, чековая книжка, подвеска с акульим зубом и кожаная сумка с пластиковой бутылкой с водой, чашкой и двумя пустыми пакетами снотворных, содержащих дифенгидрамин.Количество таблеток, отсутствующих в блистерных упаковках, составило бы общую токсическую дозу от 20 до 24 миллиграммов на килограмм массы тела (смертельная доза = 25 мг / кг). Зимние дожди в Кейптауне и разложение тростника привели к полному стиранию печати в чековой книжке, и не было никаких других идентифицируемых предметов. Останки скелетов были собраны и перевезены на станцию ​​канатной дороги.

    В ожидании прибытия канатной дороги репортер газеты подслушал разговор судебного патологоанатома и полицейского о скелете.Шесть лет назад она рассказала историю исчезновения молодой женщины на Столовой горе. Исчезнувшая молодая женщина страдала хронической депрессией и лечилась у психиатра. После ее исчезновения полиция, армия и военно-воздушные силы начали обширный поиск, но безуспешно. Расположение тела в высоких тростниках вдали от обычного пути было одним из факторов, которые способствовали тому, что его не обнаружили. Другой фактор заключался в том, что большинство людей, которые исчезают в горах, падают со склонов, и тела легко заметить с вертолета.

    Информация репортера привела следователя к родителям пропавшей без вести 26-летней женщины. Когда родителям показали сумочку, наручные часы и подвеску с акульим зубом, они были относительно уверены, что они принадлежат их дочери. К сожалению, стоматологические записи пропавшей женщины были потеряны после первоначального расследования шесть лет назад, и это помешало установлению подлинности.

    Череп и нижняя челюсть (рис. 1) были переданы автору для реконструкции лица в качестве последней попытки идентификации.Автор и художник не видели фотографий умершего, и это дало им возможность построить лицо на черепе, а затем сравнить его с известными фотографиями (рис. 2 и 3).

    Родители умершего были приглашены посмотреть реконструкцию лица, и мать комментирует следующее: «Хотя скульптура не совсем похожа на нашу дочь, семейное сходство настолько поразительно, что она выглядит точно так же, как и наша дочь. наша племянница. Теперь мы довольны тем, что наша дочь умерла.”



    Рис. 1. Череп, найденный на вершине Столовой горы среди тростников. Коричневые зубы — результат окрашивания органического компоста.


    Рис. 2. Лицо, вылепленное из глины на гипсовой модели черепа.


    Рисунок 3.Фотография предоставлена ​​родителями во время исчезновения их дочери.

    Корпус 2

    В 1990-е годы, в эпоху серьезных политических волнений в Южной Африке, по всей стране произошли многочисленные убийства. Политические соперники были устранены, и тела были захоронены в отдаленных местах только для того, чтобы быть обнаруженными случайно, в некоторых случаях, когда проводились раскопки для строительных целей.

    Останки четырех человек были обнаружены в 1995 году в песчаных дюнах, примыкающих к устью реки Имзимвубу, в районе Транскей Восточного Кейпа, недалеко от порта Сент-Джонс. Останки скелетов были отправлены в лабораторию судебной экспертизы в Солт-Ривер в Кейптауне для анализа, который включал осмотр физическим антропологом.

    Два черепа были в возрасте от 20 до 30 лет, один — от 18 до 20 лет, а четвертый — от 14 до 16 лет. После метрического анализа черепов (De Villiers 1968) все они были признаны преимущественно негроидного происхождения.Один из старых черепов имел пулевое отверстие в области сосцевидного отростка, что указывало на то, что эти молодые люди могли стать жертвами политического насилия.

    Используя среднюю толщину мягких тканей негроидов, опубликованную Райном и Кэмпбеллом (1980), лица четырех жертв были реконструированы из глины поверх гипсовых моделей черепов. Нижняя челюсть самой молодой жертвы не была представлена ​​вместе с черепом и была сконструирована до процесса реконструкции лица.

    Родственникам погибших были показаны фотографии реконструкций лица.Затем родители четырех пропавших без вести молодых людей представили фотографии своих детей для сравнения (рисунки с 4 по 15). Родители погибших остались довольны тем, что их дети опознаны.

    Корпус 3

    В апреле 1995 года останки скелетов были обнаружены в Кроуфорде, Кейптаун. Скелет лежал в неглубокой могиле и был опутан женской одеждой. Череп был подвергнут метрическому анализу для определения возраста, расы и пола жертвы.Было установлено, что анатомические особенности черепа имеют смешанное расовое происхождение, включая койсаноидные, негроидные и европеоидные черты (рис. 16). Был применен метод определения возраста зубов Густафсона (Gustafson 1966), и возраст оценивался примерно в 24 года.

    Реконструкция лица проводилась на гипсовой модели черепа способом, рекомендованным Нивом (1979), и с использованием толщины мягких тканей лиц смешанного расового происхождения, опубликованной Филлипсом и Смэтсом (1996).

    После завершения реконструкции лица его сфотографировали (рис. 17), и фотографию поместили в газету для возможного распознавания. Это было безуспешно, и при следующей попытке использования средств массовой информации фотография была показана в телевизионной программе Crime Stop. Это привело к телефонному звонку от женщины, живущей в Апингтоне, Северный Кейп, чья дочь исчезла после посещения вечеринки по случаю дня рождения в Кейптауне. Впоследствии была представлена ​​фотография ее дочери (рис. 18), и мать была уверена, что ее дочь опознали.

    Обсуждение

    Изображение лица на черепе восходит к библейским временам. Судебно-медицинские эксперты и физические антропологи возродили этот метод как средство идентификации человеческих останков (Gatliff and Snow 1979). Несколько криминалистов раскритиковали этот метод идентификации останков скелетов, сославшись на отсутствие научного воспроизведения конечного продукта и низкие показатели статистической успешности. Однако не ожидается, что черты лица, полученные с помощью реконструкции, будут точной копией идентифицируемого человека.Успех любой реконструкции лица заключается в воспроизведении черт лица на черепе, из-за чего кто-то может предположить, что это лицо напоминает ему или ей о конкретном человеке, который пропал без вести.


    Рис. 16. Череп (DR 758/95) молодой женщины, чьи останки были найдены в неглубокой могиле в Кроуфорде, Кейптаун.



    Рисунок 17.Реконструированные черты лица на гипсовой модели черепа (DR 758/95).



    Рис. 18. Сравнительная фотография, присланная ее матерью.

    Список литературы

    Альтемус, Л. А. Сравнительные взаимоотношения кожных покровов, Угловая ортодонтия (1963) 33: 217–221.

    Де Вильерс, Х. Череп южноафриканского негра . Издательство университета Витватерсранда, Йоханнесбург, 1968.

    Гатлифф, Б. П. и Сноу, К. С. От черепа к лицу, Журнал биокоммуникаций (1979) 6: 27–30.

    Джордж Р. М. Боковой краниографический метод реконструкции лица, Journal of Forensic Sciences (1987) 32: 1305–1330.

    Gustafson, G. Стоматологическая идентификация. В: Судебная одонтология . Staples Press, Лондон, 1966, стр.118–139.

    Хеглар, Р. Восстановление лица у несовершеннолетних: педиатрические и цефалометрические ожидания. Слушания Американской академии судебных наук , 1980, стр. 162 (аннотация).

    Крогман В. М. и Искан М. Ю. Человеческий скелет в судебной медицине . Чарльз С. Томас, Спрингфилд, Иллинойс, 1986.

    Лебединская Г.В., Балуева Т.С., Васеловская В.С. Принципы реконструкции лица. В: Судебно-медицинский анализ черепа .Вили-Лисс, Нью-Йорк, 1993, стр 183–198.

    Нив, Р. А. Х. Реконструкция голов трех древнеегипетских мумий, Журнал аудиовизуальных средств массовой информации в медицине (1979) 2: 156–164.

    Филлипс В. М. и Смэтс Н. А. Реконструкция лица: использование компьютерной томографии для измерения толщины лицевых тканей у смешанной расовой популяции, Forensic Science International (1996) 83: 51–59.

    Филлипс В. М., Розендорф С. и Шольц Х.J. Идентификация жертвы самоубийства с помощью реконструкции лица, Journal of Forensic Odontostomatology (1996) 14 (2): 34–38.

    Рейн, Дж. С. и Кэмпбелл, Х. Р. Толщина лицевых тканей у чернокожих американцев, Journal of Forensic Sciences (1980) 25: 847–858.

    Рейн Дж. С., Мур К. Э. и Уэстон Дж. Т. (ред.). Репродукция лица: таблицы толщины лицевых тканей американских европеоидов в судебной антропологии . Техническая серия музея Максвелла No.1, Университет Нью-Мексико, Альбукерке, 1982 г.

    Швар Т. Г., Лубсер Дж. Д. и Оливье Дж. А. Азбука судебной медицины в медицинской практике: практическое руководство . Хаум, Претория, 1987, стр. 427–437.

    Стюард Т. Д. Оценка свидетельств скелета. В: Судебная медицина . Мосби, Сент-Луис, 1954.

    Судзуки К. О толщине мягких частей лица японца, Журнал антропологического общества Японии, (1948) 60: 7–11.

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Судебно-медицинская идентификация лица: теория и практика идентификации по свидетельствам очевидцев, композитам и видеонаблюдению

    Соавторы vii

    Предисловие Элизабет Ф. Лофтус xi

    Серия Предисловие xv

    Часть 1 Введение 1

    1 Идентификация и наблюдение за изображениями лиц: прогресс и проблемы 3
    Тим Валентайн и Джош П. Дэвис

    Часть 2 Поиск подозреваемых и идентификация жертв 15

    2 Интервью для идентификации лиц 17
    Фиона Габберт и Чарити Браун

    3 Композиты для лица и методы улучшения узнаваемости изображений 43
    Чарли Фроуд

    4 Поиск подозреваемых: файлы с фотографиями и разоблачения (уличная идентификация) 71
    Виктория З.Лоусон и Дженнифер Э. Дайсарт

    5 Черепно-лицевой анализ и идентификация 93
    Кэролайн Уилкинсон

    Часть 3 Идентификация очевидцами 127

    6 Состав и справедливость состава 129
    Стивен Кларк, Молли Б. Морленд , и Райан А. Раш

    7 Переменные оценки и память для лиц 159
    Ханна Райдер, Харриет Смит и Хизер Д. Флоу

    8 Уверенность и точность опознания очевидцев 185
    Джеймс Д.Зауэр и Нил Брюэр

    Часть 4 Идентификация по изображениям с камер видеонаблюдения 209

    9 Подтверждение личности человека по фотографическим изображениям 211
    Джош П. Дэвис и Тим Валентайн

    10 Экспертный анализ: сравнение изображений лица 239
    Гэри Эдмонд, Джош П. Дэвис и Тим Валентайн

    11 Оценка систем автоматического распознавания лиц с помощью человеческих тестов 263
    Элис О’Тул и П. Джонатон Филлипс

    Часть 5 Последствия для уголовного правосудия 285

    12 Идентификация свидетелей и доказательства сравнения изображений лиц в юрисдикциях общего права 287
    Эндрю Робертс

    13 Судебная идентификация лиц: практическое руководство по передовой практике 323
    Тим Валентайн и Джош П.Дэвис

    Индекс 000

    Texas Forest A&M Service — Trees of Texas

    Веточки

    Веточка идентификация полезна в зимние месяцы, когда лиственные деревья лишились листьев. Обратите внимание на боковое расположение ветвей. Ветви супротивные, чередующиеся или мутовчатые? Обратите внимание, если веточка гибкая или коренастая, грубая или гладкая. Различия будут между новым ростом и старым.Многие веточки имеют отличительную окраску, запах и вкус. Нарезав тонкий ломтик вдоль веточки до центральная сердцевина веточки, можно определить сердцевину. Сердцевина центральная часть веточки. Большинство местных видов обладают твердым сердцевина. У некоторых видов сердцевина диафрагмирована, на котором отображаются равномерно расположенные диски вытянутых по горизонтали клетки. Третий тип сердцевины, который вы можете найти, называется камерным. который разделен поперечными перегородками на пустые камеры.Обратите внимание размер, форма и цвет сердцевины.

    Определите наличие или отсутствие чечевиц. Чечевицы мелкие на некоторых веточках обнаружены точки, обеспечивающие аэрацию тканей под ними.

    Назад к началу

    Почки

    Как кора и ветки, почки помогают при зимней идентификации. Идентификация бутона важна для определения того, простой ли лист. или соединение.Часто люди путают листок сложного листа с простой лист.

    Обычно бывает два типа почек: верхние и боковые. Терминальные почки находятся на вершине или конце каждого побега. Боковой почки, которые чаще всего используются для идентификации древесных пород, найден вдоль веточки. Терминальные почки обычно крупнее боковых. бутоны. Не у всех древесных пород есть настоящая верхушечная почка.

    Обратите внимание на размер, масштаб покрытия и форму.Почки либо чешуйчатые, либо голый. Чешуйки бутонов, которые многочисленны и накладываются друг на друга, называется черепицей. Почки с двумя неперекрывающимися чешуйками называется клапанный. Обратите внимание на расположение и расположение бутонов на веточки; сравните верхние и боковые почки.

    Назад к началу

    Цветы

    Цветки — видоизмененные короткие побеги, состоящие из стебля, стерильные. листья и репродуктивные листья.Деревья будут сильно различаться по цвету. поэтому изучение цветов в подходящее время года может быть очень помогает при идентификации. Обратите внимание на размер, форму, форму детали, цвет и расположение. Узнайте, есть ли на дереве один или два вида цветов — если два, то мужские и женские цветы на том же дереве. Это называется раздельнополым или раздельнополым. Однородные — это растения с мужскими и женскими цветками или шишками на одно растение, двудомные — это растения с мужскими или женскими цветками.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.