В современном мире стремительное развитие информационных технологий влечет за собой автоматизацию процессов практически во всех сферах деятельности человека. Большинство производственных предприятий сегодня внедряют автоматизированные системы управления и безопасности сотрудников. Автоматизация в общем виде представляет собой комплекс действий и мероприятий технического, организационного и экономического характера, который позволяет снизить степень участия или полностью исключить непосредственное участие человека в осуществлении той или иной функции производственного процесса и процесса управления.
В рамках магистерской диссертации разрабатывается комплексная автоматизированная система (КАС, Система) идентификации сотрудников предприятия. В качестве метода идентификации выступает биометрическая идентификация сотрудников по лицу. Система разрабатывается для повышения качества организации безопасной и защитной функциональности производственных предприятий.
Данная система представляет собой комплекс взаимодействующих между собой технических и программных средств. Автоматизированное рабочее место пользователя системы устанавливается при входе на территорию предприятия и включает в себя: компьютер, программное обеспечение системы, весовую платформу, видеорегистратор, устройство для чтения персональных карт сотрудников. Алгоритм работы данной КАС заключается в следующем:
1. При входе на территорию предприятия сотрудник встает на весовую платформу в определенное положение, которое обеспечит фиксацию изображения его лица и одновременно вставляет свою персональную карту – пропуск в специальный слот. Система проверит полученное изображение с изображением, хранящемся на карте сотрудника, и зафиксирует вес сотрудника в базе данных предприятия.
2. При выходе с территории предприятия сотрудник встает на весовую платформу, которая вновь фиксирует вес сотрудника. Система сравнивает полученный вес с весом сотрудника, зафиксированном при входе.
Такой метод позволит обнаружить несанкционированный вынос с территории объекта материальных ценностей либо, а также, зафиксировать факт оставления предметов на охраняемой территории. Задача состоит в определении разумных пределов допустимой разницы измерений.
Кроме того, следует отметить, что в базе данных помимо результатов взвешиваний хранятся личные данные сотрудников. И чтобы не нагружать базу данных, данные о взвешивании предполагается удалять в установленный срок, помимо отчетов об инцидентах.
В качестве биометрической характеристики для идентификации личности сотрудников, была выбрана геометрия лица. Биометрическое распознавание лица в рамках реализации проекта магистерской диссертации не требует специализированной технической аппаратуры. Изображение лица сотрудника можно получить с обычной WEB-камеры или фотографии с документа сотрудника. Следовательно, внедрение данной системы на предприятии не будет сопряжено с рядом технических или финансовых трудностей.
Любая система распознавания лица – это типичная система распознавания образов, задача которой сводится к формированию некоторого набора признаков, так называемого биометрического шаблона, согласно заложенной в систему математической модели. Эффективность распознавания лица напрямую зависит от таких факторов, как устойчивость биометрического шаблона к различного рода помехам, искажениям в исходном фото- или видеоизображении [3].
Шаблон лица заданный 66 лицевыми точками, который хранится в библиотеке распознавания
В данной системе в основе биометрического распознавания лежит использование готовой библиотеки Luxand Face SDK. Luxand FaceSDK – кросс – платформенная библиотека определения и распознавания лиц, которая может быть легко интегрирована в клиентское приложение. FaceSDK предлагает интерфейс прикладного программирования API – набор функций, предоставляемый для использования в прикладных программах, для обнаружения и отслеживания лиц и контуров лица, определения пола, распознавания лица на неподвижных изображениях и видео. Luxand FaceSDK обеспечивает определение координат (x; y) 66 точек черт лица (включая глаза, брови, рот, нос и контуры лица), которые хранятся в базе данных. Каждой из этих точек присваивается идентификационное название, которое впоследствии задается соответствующей функцией. По данным точкам осуществляется построение шаблона с лицевыми точками, которые сохраняются по своим идентификационным названиям в массиве библиотеки FSDK_Features [1]. Таким образом непосредственное биометрическое распознавание сотрудников будет осуществляться путем сравнения шаблона с лицевыми точками, построенного с изображения, полученного на входе/выходе сотрудника с шаблоном, хранящимся в базе данных предприятия. Библиотека имеет возможность настройки порога распознавания. Допустим, система управления доступом обеспечивает доступ человеку, когда сходство его изображения с шаблоном при распознавании выше порогового х ,возможность предоставления ошибочного доступа другому лицу является 1 – х. Следовательно, возможность ошибочного доступа другому лицу составляет 0,01 , или 1 %. Данный показатель является настраиваемым и допускает ручное регулирование порога распознавания. При низкой пропускной способности предприятия будет в приоритете высокая скорость распознавания. В этом случае, при низком проценте распознавания, программа сравнивает шаблон, используя функции не всех 66 лицевых точек, а меньшего их количества. Необходимо также отметить, что изображение сотрудника, хранящееся в базе данных, будет отображаться на экране оператора для визуального подтверждения личности сотрудника.
Временные затраты на обнаружение лица – 0,267 секунды, на определение 66 точек лица и построение шаблона библиотека затрачивает – 0,104 секунды. Размер шаблона, хранящегося в базе данных 13 КБ.
Использование КАС предоставляет следующие возможности:
– получить персональные сведения о сотрудниках предприятия;
– контролировать время прибытия сотрудников на рабочее место за счет фиксации точного времени прохождения их на различные участки территории предприятия;
– мотивировать сотрудников прибывать на рабочее место без опозданий;
– предупреждать и предотвращать хищения производственной продукции;
– предотвращать проникновение посторонних лиц на территорию предприятия;
– создать психологический барьер для потенциальных воров;
– контролировать передвижение сотрудников на территории предприятия за счет фиксации их прохождения на определенные участки;
– получить отчеты об опозданиях сотрудников, попытках хищений продукции, проникновений на территорию посторонних лиц и местонахождении сотрудников в определенный момент времени.
Внедрение Системы значительно уменьшит убытки предприятия. Так как кражи, совершенные сотрудниками, являются согласно мировой статистике причиной более половины всех банкротств. Ежегодно подобные кражи становятся причиной банкротства 20 % давно существующих и 30 % вновь создаваемых предприятий [2].
Таким образом, каждому производственному предприятию целесообразно иметь описанную выше КАС, внедрение которой повысит эффективность управления предприятием и, в конечном итоге, приведет к снижению убытков и росту прибыли. Однако следует отметить, что внедрение систем подобного типа на предприятиях является трудоемким процессом, требующим проведения дополнительных исследований.