Предимства на облачното разпознаване на лица

Близкото бъдеще

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

Много собственици на смартфони използват разпознаване на лица всеки ден, но при мобилни устройства скоростта на разпознаване не е критична, а броят на потребителите рядко надвишава един или двама души. За офисни и улични системи (при масово разпознаване) се използват други технологии.

Наскоро в Хабра беше обсъдено новина: московските мрежови кафенета „Правда кафе“ и OneBucksCoffee започнаха да тестват в своите заведения услуга за разпознаване на лица.

Кафенетата използват нашето техническо решение. И днес ще ви разкажем за него по-подробно. 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 системата трябва да направи, е да открие лицето в кадъра и с помощта на алгоритми да се увери, че това е именно човешко лице.

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

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

Ако не се задълбочаваме в подробности (снимките за анализ трябва да се нормализират, преди да се предадат на невронната мрежа, която прочита определен дескриптор), основната трудност на решението в момента не е в самите технологии (алгоритми), а в реализацията.

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

Разнообразие от системи

Данните могат да се обработват в облака, на локални сървъри, разположени в периметъра на сигурността на предприятието или директно на камерите.

В последния случай целият анализ се извършва от самата камера, а на сървъра постъпва вече обработена информация. Главното предимство на системата е висока точност и възможността да свържете много устройства към един сървър.

При привидната простота и леснота на мащабиране, тази технология има и недостатъци. Един от тях е високата цена. Освен това, в момента не съществува единен стандарт за представяне на информацията, която специализираните камери предават на сървъра. И наборът от данни може да се различава значително между различните производители.

«Простата» система за разпознаване на лица от Панасоник

Системите на база IP-камери с функция за вграден видеоанализ са по-малко популярни от сървърните решения. Но дори при използване на традиционна система на база записващ модул и/или локален сървър спестяване не е възможно.

Програми и цени* за разпознаване на лица

*Съгласно информация от отворени източници.

Като се има предвид сложността на алгоритмите и високата цена на сървърното оборудване за модули за видеоанализ, системите за разпознаване на лица дълго време оставаха скъпо удоволствие.

Допълнително върху цената на решението влияние оказва голямият трафик, генериран по време на работа – освен разходите за мощни сървъри, се налагаше да се инвестират средства в активно мрежово оборудване и «дебели» комуникационни канали.

Към момента на руския пазар присъстват няколко големи играчи, предлагащи качествени алгоритми за анализ и обработка на видеоданни. Те ги обединява интересът към проекти, свързани с голям бизнес. Обяснението за тази фокусировка е много просто – цената на решението значително надвишава възможностите на малките и средните бизнеси.

• ISS

Софтварната платформа «SecurOS Face».

Цената на лиценза за модула за захват 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 лиценза за модула за разпознаване на лица за 1000 лица 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 лиценза за модула за верификация на лица на една камера е 50 000 рубли.

Цената на лицензия 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

Софтуерът „Интелект“ за разпознаване на лица с памет за 1 000 еталона в базата струва 314 000 рубли.

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

• Macroscop

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

Лиценза за работа с една IP камера струва 16 500 рубли.

Още преди кратко време решенията от Macroscop се използваха само за осигуряване на сигурността на важни обекти с голямо количество хора: стадиони, летища, заводи. Но сега компанията предлага продукта си и за ритейла. Цената е 94 000 рубли за модулите (рекордерите не се продават).

• TRASSIR

Софтуерът струва 79 000 рубли + 32 000 рубли за рекордер. Клиентите на компанията основно са големи фирми (заводи, добивни компании, университета, спортни комплекси). Но основният акцент на компанията е върху традиционното видеонаблюдение, а не на разпознаване на лица. Въпреки че техните видеорекордери отлично подхождат и за тези задачи.

• FindFace

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

• Ivideon

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

Подбор на „железо“ за системи за разпознаване на лица

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

От този пример можем да видим, че дори в проста система е нужно да имате определен резерв от „железо“. Ако на обекта едновременно влязат не 10, а 15 души, ще е нужно второ ядро със съответна производителност.

Следователно, за работа на традиционната система, като се вземат предвид пиковите натоварвания, е необходимо да се поддържа двойна резервна мощност.

За да ви улесним в представянето на разходите за традиционна система за разпознаване на лица, ще вземем за пример търговска точка и ще изчислим цената на традиционната и облачната система за разпознаване на лица.

Изчисление на разходите: цена на традиционната система за разпознаване на лица

Да предположим, че внедряваме система за разпознаване на лица в аптечна мрежа, състояща се от 16 точки. Средно, всяка аптека има 500 посетители на ден.

За да разпознавате лица пълноценно, на всеки обект за 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 поне един специализиран видеорегистратор. Неговата търговска цена е около 40 000 руб.
2. За всеки регистратор ще е необходим допълнителен специален твърд диск (не бъркайте с обикновен HDD за компютър) с обем не по-малко от 4 TB, за да записва видео поток в резолюция 1920х1080 при висока интензивност на движението. Средната търговска цена — 10 000 рубли.
3. В бюджета трябва да се предвиди разходите за поддръжка на системата за видеонаблюдение (например, посещение на техник за отстраняване на проблеми, обновление на софтуер или смяна на HDD). Цената на тези услуги е 12 000 рубли/година (посещение на всеки тримесечие) за всеки обект (съгласно ценовата листа на една от монтажните организации).
4. Минималната цена на пълнофункционален софтуер за разпознаване на лица е средно 120 000 рубли на камера (неограничена по време лицензия).
5. Според данни на компанията Backblaze, около 50 % от всички твърди дискове изискват смяна до 6-та година на експлоатация. Така че, след 5 години непрекъсната експлоатация, около 8 диска ще се повредят, а при условие, че такъв система не предвижда резервиране, средно трябва да се предвидят допълнителни разходи в размер на 1,6 диска на година, или 16 000 рубли/година.

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

Разходи за облачна система

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

Напомняме, че собствениците на мрежата не е необходимо да закупуват допълнителен хардуер. Разходите за поддръжка също не са нужни, тъй като всички облачни сървъри се обслужват от доставчика на облачни услуги в дата центъра.

Икономията е повече от три пъти в рамките на първата година на експлоатация на системата.

Промеждутъчен резултат и допълнителни "плюшки"

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

На първо място, оборудването, което ще закупи собственикът на мрежата, след три години експлоатация ще бъде остаряло. Затова е вероятно да се появят нови, по-съвършени технологии и алгоритми за разпознаване на лица, които работят на по-мощен "хардуер". И след три години вероятно ще се наложи да се сменят напълно устройствата на точките.

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

, MLFQ се опитва, икономията на средства в първите години ще позволи да се обърнат тези пари няколко пъти, генерирайки допълнителна печалба за бизнеса.

Минало, настояще и бъдеще на облачното разпознаване на лица

Еволюцията на системите за разпознаване се ускори през последните години. Още неотдавна вместо сложни алгоритми и невронни мрежи, обикновеният служител по сигурността просто сравняваше лицата, регистрирани от софтуера, с базите данни и отбелязваше кой са тези хора.

Освен това, системите работеха чрез локални сървъри. Следователно, за работа на услугата потребителят трябваше да инсталира отделен компютър или специален видеорегистратор. А това създаваше допълнителни разходи за оборудване и накладни разходи за експлоатация.

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

Не е необходимо да се поддържа екип от специалисти за обслужване на оборудването. Проблемите с техническото състояние на оборудването се решават от самия доставчик на услугата (и го прави по-ефективно от неспециализирани компании).

Облачното разпознаване преобразува обемната 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, която клиентът притежава. Няма нужда от закупуване на ново оборудване и дълготрайно съгласуване с доставчика относно конфигурацията и възможностите за разширение.

Облакът автоматично разпределя натоварването по цялата налична инфраструктура с мощни сървъри. Клиентът не е необходимо да запазва рядко използвани мощности, за да работи в периоди на неочаквани натоварвания (празници, уикенди). За повече информация относно възможностите на системата, консултирайте се с нас.

„Правда кафе“ и OneBucksCoffee сега предизвикаха буря от обсъждания, но много скоро почти няма да останат компании в офлайн бизнеса без видеоанализа. Играчите на потребителския пазар имат остър нужда да разпознаят клиентите си: да персонализират услугите и предложенията, да анализират настроението на гостите, да намалят разходите и да привлекат отново клиентите, а не просто да закупуват технологични решения за отчетност.

Източник: habr.com