仕事再開時に間接接触を避けるには?顔認識アクセス制御で徹底した予防と管理を実現

仕事再開時に間接接触を避けるには?顔認識アクセス制御で徹底した予防と管理を実現

職場復帰の日が近づくにつれ、全国で生産や業務が徐々に再開されているが、同時に防疫活動も緩めてはならない。新型コロナウイルスは主に飛沫感染と間接接触で感染すると報告されている。現在、誰もが外出時にマスクを着用し、こまめに手を洗うことで飛沫感染を効果的に防ぐことができるが、公共施設での接触による間接感染も無視できない。流行を効果的に予防・抑制するために、多くの地域で顔認識によるアクセス制御が導入され始めています。

[[315619]]

効率性と予防の両方を考慮すると、顔認証によるアクセス制御は一般の人々にとって便利です

住民は日用品の買い出しのために外出する必要があるため、一部のコミュニティでは依然として入退出時にカードをスワイプし、パスワードを入力する方法に頼っています。しかし、これではコミュニティの住民の手のひらが間接的に接触することになります。誰かが新型コロナウイルスに感染した場合、感染の可能性が高まります。会社への出勤についても同様です。

さらに、コミュニティに入るには、身分証明書やパスの提示、個人情報の登録、体温検査などのいくつかの手順を通過する必要があり、少なくとも3分かかります。行列に遭遇した場合は、さらに長く待たなければなりません。

このため、多くのセキュリティ企業が顔認識によるアクセス制御の開発に着手しています。例えば、Yituは独自の顔認識技術をベースにした一連のスマート顔スキャン端末を開発しました。ユーザー間の間接的な接触はなく、システムは数秒以内にスキャンできます。顔認識によるアクセス制御とグリーン健康コードの組み合わせは、疫病から身を守るだけでなく、住民に利便性も提供します。

技術の進歩によりマスク着用時でも身元確認が可能に

顔認識によるアクセス制御には、マスクを着用している人をどのように識別するかという別の問題もあります。顔認識の場合、マスクは顔の一部の特徴を遮るため、顔認識アルゴリズムが「認識を拒否」したり「誤認識」したりします。また、マスクを外すことが許可されると、保護がなくなり、感染のリスクがあります。

この問題に直面して、セキュリティ会社も対処する方法を持っています。漢王智源はアルゴリズムのターゲットを絞った反復作業を実施し、マスクを着用した人の顔の位置を特定して正確に識別できる顔認識技術を迅速に導入したと報じられている。認識に成功すると、自動的に信号が送信され、アクセス制御またはゲートが開き、出席情報が記録されます。マスクを着用していない人は通行を拒否され、アラームが発せられます。

もちろん、マスクで遮られた顔認識のセキュリティは遮られていない認識よりも弱いため、この技術は主にアクセス制御や出勤記録などのシナリオで使用されます。顔スワイプによる支払いシナリオには高いセキュリティ要件があるため、この技術はまだ使用されていません。

顔認識と赤外線温度測定を組み合わせてゲート警備員の負担を軽減

アクセス制御システムは顔認識が可能で、マスク着用の障害を克服できるため、他の技術と組み合わせてより便利な機能を開発できるでしょうか? 答えはイエスです。顔認識アクセス制御は、赤外線体温検出器と統合できます。人が通過すると、顔温度測定システムが数秒以内に所有者の体温と出席状況をシステムに記録し、体温が正常な人は通過を許可し、体温が異常な人には警告を発します。

このタイプの機器により、住宅地域での移動要員の検査効率が大幅に向上し、誤検知や検知漏れが減り、ゲートキーパーは手動での体温測定の作業から解放され、コミュニティパトロールなどの作業にもっとエネルギーを注ぐことができるようになりました。

結論:業務再開が差し迫る中、企業とコミュニティはそれぞれが自らの現実を組み合わせ、関連する対策を継続的に改善する必要があります。例えば、食事時間をずらしたり、エレベーターの階段を消毒したり、エレベーターに乗る人数を制限したりといった対策が必要です。もちろん、個人的な予防と管理の「糸」は常にぴんと張った状態にしておかなければなりません。

<<:  人工知能は人類を情報社会から知能社会へと導く

>>:  2020 年の RPA の 7 つの主要トレンド: AI の有効化からより戦略的な拡張まで

ブログ    
ブログ    

推薦する

機械学習の7つの大罪

機械学習実験の信頼性を損なう7つのよくある間違い[[328516]]機械学習は私たちの世界を変える素...

MSRAがACM TOMM 2017最優秀論文賞を受賞: 複雑でプロフェッショナルなグラフィックデザイン作業をAIに任せよう

豊富な写真と美しいレイアウトで記事を作成、編集する方法に悩んだことはありませんか?あるいは、芸術的な...

グラフニューラルネットワーク (GNN) とは何ですか?

[51CTO.com クイック翻訳]グラフィックは人々の仕事や生活のいたるところに存在します。たと...

GitHub のホット プロジェクト: 実稼働レベルのディープラーニング プロジェクトを構築するには?

ディープラーニング モデルを本番環境に導入することは、優れたパフォーマンスのモデルをトレーニングする...

自動運転のためのマルチモーダルセンサーフュージョンの簡単な分析

マルチモーダル融合は、知覚ベースの自動運転システムにおける基本的なタスクであり、最近多くの研究者の関...

乱雑なファイルキャビネットとはお別れしましょう! AI ドキュメント管理システムの 7 つのメリット

[[341868]]従来のファイリングキャビネットは、契約書、ベンダー契約書、入社書類、その他の書類...

AIとコネクテッドデバイスの急成長が新たなデジタル格差を生み出している理由

接続デバイスと AI 言語モデルの急速な成長により、私たちの生活、仕事、コミュニケーションの方法が変...

ハイテク大手の新たな戦場:ロボットの時代が始まる

人類の生産性の発展の歴史をみると、肉体労働の時代、機械化の時代、電化の時代、自動化の時代を経て、現在...

...

企業は AI、IoT、AR、VR、ブロックチェーン、ビッグデータをどのように活用して顧客を維持できるでしょうか?

企業は、顧客維持率と顧客体験を向上させ、競合他社に負けないようにするために、人工知能 (AI)、モノ...

...

...

...

442人の著者による100ページの論文! Googleは2年かけて大規模モデル向けの新しいベンチマーク「BIG-Bench」をリリースした。

1 件の AI 論文、442 人の著者。著者の貢献のために特別な章も設けられています。 100ペー...