Біометрія

Ідентифікація, верифікація та контроль доступу за обличчям, голосом, відбитками та іншими ознаками. Від камер і терміналів до серверів інференсу, анти-спуфінгу й інтеграцій зі СКУД/HR/CRM.

Вступ

Біометрія — це набір технологій розпізнавання людини за унікальними фізіологічними або поведінковими ознаками: обличчя, відбитки, райдужка, голос. AVGZ впроваджує комплексні рішення: камери/термінали, сервери інференсу, мобільні SDK та інтеграції зі СКУД/HR/CRM. Наш фокус — безпека, приватність і вимірюваний ефект: менше шахрайства, швидший прохід, коротші черги та прозора звітність.

Де біометрія дає найбільший ефект

СКУД/відвідуваність: безкартковий прохід, анти-прохід «хвостом», білінг годин.
Банки/фінтех: eKYC, ревізія акаунтів, захист від масок і фото з екрана.
Рітейл/HoReCa: персоналізація, чорні/білі списки, контроль касових зон.
Охорона здоров’я/освіта: безконтактний доступ, позначка присутності, приватність даних.
Промисловість/будмайданчики: швидкий прохід змін, допуски/кваліфікації, контроль касок/масок.

Архітектура рішення

Збір: IP-камери/термінали, мобільні клієнти, сканери відбитків/райдужки.
Передобробка: детекція облич (MTCNN/RetinaFace), нормалізація, контроль якості кадру.
Анти-спуфінг: пасивний (текстури/відблиски) + активний (миготіння/повороти) за потреби.
Векторизація: embeddings обличчя/голосу; захищене збереження шаблонів.
Пошук/звірка: 1:1 або 1:N із порогами схожості й тайм-аутами.
Інтеграції: СКУД/турнікети, HR/CRM/ERP, білінг, журнал подій, сповіщення.
Моніторинг/звіти: панелі FAR/FRR, відмови, помилки камер, завантаження точок.

Метрики якості та орієнтири

Основні показники: FAR (помилковий допуск), FRR (помилкова відмова), EER (точка рівності помилок), Liveness score і затримка (p95). Нижче — типові цілі:

Сценарій	FAR	FRR	Liveness	Затримка (p95)
СКУД офіс/завод	≤ 0,001%	≤ 0,5–1,0%	≥ 98%	≤ 300–500 мс
Банківська eKYC	≤ 0,0001%	≤ 1,5%	≥ 99%	≤ 1–2 с
Рітейл «касова зона»	≤ 0,01%	≤ 2,0%	≥ 97%	≤ 300 мс

Параметри підбираємо під ризик-профіль: чим нижчий FAR — тим суворіший поріг і потенційно вищий FRR.

Пакети і вартість (орієнтири)

Пакет	Сценарій	Інфраструктура	Liveness	SLA	Орієнт. бюджет, грн
Pilot	1–2 точки/турнікети, PoC	1 сервер інференсу (CPU/GPU)	Пасивний	8×5	75 000 – 160 000
Growth	3–10 точок, інтеграції	Кластер інференсу + БД	Пас.+акт.	12×5	220 000 – 540 000
Scale	10+ точок, 24×7, DR	HA-кластер, георезерв	Повний	24×7	від 650 000

Фінальна кошторисна частина уточнюється після Discovery та аудиту камер/каналів/світла.

Приклад розрахунку ефекту: заміна пропускних карт

Вхідні дані: 700 співробітників, 4 турнікети; втрата карт ~18 шт/міс; перевипуск 180 грн; зупинка 5 хв × 40 випадків/міс; робоча година 180 грн.

До впровадження

Картки: 18 × 180 = 3 240 грн/міс.
Простої: 40 × 5 хв = 200 хв = 3,33 год × 180 = ≈ 599 грн/міс.

Після біометрії

Втрати карт = 0; швидший прохід, коротші черги.
Економія щонайменше ≈ 3 839 грн/міс або ~46 тис. грн/рік.

Окупність пілоту очікувано 3–6 місяців, не враховуючи додаткову вигоду від зменшення шахрайства.

Якість відео і світло — критично

Камери: 1080p+, затвор 1/100–1/250 с, кут 1,2–2 м до обличчя, ІЧ-підсвітка.
Постановка: уникайте заднього світла; козирки/світло на входах; розділяйте потоки вхід/вихід.
Точка інференсу: ближче до камер для меншої затримки; мультистрім + архівація за політикою зберігання.

Приватність і відповідність

Мінімізація даних: зберігаємо шаблони (вектори), а не сирі фото/аудіо — де можливо.
Шифрування: AES-256 у спокої, TLS 1.2+/1.3 у русі; окремі ключі для бойових/бекапів.
Доступи: RBAC/ABAC, MFA, журнали аудиту; ролі «оператор/адмін/ревізор».
Політика зберігання: TTL для відео/кадрів; право на видалення; реєстр доступів.
Юридичні аспекти: інформування, цілі обробки, строки, відповідальні; DPIA для чутливих сценаріїв.
Антидискримінація: перевірка bias, пороги й освітлення для мінімізації дисбалансу помилок.

Анти-спуфінг: як ловимо «маски» та екрани

Пасивний: мікротекстури шкіри, відблиски, Moiré від екранів, мікрорухи очей/голови.
Активний: моргнути/повернути голову/вимовити цифри (для голосу).
Комбінований: пасивні фільтри + активний крок при сумніві.
Оцінка: EER liveness ≤ 2–3% (офіс), ≤ 1% (банківська KYC із контролем фону).

Інтеграції та звіти

СКУД/турнікети/шлагбауми: події «допуск/відмова», фотоверифікація, повторний прохід у межах вікна.
HR/білінг: відмітки часу, ролі/зміни, відрядні.
CRM/безпека: VIP/blacklist, тригери на підозрілу активність, push у чат/пульт охорони.
Звітність: успішність, частка ручних переглядів, час черги/проходу, відхилення по камерах.

Приклади TCO (сервер інференсу)

Варіант А: CPU-only

2×Silver, 64–128 ГБ RAM, NVMe RAID1 — 120–180 потоків/камер 720p з p95 ≤ 450 мс при легкому навантаженні.

Варіант B: 1×GPU (T4/A2000)

Додає 5–8× прискорення векторизації; економить 2–3 CPU-вузли за тієї ж пропускної здатності.

Для 10+ камер/точок із 1:N пошуком GPU зазвичай вигідніший; для одиничних турнікетів достатньо CPU.

Глосарій

1:1 / 1:N: Звірка «людина ↔ шаблон» або пошук у базі.
Embeddings: Компактні вектори ознак для пошуку близькості (cosine/L2).
FAR/FRR/EER: Помилкові допуски/відмови/точка рівності помилок.
Liveness: Доведення «живості» — боротьба з підробками.
ABAC/RBAC: Контроль доступів за атрибутами або ролями.

FAQ

Працює «офлайн», без хмари?
Так. Розгортаємо локально; дані не виходять за межі вашої мережі.

Зміни зовнішності (борода/окуляри/маска)?
Підтримуємо перевидачу шаблону та багатокадрову реєстрацію.

Чи є ризики помилок?
Нульового ризику не існує. Налаштовуємо пороги під ваш ризик-профіль, застосовуємо анти-спуфінг, ведемо журнали.

Скільки зберігаються дані?
Шаблони — до відкликання доступу; відео/кадри — 7–30 днів (або за вашою політикою).

Біометрія, що працює на безпеку і процеси — без черг та збоїв.

AVGZ проведе аудит, запустить пілот, налаштує анти-спуфінг і інтеграції зі СКУД/HR/CRM.