Предимства на облачното разпознаване на лица

Близкото бъдеще

Съществуват няколко метода, по които работят системите за разпознаване на лица, но общо взето става въпрос за технология, способна да идентифицира човек по цифрово изображение или кадър от видеоизточник.

Много притежатели на смартфони всеки ден използват разпознаване на лица, но в мобилните устройства скоростта на разпознаване не е критична, а броят на потребителите рядко надвишава един-два души. За офисни и улични системи (при масово разпознаване) се прилагат други технологии.

Наскоро в Хабра обсъждаха новина: московските мрежови кафета „Правда кафе“ и OneBucksCoffee започнаха да тестват в заведенията си услуга за разпознаване на лица.

Кафетата използват нашето техническо решение. И днес ще разкажем повече за него. Разбира се, за самата технология вече говорихме, но се появи нещо ново — решението стана наистина облачно. А това променя всичко.

Как работи технологията за разпознаване на лица

Първото, което трябва да направи системата, е да изолира лицето в кадъра и с помощта на алгоритми да се увери, че това действително е човешко лице.

След първоначалната детекция се извършва определяне на различни индивидуални черти по фиксирани точки — например, се взема предвид разстоянието между очите и още десетки други параметри.

След това други алгоритми търсят в различни предварително създадени бази данни и извеждат процент на сходство с търсения образец данни. Ако процентът на сходство е достатъчно висок, лицето се счита за разпознато.

Ако не навлизаме в подробности (снимката за анализ трябва още да бъде нормализирана, преди да бъде предадена на невронната мрежа, която прочита определен дескриптор), основната сложност на решението в момента не е в самите технологии (алгоритми), а в реализацията.

Системите за разпознаване се развиват в няколко направления, класифицирани в зависимост от подхода към обработка на информацията. Понякога е трудно да се избере коя точно система по-добре ще се справи с конкретната задача.

Разнообразие от системи

Данните могат да се обработват в облака, на локални сървъри, разположени в защитната зона на предприятието, или непосредствено на камерите.

В последния случай целият анализ се извършва от самата камера, а на сървъра постъпва вече обработена информация. Основното предимство на системата е високата прецизност и възможността да се свърже голямо количество устройства на един сървър.

При привидната простота и лекота на мащабиране, тази технология има и недостатъци. Един от тях е високата цена. Освен това, в момента няма единен стандарт за представяне на информацията, която специализираните камери предават на сървъра. И наборът от данни може да се различава значително при различни доставчици.

«Проста» система за разпознаване на лица от Panasonic

Системите, базирани на IP камери с функция за вграден видеоанализ, изостават по популярност от сървърните решения. Но дори и при използването на традиционна система на основата на регистратор и/или локален сървър, спестяването не е възможно.

Програми и цени* Разпознаване на лица

*По информация от отворени източници.

С оглед на сложността на алгоритмите и високата цена на сървърното оборудване за модулите за видеоанализ, системите за разпознаване на лица дълго време остават недостъпни.

Допълнително, на цената на решението влияе генерираният в процеса на работа голям мрежови трафик – освен разходите за мощни сървъри, се налагаше и инвестиции в активно мрежово оборудване и «дебели» комуникационни канали.

В момента на руския пазар присъстват няколко големи играчи, предлагащи качествени алгоритми за анализ и обработка на видеоданни. Те споделят интерес към проекти, свързани с голям бизнес. Обяснението за тази фокусировка е много просто – цената на решението надминава възможностите на малкия и средния бизнес.

• ISS

Софтуер «SecurOS Face».

Цената на лицензията за модула за улавяне на лица е 41 275 рубли на канал. Софтуерът се инсталира на сървър за разпознаване на лица или на сървър за тяхната детекция.

Цената на лицензията за модула за разпознаване на лица за 1000 души в базата е 665 760 рубли. Инсталира се на сървър за разпознаване на лица.

• Sigur

Руски разработчик на оборудване и софтуер за системи за контрол на достъпа.

Цената на лицензията за модула за верификация на лица за една камера е 50 000 рубли.

Цената на лиценза за модула за идентификация на лица за една камера е 7 000 рубли.

Цената на лиценза за база до 1 000 лица е 294 000 рубли.

• ITV

Софтунг "Интелект" за разпознаване на лица с памет за 1 000 еталона в базата е 314 000 рубли.

Ядрото на системата е 20 300 рубли. Свързването на видеоканала е 6 000 рубли.

• Macroscop

Модулът за разпознаване на лица Macroscop Basic с размер на базата до 1000 лица е 240 000 рубли.

Лицензът за работа с една IP камера е 16 500 рубли.

Още преди малко решенията на Macroscop се използваха само за осигуряване на безопасността на много важни обекти с голямо количество хора: стадиони, летища, фабрики. Но сега компанията предлага продукта си и за търговията. Цената е 94 000 рубли за модулите (рекордерите не се продават).

• TRASSIR

Софтунгът струва 79 000 рубли + 32 000 рубли за рекордер. Клиентите на компанията са предимно големи фирми (фабрики, добивни компании, университети, спортни комплекси). Но основният акцент на компанията е върху традиционното видеонаблюдение, а не върху разпознаването на лица. Въпреки това, техните видеорекордери са отлични и за тези задачи.

• FindFace

Компанията разработва и продава само специализирано софтуерно приложение за разпознаване на лица. Ще трябва да изберете конфигурацията на сървърите за съхранение и обработка на данни сами.

• Ivideon

Облачна услуга за видеонаблюдение и видеоаналитика, която предлага услуги на бизнеси с ограничен бюджет. Услугата Ivideon Faces работи практически с всякакви камери, цената за свързване на едно устройство е от 3 150 рубли с анализ до 100 уникални лица на ден и основно записване в облачния архив за 5 дни.

Подбор на "железата" за системи за разпознаване на лица

С една Full HD камера за обработка на видеопоток, съдържащ 10 лица в кадъра, е необходимо едно ядро на процесора с честота 2,8 GHz. Ако в кадъра има малко лица (от 1 до 3), едно процесорно ядро може лесно да се справи и с обработката на два видеопотока.

От този пример е видно, че дори в проста система е необходимо да имате определен запас от "желязо". В края на краищата, ако в обекта влязат не 10, а 15 души едновременно, ще бъде необходимо второ ядро с аналогична производителност.

Следователно, за работа на традиционната система, с оглед на пиковите натоварвания, е необходимо да се поддържат двойни резервни мощности.

За да ви е по-лесно да си представите колко струва традиционната система за разпознаване на лица, ще вземем например търговска точка и ще изчислим разходите за традиционната и облачната система за разпознаване на лица.

Изчисляване на разходите: цената на традиционната система за разпознаване на лица

Да предположим, че внедряваме система за разпознаване на лица в мрежа от аптеки, състояща се от 16 точки. Средно на ден всяка аптека посещават 500 клиенти.

За да разпознава лицата пълноценно, на всеки обект на наблюдение може да се инсталира по една въртяща камера или камера с механизиран обектив.

В случай на използване на традиционна система разходите ще бъдат следните:

1. За всяка аптека ще е необходим най-малко един специализиран видеорегистратор. Неговата търговска цена е около 40 000 рубли.
2. За всеки регистратор е необходимo допълнително специален твърд диск (да не се бърка с обикновен HDD за ПК) с капацитет най-малко 4 ТБ, за да записва видеопоток с резолюция 1920x1080 при висока интензивност на движението. Средната търговска цена е 10 000 рубли.
3. В бюджета трябва да се предвиди цената на услугите за поддръжка на системата за видеонаблюдение (например, посещение на монтажист за отстраняване на проблеми, обновяване на софтуера или смяна на HDD). Цената на тези услуги е 12 000 рубли/година (посещение веднъж на тримесечие) за всеки обект (съгласно ценовата листа на една от монтажните фирми).
4. Минималната цена на многоприложен софтуер за разпознаване на лица е средно 120 000 рубли за камера (неограничена по време лицензия).
5. Според данни на компанията Backblaze, около 50% от всички твърди дискове трябва да бъдат заменени до 6-ата година на експлоатация. Така, след 5 години непрекъсната експлоатация около 8 диска ще излязат от строя, а при условие, че в такава система не е предвидено резервиране, средно трябва да се предвидят допълнителни разходи от 1,6 диска на година или 16 000 рубли/година.

Капиталовите разходи (без да се отчита цената на камерите) ще възлязат на 2 928 000 рубли/година.

Разходи за облачна система

В случай на облачна система цената на абонамента за видеонаблюдение с разпознаване на 500 лица/ден ще бъде 4 750 рубли/месец (57 000 рубли/година) за камера, или 912 000 рубли/година за 16 камери.

Напомняме, че собственикът на мрежата не трябва да закупува никакъв допълнителен хардуер. Разходите за техническо обслужване също не са необходими, тъй като всички облачни сървъри се поддържат от доставчика на облачни услуги в дата центъра.

Има спестяване от повече от 3 пъти през първата година на експлоатация на системата.

Промеждутъчен резултат и допълнителни „бонуси“

В изчисленията по-горе има важен нюанс: след 3 години експлоатация традиционната система по общите разходи ще стане по-евтина от облачното разпознаване на лица. Тук е нужно да се вземат предвид два фактора.

На първо място, оборудването, което собственикът на мрежата ще закупи, ще остарее след 3 години експлоатация. Със сигурност обаче ще се появят нови, по-съвършени технологии и алгоритми за разпознаване на лица, работещи на по-мощен хардуер. И след 3 години вероятно ще се наложи да се подменя напълно оборудването на местата.

С облачната система това не е необходимо – услугата се усъвършенства и обновява постоянно благодарение на развитието на алгоритмите и увеличаването на изчислителната мощност на дата центровете. Поддръжката на стандартите за сигурност също не е свързана с хардуера.

На второ място, спестяването на средства в първите години ще позволи да се върнат тези пари няколко пъти, генерирайки допълнителна печалба за бизнеса.

Миналото, настоящето и бъдещето на облачното разпознаване на лица

Еволюцията на системите за разпознаване в последните години се ускори. Още не много отдавна вместо сложни алгоритми и неуронни мрежи обикновен служител на охраната просто сравняваше записаните от програмата лица с базите данни и отбелязваше кои са всички тези хора.

Освен това, системите работеха през локални сървъри. Съответно, за да работи услугата, потребителят трябваше да инсталира специален компютър или видеорегистратор. А това са допълнителни разходи за оборудване и косвени разходи за експлоатацията му.

Облачното разпознаване на лица не изисква покупка и настройка на никакво друго оборудване, освен камерите, и ще работи с тези камери, които вече са инсталирани на обекта.

Не е необходимо да се поддържа екип от специалисти за поддръжка на работата на оборудването. Проблемите с техническото състояние на оборудването решава самият доставчик на услугата (и го прави по-ефективно, отколкото неспециализираните компании).

Облачното разпознаване трансформира обемистата и уязвима система от локални аналитични сървъри в гъвкава и отказоустойчива облачна структура. На практика това означава, че системата за разпознаване вече не зависи от възможностите на конкретен сървър, закупен и инсталиран в офиса на клиента, нито от ИТ-инфраструктурата, с която клиентът разполага. Няма нужда да се закупува ново оборудване и да се преговаря дълго с доставчика относно конфигурацията и възможностите за разширение.

Облакът автоматично разпределя натоварването по цялата налична инфраструктура, състояща се от мощни сървъри. На клиента не му се налага да поддържа рядко използвани мощности в резерв за работа по време на неочаквани натоварвания (празници, уикенди). По-подробна информация за възможностите на системата може да бъде получена, консултиране с нас.

„Правда кафе“ и OneBucksCoffee в момента предизвикаха буря от дискусии, но съвсем скоро почти няма да останат компании в офлайн бизнеса без видеоанализ. Играчите на потребителския пазар имат спешна нужда да разпознават клиентите си: да персонализират услугите и предложенията, да анализират настроението на гостите, да намаляват разходите и да върнат клиентите, а не просто да купуват технологични решения заради отчетността.

Източник: habr.com