← Назад к списку статей

Детектирование и распознавание лиц в Xeoma:
инструкция по настройке

Помимо прочих функций, Xeoma позволяет камере обнаруживать лица людей и распознавать конкретные лица — для этого в программе используется модуль «Распознавание лиц». Благодаря своей уникальной гибкости Xeoma предлагает несколько способов распознавания лиц.

Распознавание лиц также может вести список всех людей, попавших в поле зрения камеры. Это особенно полезно для контроля работы персонала или для создания автоматических систем безопасности, предотвращающих несанкционированный доступ. Модуль можно настроить так, чтобы он игнорировал малое число людей или, наоборот, прекращал запись при превышении заданного количества. Хотите, чтобы камера не реагировала на случайных прохожих или, наоборот, обнаружила появление в кадре постороннего? Всё это возможно в «Распознавании лиц» Xeoma.

Стандартная цепочка с модулем «Распознавание лиц»

Первым шагом добавьте модуль «Распознавание лиц» в цепочку так, чтобы он был подключён к модулю «Просмотр и архив» — это необходимо для корректной работы.

Начало работы с модулем «Распознавание лиц»

Далее, щёлкните по модулю «Распознавание лиц» в цепочке, чтобы открыть его настройки:

Самый первый и, пожалуй, главный шаг настройки модуля «Распознавание лиц» — выбор алгоритма распознавания, то есть механизма, который будет использоваться для распознавания лиц.

В выпадающем меню «Алгоритм распознавания лиц (глобальная настройка для всех модулей)» вы увидите три варианта:

• Алгоритм «Искусственный интеллект» входит в Xeoma Pro и обеспечивает точность распознавания около 90%. Он хорошо подходит для таких задач, как учёт рабочего времени сотрудников в офисах или на производстве, контроль доступа и обнаружение проникновения на охраняемые территории.
• Алгоритм «Искусственный интеллект с использованием CNN (ConvNet)» — та же модель, адаптированная для распознавания лиц азиатской внешности.
• Алгоритм «Зрение» — флагманская модель распознавания лиц Xeoma. Он обеспечивает точность до 99% и распознаёт лица в сложных условиях: при резких углах, слабом освещении и даже при изменившейся внешности — например, в головном уборе, солнцезащитных очках или маске. «Зрение» идеально подходит для масштабных задач: контроля доступа на крупных предприятиях, обнаружения подозреваемых в общественных местах и подсчёта уникальных посетителей в торговых центрах.

Дополнительные настройки модуля «Распознавание лиц»

Следующий шаг — настройка основных параметров модуля. Базовые настройки одинаковы для любого выбранного алгоритма распознавания.

Алгоритм детектирования лиц: сначала выберите «Алгоритм детектирования лиц». Эта настройка влияет на то, насколько быстро и точно лица обнаруживаются в кадре.

• Если в системе есть видеокарта с поддержкой CUDA, в списке для загрузки появится соответствующий вариант — «Лучше (требуется видеокарта с поддержкой CUDA)». Выберите его для максимальной скорости и точности.

В остальных случаях выбирайте, исходя из того, как долго лица остаются видимыми в кадре.

• Если люди проходят быстро и лицо видно не более 1,5 секунд, выберите «Быстрее».
• Если лица обычно видны 1,5 секунды и дольше, выберите «Лучше».

Зона мониторинга: прокрутите вниз и отметьте ту часть кадра, где Xeoma должна искать лица.
Нажмите «Стереть всё», затем выделите зону обнаружения в окне. При необходимости отрегулируйте размер кисти ползунком.
Переключите кисть в режим «Стереть», чтобы стереть лишнее, или используйте «Стереть всё», чтобы закрасить весь кадр.

Минимальная точность распознавания: затем задайте минимальную точность распознавания — показатель уверенности системы в том, что обнаруженный объект является лицом (по шкале от 0% до 100%). Например, если установить значение минимальной точности 90%, все найденные «лица», в которых система уверена меньше, чем на 90%, будут игнорироваться. Чтобы избежать ложных сработок, для алгоритма «Искусственный интеллект» мы рекомендуем точность 90–95%, а для «Зрения» — 95–99%.

Тип срабатывания: откройте выпадающее меню «Тип срабатывания» и выберите, когда модуль распознавания лиц должен срабатывать.

• Реагировать на любые лица — работает как детектор лиц и срабатывает при появлении в кадре любого лица.
• Реагировать только на выбранных людей — срабатывает только при появлении лица из базы данных.
• Реагировать на неизвестных и невыбранных людей — срабатывает, когда в кадре появляются лица, которых нет в базе или которые отключены в списке. Этот режим в основном используется для обнаружения несанкционированного проникновения на охраняемые территории.
• Реагировать на людей в маске — срабатывает только при появлении в кадре лица в медицинской маске. Предназначен для контроля масочного режима в медицинских учреждениях.
• Реагировать на людей без маски — срабатывает при обнаружении лиц без медицинской маски. Предназначен для контроля масочного режима в медицинских учреждениях.

Использовать поток из архива (высокого разрешения): после выбора типа срабатывания прокрутите вверх. Опция «Использовать поток из архива (высокого разрешения)» определяет, какой поток используется для поиска и распознавания лиц — высокого или низкого разрешения. Если важно максимальное качество распознавания, включите переключатель. Отключение может существенно снизить нагрузку на сервер при умеренном падении точности.

Пост-запись: ползунок «Пост-запись» определяет, как долго модуль распознавания лиц остаётся в сработавшем состоянии после того, как целевое лицо исчезло из кадра. Это часто используется для записи в архив: когда человек выходит из кадра, запись продолжается заданное время.

Игнорировать объекты, исчезнувшие менее чем за: ползунок «Игнорировать объекты, исчезнувшие менее чем за» помогает снизить число ложных распознаваний, игнорируя лица, которые исчезли из кадра слишком быстро. Например, при установленном значении в 1 секунду лицо должно оставаться в кадре не менее 1 секунды, чтобы быть распознанным, иначе оно будет проигнорировано. Мы рекомендуем оставлять значение 0, так как люди часто проходят мимо камер быстро.

Использовать оригинальное разрешение изображения (не сжимать во время распознавания): снова прокрутите вниз. Опция «Использовать оригинальное разрешение изображения» управляет качеством изображения, используемого для распознавания. Если включить её вместе с «Использовать поток из архива (высокого разрешения)», точность распознавания будет максимальной, но возрастёт нагрузка на сервер. Если отключить, Xeoma сможет сжимать изображения, снижая нагрузку ценой небольшого падения точности.

Минимальное количество лиц для срабатывания / Максимальное количество лиц для срабатывания: эти ползунки определяют, сколько лиц должно присутствовать в кадре для срабатывания модуля. Отрегулируйте их, если хотите фиксировать моменты появления сразу нескольких лиц или игнорировать моменты, когда лиц слишком много. В остальных случаях оставьте значения по умолчанию.

Сохранять кадры с распознанными лицами: опция «Сохранять кадры с распознанными лицами» проста: каждое распознанное лицо будет сохранено как изображение в формате JPG по пути, указанному в соответствующем поле.

Сохранять данные в CSV-отчёт: если вам нужен текстовый отчёт о работе модуля, включите «Сохранять данные в CSV-отчёт». Xeoma создаст CSV-файл в выбранной папке с временем срабатываний и именами распознанных людей, если их лица есть в базе данных.

Постоянная работа для поиска по архиву: при включённой опции лица распознаются в реальном времени, но в архиве становится доступен «Поиск лиц по фото».

Включить автообучение по обнаруженным лицам: это отдельный режим работы, который можно использовать для подсчёта уникальных посетителей и применения собранных данных в маркетинговых целях. Подробнее об этом режиме ниже

Добавление лиц в базу данных

Есть несколько способов добавить лица в базу данных Xeoma.

Метод 1.

1. Прокрутите настройки модуля «Распознавание лиц» в самый низ и нажмите там опцию «Открыть базу данных лиц».

2. В открывшемся диалоге выберите «Добавить нового человека».

3. Введите и сохраните имя человека.

4. Затем выберите его фотографию с компьютера.

5. Если на фото обнаружено лицо, оно будет добавлено в базу данных.

Метод 2.

1. Убедитесь, что в данный момент лицо видно в кадре.

2. Откройте настройки модуля «Распознавание лиц». Введите имя человека в поле «Имя человека для распознавания» и нажмите «Обучить распознаванию»:

3. Дождитесь, пока Xeoma обнаружит лицо и добавит его в базу. В это время будет отображаться предупреждение.

4. Когда предупреждение исчезнет, можно убедиться, что лицо появилось в базе. Прокрутите вниз до «Открыть базу данных лиц» — вы увидите добавленное имя человека в списке.

Нажмите «Открыть базу данных лиц», чтобы перейти в базу. Лицо будет и там.

5. Теперь, когда человек пройдёт мимо камеры, он будет распознан.

Метод 3.

1. Откройте архив камеры и найдите фрагмент, где видно нужное лицо.

2. Откройте меню архива и выберите «Выделить лицо и добавить в базу данных».

3. В следующем окне введите имя человека и, не нажимая на галочку, выделите мышью лицо человека в кадре.

4. Можно убедиться, что лицо появилось в базе. Вернитесь в настройки модуля «Распознавание лиц» и найдите опцию «Поиск людей». Вы увидите добавленное имя человека в списке.

Нажмите чуть выше на опцию «Открыть базу данных лиц», чтобы перейти в базу. Лицо будет и там.

Массовое обучение (обширные базы данных)

Для обучения огромным массивам, состоящим из тысяч лиц, может использоваться следующий алгоритм (доступно только для распознавания лиц с помощью опции «Искусственный интеллект»):

1) Через Xeoma обучаете программу одному человеку. Это нужно для создания папки Xeoma\FaceDetector\DNN (появляется автоматически после того, как первого человека обучили через программу).

2) В папке Xeoma\FaceDetector\DNN\Recognition создаёте папку с именем человека только в формате HEX (конвертировать можно через онлайн-конвертеры типа https://codebeautify.org/string-hex-converter).

3) В эту папку кладем любое изображения человека, которого нужно добавить. Это фото будет использоваться для обучения, и качество распознавания будет зависеть от качества этой фотографии. Изображение должно быть хорошего качества, само лицо должно быть хорошо видно (рекомендуется, что лицо должно быть минимум 160х160 пикс.). Это фото всего человека, как если бы он был в кадре.
Формат JPEG (.jpg).
Немного информации: Обычно рекомендуется устанавливать камеры так, чтобы человек шел прямо на нее, т.е. лицо видно прямо в течение нескольких секунд. В таком случае и фото желательно как можно «прямее» (а не с наклоном головы).

4) В папку Xeoma\FaceDetector\DNN\Person копируем изображение лица этого же человека (можно вырезать с той же фотографии, отрезав всё лишнее). Это фото будет выводится на превью при узнавании этого сотрудника. Тут качество уже не важно.
Формат: bmp.
Важно: имя фотофайла должно быть идентичным имени сотрудника из п.2. (тоже HEX). Например, 41a43043f44b448.bmp

5) Повторяете шаги для других людей из базы (для больших баз данных стоит создать скрипт с этими действиями).

6) Перезапускаем Xeoma. После перезапуска Xeoma обучится на всех добавленных таким образом людей.
Готово! Вы произвели быстрое автоматическое обучение тысячам лиц.

Работа с базой данных лиц

Все добавленные лица можно просмотреть в базе данных лиц. Чтобы открыть её, прокрутите настройки модуля «Распознавание лиц» вниз и нажмите «Открыть базу данных лиц».

Там вы увидите список всех добавленных лиц.

Чтобы быстро найти человека по имени, используйте строку поиска.

Нажмите на имя человека, чтобы открыть меню редактирования. Здесь можно переименовать человека и добавить дополнительные сведения в его карточку. Имя меняется в соответствующем поле.

Добавить столбец: с помощью кнопки «Добавить» можно добавить столбец с дополнительной информацией. Например, столбец «Возраст». Введите значение в поле под названием столбца — например, 31 для человека 31 года. По завершении нажмите ОК.

Теперь, когда это лицо появится в кадре, данные из этого столбца будут отображаться под рамкой распознавания.

Обязательная информация: если вы хотите, чтобы все вновь добавляемые лица содержали определённые столбцы, нажмите «Обязательная информация», затем «Добавить» и укажите название столбца.

Работа со списком лиц

После добавления лица в базу оно также появляется в списке в нижней части окна настроек. Переключатель слева от имени человека определяет, будет ли это лицо распознаваться.

Если лицо отключено, Xeoma не будет распознавать этого человека, даже если он появится в кадре.

Если у вас сохранено много лиц, используйте поле поиска, чтобы найти нужные.

Типичные сценарии распознавания лиц

Сценарий 1 — Обнаружение проникновения.

1. Если входить на охраняемую территорию разрешено лишь ограниченному кругу людей, несанкционированный доступ можно выявлять с помощью «Распознавания лиц». Для этого постройте цепочку модулей: «Универсальная камера» как источник видео, «Распознавание лиц», «Просмотр и архив» для записи и любой модуль уведомлений (например, «Звуковой сигнал»).

2. Добавьте лица авторизованных людей в базу и включите их в списке.

3. Затем установите модулю режим «Реагировать на неизвестных и невыбранных людей».

Теперь, если в кадре появится незнакомое лицо, Xeoma сработает: прозвучит сигнал тревоги, а видео с нарушителем будет записано в архив.

Сценарий 2 — Контроль доступа.

Распознавание лиц отлично подходит для контроля доступа на предприятиях, а также для автоматического управления шлагбаумами, турникетами и электронными замками.

1. Цепочка модулей для этого сценария почти такая же, как в сценарии 1, но модуль уведомлений следует заменить на «Отправка HTTP-команд» или «Запуск приложений» — в зависимости от того, как вы планируете управлять запирающим устройством. Подробнее об интеграции со сторонними устройствами

2. Установите «Распознаванию лиц» тип срабатывания «Реагировать только на выбранных людей».

3. Включите в списке лиц те лица, которые должны вызывать срабатывание модуля.

Теперь, когда человек из базы появится в кадре, модуль «Распознавание лиц» сработает. Xeoma отправит сигнал на разблокировку устройства, а событие будет записано в архив.

Сценарий 3 — Обнаружение магазинных воров.

Если у вас розничный магазин и вы время от времени сталкиваетесь с магазинными ворами, «Распознавание лиц» Xeoma поможет отпугнуть рецидивистов.

1. Установите камеру у входа в магазин. В Xeoma добавьте цепочку такого вида:

Модуль «Отправка сообщений в Telegram-бот» можно заменить другими модулями уведомлений.

2. Обучите систему, добавив в базу имеющиеся фотографии известных воров. Выберите в списке людей, на которых система должна реагировать.

3. Получив оповещение, вы или ваши сотрудники сможете быстро отреагировать и вызвать охрану, предотвратив возможную кражу.

Лицензирование распознавания лиц

Тип нужной лицензии зависит от алгоритма распознавания, который вы собираетесь использовать.

• Алгоритм «Искусственный интеллект» входит в редакцию Xeoma Pro.
  Xeoma Pro на 1 камеру = 1 модуль «Распознавание лиц» с алгоритмом «Искусственный интеллект» на весь сервер.
  Xeoma Pro на 1 камеру = 1 лицо, которое можно добавить в базу данных.
  Количество лиц можно увеличить, докупив лицензии Xeoma Pro или приобретя специальную лицензию «Распознавание лиц — Искусственный интеллект» на нужное число лиц. Эта специальная лицензия также работает с редакцией Xeoma Standard.
• Алгоритм «Искусственный интеллект с использованием CNN (ConvNet)» входит в редакцию Xeoma Pro на тех же условиях.
• Для алгоритма «Зрение» требуется специальная лицензия «Распознавание лиц — Зрение».
  Лицензия приобретается на то количество камер, которые будут использовать «Распознавание лиц».
  Каждая лицензия — на неограниченное число лиц в базе данных.
  Лицензию «Распознавание лиц — Зрение» можно активировать с редакциями Xeoma Pro и Xeoma Standard.

Как лучше повесить камеру для распознавания лиц

Как увеличить процент распознавания лиц:

• Вы можете повесить камеру максимально близко к зоне, в которой нужно детектировать лица (лучше под прямым углом к лицу)
• Угол должен быть таким, чтобы лицо занимало большую часть кадра
• Освещение не должно быть сильно тусклым или с большим количеством засветов (можно использовать специальные камеры с функцией HLC – High Light Compensation (компенсация яркой засветки, часто с пометкой: для LPR/ANPR))
• Можно также использовать длиннофокусный объектив для лучшего обзора
• В настройках самого модуля «Распознавание лиц» вы можете выбрать «Дальность обнаружения лиц»
• Использовать «Искусственный интеллект» в модуле «Распознавание лиц», в таком случае средняя точность распознавания может быть до 90%. Протестировать эту возможность можно в Пробной версии, а приобрести можно в качестве дополнительного модуля.

Читайте также: Как увеличить процент распознавания в СВН

Еще несколько частных советов для настройки в процессе тестирования:
1) В настройках модуля «Распознавание лиц» стоит галочка «Использовать поток из архива»? Если нет — поставьте её. Это увеличит нагрузку, но также и даст модулю более качественную картинку. Подробнее про разделение потоков в Xeoma
2) (Если пока люди не добавлены в базу данных) Там же в графе «Тип срабатывания» выбрано «Реагировать на неизвестных и невыбранных людей»? Если нет — поставьте это.
3) Там же бегунок «Минимальное количество лиц для срабатывания» выставлен на 1? Если нет — поставьте 1. Это на случай, если реакция не происходит, т.к. минимальное количество лиц установлено на не выполняемое значение.

Поиск людей по архивным записям

И для Статистического анализа, и для Искусственного Интеллекта доступен поиск людей по имени/ID по записям, сделанным с использованием модуля «Распознавание лиц».
Подробная инструкция

 

Автообучение

Начиная с версии Xeoma 19.11.26, для распознавания с помощью опции «Искусственный интеллект» доступна возможность «Автообучения лицам» — добавление людей (лиц) в группы на основе частотности их обнаружения.

В настройках модуля поставьте галочку в ячейке «Разрешить автообучение по найденным лицам» — будут открыты три группы. При первом обнаружении человеческого лица в кадре, ему присваивается уникальный ID, запоминается время его обнаружения, после чего он попадает в третью группу, которую условно можно назвать «Новые/редкие лица».

Далее, в соответствии с настройками первой и второй группы, при повторном появлении в кадре человека переносят в группу №1 или №2.

Например, для первой группы, которую мы назовём «Сотрудники», вы задали время 30 минут, а для второй группы — «Частые посетители» — 2 дня. Если повторно человек появляется в кадре камеры с интервалом раз в 30 минут или чаще от первого его обнаружения, то он попадает в группу №1 (как сотрудники предприятия, которые должны всегда быть в кадре). Если проходит до 2 дней, прежде чем человек снова будет обнаружен в кадре, то он заносится в группу №2 — как частый покупатель, который заходит в вашу торговую точку каждый вечер или как родители, ежедневно приводящие и забирающие ребёнка из детского сада.

В пункте «Тип срабатывания» вы можете выбрать, на появление человека из какой из групп вы бы хотели получать срабатывание. Например, при появлении новых, посторонних лиц (уведомления охране) или при появлении родителей из примера выше (для уведомления об этом воспитателей или автоматического открытия дверей).

 

СМОТРИТЕ ВИДЕО О РАСПОЗНАВАНИИ ЛИЦ

Распознавание лиц: о модуле + настройка

Видео расскажет о модуле «Распознавание лиц», его настройке, лицензировании и сценариях применения.

Обновлено 11 июня 2026

Читайте также:
Часто задаваемые вопросы о программе Xeoma
Полное руководство пользователя Xeoma
Детектор объектов