Технологический поставщик SAFEZA AVA-X сообщил, что существующие камеры на входе Университета Западного Кейпа (UWC) были использованы для проверки системы распознавания лиц. Среди потенциальных будущих применений обсуждались использование списков наблюдения в целях безопасности и доступ без использования карт.
В опубликованном тематическом исследовании компания описала пятидневный пилотный проект, который охватил три видеопотока на входах. Было отмечено, что система была подключена к камерам университета примерно за два часа, при этом не требовалось замены уже установленного оборудования видеонаблюдения.
Пилот проходил на фоне студенческого контингента UWC, насчитывающего более 23 000 человек, однако количество участников самого испытания не было раскрыто. Поставщик упомянул контролируемых и авторизованных участников, которые были осведомлены о внедрении системы.
Более широкое предложение по контролю доступа затрагивает около 4 000 человек, что представляет собой подмножество университетского сообщества. Эта цифра описывает возможный сценарий использования, а не подтвержденное постоянное внедрение или размер пилотного проекта.
Директор UWC по рискам и соответствию, Bentley Ebrahim Jeftha, в отзыве компании высоко оценил интеграцию системы с имеющимися камерами. Он отметил, что «функциональность распознавания лиц показала хорошие результаты во время POC, продемонстрировав точное определение и очень низкую частоту ложных срабатываний».
Компания сообщила, что испытание длилось с четверга по понедельник, включая три рабочих дня и выходные дни. Технология AVA-X, разработанная в Швейцарии, обрабатывала видео через инфраструктуру Gigabrain в Йоханнесбурге, вместо использования зарубежного облачного сервиса.
Вместо сохранения традиционной фотографии для последующих сравнений, система преобразует черты лица в математическое представление, называемое векторным представлением лица. SAFEZA утверждает, что эти векторы остаются чувствительной биометрической информацией, и преобразование лица в числа не делает его анонимным.
Компания отчиталась о точности распознавания лиц на уровне 98,2% во время живого испытания. Эта точность была достигнута даже при распознавании в очках, частичных препятствиях и помехах от входных конструкций. В тематическом исследовании также указано, что пилот не выявил процентных ошибок, разбитых по демографическим группам.
Поставщик подчеркнул, что этот процент требует контекста, поскольку он отличается от контрольных показателей лабораторной верификации, которые проводятся в иных условиях тестирования. Единая общая цифра точности не доказывает надежность распознавания каждой демографической группы в данном внедрении.
Среди рассмотренных вариантов применения были идентификация людей в авторизованном списке наблюдения, распознавание бывших сотрудников, чей доступ был прекращен, а также регистрация входов и выходов без необходимости останавливаться и сканировать карту.
Внедрение списка наблюдения влечет за собой иную ответственность: решение о включении кого в него, кто может его изменять и какие действия должны предпринимать сотрудники службы безопасности при совпадении. Тематическое исследование представляет идентификацию по списку наблюдения как потенциальное применение, а не подтверждает наличие оперативного списка в кампусе.
Поставщик заявил, что биометрическая информация, созданная специально для оценки, была удалена по завершении пилота, а обсуждения будущих применений в UWC продолжаются.
Обнаружение оружия и распознавание номерных знаков упоминаются в других частях отчета компании как возможности, которые могли бы использовать ту же видеоинфраструктуру, но они не входили в состав данного испытания, согласно тематическому исследованию.