Futur pròxim
Hi ha diversos mètodes pels quals funcionen els sistemes de reconeixement facial, però en general estem parlant d'una tecnologia que pot identificar una persona a partir d'una imatge digital o fotograma d'una font de vídeo.
Molts propietaris de telèfons intel·ligents utilitzen el reconeixement facial cada dia, però als dispositius mòbils la velocitat de reconeixement no és crítica i el nombre d'usuaris rarament supera una o dues persones. Per als sistemes d'oficines i carrers (per al reconeixement massiu), s'utilitzen altres tecnologies.
Fa poc a Habré van parlar : les cadenes de cafeteries de Moscou "Pravda Coffee" i OneBucksCoffee van començar a provar un servei de reconeixement facial als seus establiments.
Les cafeteries utilitzen la nostra solució tècnica. I avui us explicarem més sobre això. Per descomptat, ja hem parlat de la tecnologia en si, però ha aparegut alguna cosa nova: la solució s'ha convertit realment en el núvol. I això ho canvia tot.
Com funciona la tecnologia de reconeixement facial
El primer que ha de fer el sistema és seleccionar una cara en el marc i, mitjançant algorismes, assegurar-se que es tracta d'una cara humana.
Després de la detecció inicial, es determinen diverses característiques individuals mitjançant punts fixos; per exemple, es tenen en compte la distància entre els ulls i desenes d'altres paràmetres.
A continuació, altres algorismes cerquen a través de diverses bases de dades creades prèviament i donen un percentatge de semblança a la mostra de dades desitjada. Si el percentatge de semblança és prou alt, la cara es considera reconeguda.
Sense entrar en detalls (les fotos per a l'anàlisi encara s'han de normalitzar abans de ser transferides a una xarxa neuronal que llegeix un determinat descriptor), la principal dificultat de la solució en aquest moment no rau en les tecnologies (algorismes) en si, sinó en la implementació. .
Els sistemes de reconeixement es desenvolupen en diverses direccions, classificats segons l'enfocament del processament de la informació. De vegades és difícil triar quin sistema s'adaptarà millor a una tasca concreta.
Varietat de sistemes
Les dades es poden processar al núvol, en servidors locals desplegats dins del perímetre de seguretat de l'empresa o directament a les càmeres.
En aquest últim cas, tota l'anàlisi es realitza per la pròpia càmera, i la informació ja processada s'envia al servidor. El principal avantatge del sistema és la seva alta precisió i la capacitat de "penjar" un gran nombre de dispositius en un servidor.
Malgrat la seva aparent simplicitat i facilitat d'escalat, aquesta tecnologia també té desavantatges. Un d'ells és el preu elevat. A més, de moment no hi ha un estàndard uniforme per presentar la informació que les càmeres especialitzades transmeten al servidor. I el conjunt de dades pot variar molt entre venedors.
Sistema de reconeixement facial "simple" de
Els sistemes basats en càmeres IP amb funcions d'anàlisi de vídeo integrades tenen una popularitat inferior a les solucions de servidor. Però encara que utilitzeu un sistema tradicional basat en un registrador i/o un servidor local, no podreu estalviar diners.
Programes i preus* Reconeixement facial
*Segons informació de fonts obertes.
Tenint en compte la complexitat dels algorismes i l'alt preu dels equips de servidor per als mòduls d'anàlisi de vídeo, els sistemes de reconeixement facial segueixen sent una proposta cara durant molt de temps.
A més, el cost de la solució es veu afectat pel gran trànsit de xarxa generat durant l'operació; a més dels costos dels servidors potents, calia gastar diners per a equips de xarxa actius i canals de comunicació "gruixuts".
Avui dia, hi ha diversos actors importants al mercat rus que ofereixen algorismes d'alta qualitat per analitzar i processar dades de vídeo. Els uneix l'interès per projectes relacionats amb les grans empreses. És molt senzill explicar aquest enfocament: el cost de la solució va molt més enllà de les capacitats de les petites i mitjanes empreses.
- ISS
Programari "SecurOS Face".
El cost d'una llicència per al mòdul de captura facial és de 41 rubles per canal. El programari s'instal·la en un servidor de reconeixement facial o en un servidor de detecció de cares.
El cost d'una llicència de mòdul de reconeixement facial per a 1000 persones a la base de dades és de 665 rubles. Instal·lat al servidor de reconeixement facial.
- Sigur
Desenvolupador rus d'equips i programari per a sistemes de control d'accés.
El cost d'una llicència per a un mòdul de verificació facial per a una càmera és de 50 rubles.
El cost d'una llicència per a un mòdul d'identificació facial per a una càmera és de 7 rubles.
El preu d'una llicència per a una base de fins a 1 persones és de 000 rubles.
- ITV
Programari "Intellect" per al reconeixement facial amb memòria per a 1 estàndards facials a la base de dades: 000 rubles.
Nucli del sistema - 20 rubles. Connectar un canal de vídeo - 300 rubles.
- Macroscopi
Mòdul de reconeixement facial Macroscop Basic amb una mida de base de dades de fins a 1000 cares - 240 rubles.
Llicència per operar amb una càmera IP - 16 rubles.
Fins fa poc, les solucions de Macroscop s'utilitzaven per garantir la seguretat només d'objectes especialment importants amb un gran nombre de persones: estadis, aeroports, fàbriques. Però ara l'empresa subministra el seu producte al detall. Preu - 94 rubles per mòduls (no es venen gravadores).
- TRASSIR
El programari costa 79 rubles + 000 rubles per a la gravadora. Els clients de l'empresa són principalment grans empreses (fàbriques, empreses mineres, universitats, complexos esportius). Però l'objectiu principal de l'empresa és la videovigilància tradicional, més que el reconeixement facial. Tot i que els seus DVR són excel·lents per a aquestes tasques.
- trobar la cara
L'empresa desenvolupa i ven només programari especialitzat per al reconeixement facial. Hauràs de triar tu mateix la configuració del servidor per emmagatzemar i processar les dades.
- Ivídeo
Un servei de videovigilància i anàlisi de vídeo basat en núvol que oferia serveis a empreses amb un pressupost. Servei funciona amb gairebé qualsevol càmera, el cost de connectar un dispositiu és de 3 rubles amb anàlisi de fins a 150 cares úniques per dia i gravació bàsica a un arxiu al núvol en 100 dies.
Selecció de maquinari per a sistemes de reconeixement facial
Des d'una càmera Full HD, per processar un flux de vídeo que conté 10 cares en un fotograma, necessitareu un nucli de processador amb una freqüència de 2,8 GHz. Si hi ha poques cares al fotograma (d'1 a 3), llavors un nucli de processador pot fer front fàcilment al processament de dos fluxos de vídeo.
D'aquest exemple queda clar que fins i tot en un sistema senzill cal disposar d'un determinat subministrament de maquinari. Al cap i a la fi, si no 10, sinó 15 persones entren a la instal·lació al mateix temps, es requerirà un segon nucli amb un rendiment similar.
En conseqüència, per al funcionament d'un sistema tradicional, tenint en compte les pics de càrrega, cal mantenir la capacitat de reserva doble.
Perquè us sigui més fàcil imaginar quant costa un sistema de reconeixement facial tradicional, prendrem un punt de venda com a exemple i calcularem el cost d'un sistema de reconeixement facial tradicional i basat en núvol.
Càlcul de costos: cost del sistema tradicional de reconeixement facial
Posem per cas que estem desplegant un sistema de reconeixement facial en una cadena de farmàcies formada per 16 punts. De mitjana, 500 clients visiten cada farmàcia al dia.
Per reconèixer completament les cares, es pot instal·lar una càmera PTZ o una càmera amb una lent motoritzada a cada objecte de vigilància.
Si s'utilitza un sistema tradicional, els costos seran els següents:
- Cada farmàcia necessitarà almenys una gravadora de vídeo especialitzada. El seu preu al detall és d'aproximadament 40 rubles.
- Cada gravadora també necessitarà un disc dur especial (que no s'ha de confondre amb un HDD normal per a un ordinador) amb una capacitat d'almenys 4 TB per gravar un flux de vídeo amb una resolució de 1920 x 1080 amb una intensitat de trànsit elevada. El preu mitjà de venda al detall és de 10 rubles.
- El pressupost ha d'incloure el cost del treball de manteniment del sistema de videovigilància (per exemple, la visita d'un instal·lador per eliminar errors, actualitzar el programari o substituir el disc dur). El cost d'aquest treball és de 12 rubles/any (visita una vegada al trimestre) per a cada objecte (d'acord amb la llista de preus d'una de les organitzacions d'instal·lació).
- El cost mínim del programari de reconeixement facial amb totes les funcions és una mitjana de 120 rubles per càmera (llicència il·limitada).
- Segons Backblaze, al voltant del 50% de tots els discs durs requereixen substitució abans del sisè any d'ús. Per tant, després de 6 anys de funcionament continu, uns 5 discos fallaran, i sempre que aquest sistema no proporcioni redundància, de mitjana cal pressupostar costos addicionals d'8 discos per any, o 1,6 rubles/any. .
Els costos de capital (excloent el cost de les càmeres) ascendiran a 2 rubles/any.
Costos del sistema de núvol
En el cas d'un sistema en núvol, el cost d'una tarifa de videovigilància amb reconeixement de 500 cares/dia serà 4 rub/mes (750 rub/any) per càmera, o 57 rub/any per a 000 càmeres.
Us recordem que el propietari de la xarxa no haurà de comprar cap maquinari addicional. Tampoc hi ha costos de manteniment perquè tots els servidors en núvol els manté el proveïdor de serveis al núvol al centre de dades.
Hi ha estalvis de més de 3 vegades durant el primer any de funcionament del sistema.
Subtotal i "bollos" addicionals
Hi ha un matís important en els càlculs anteriors: després de 3 anys de funcionament, el sistema tradicional serà més barat en termes de costos totals que el reconeixement facial basat en núvol. Aquí hi ha dos factors a considerar.
Primer, l'equip que compri el propietari de la xarxa quedarà obsolet després de 3 anys de funcionament. Però probablement apareixeran noves tecnologies més avançades i algorismes de reconeixement facial, que funcionen amb un maquinari més potent. I al cap de 3 anys, molt probablement, s'haurà de substituir completament l'equipament dels punts.
No cal fer-ho amb un sistema de núvol: el servei es millora i s'actualitza constantment a causa del desenvolupament d'algoritmes i el creixement de la potència de càlcul dels centres de dades. El suport per als estàndards de seguretat tampoc està lligat al maquinari.
En segon lloc, estalviar diners en els primers anys us permetrà girar aquests diners diverses vegades, aportant beneficis addicionals al negoci.
El passat, el present i el futur del reconeixement facial basat en núvol
L'evolució dels sistemes de reconeixement s'ha accelerat en els últims anys. No fa gaire, en lloc d'algorismes complexos i xarxes neuronals, un oficial de seguretat normal que utilitzava un ordinador simplement comparava les cares enregistrades pel programa amb les bases de dades i observava qui eren totes aquestes persones.
A més, els sistemes funcionaven mitjançant servidors locals. En conseqüència, perquè el servei funcioni, l'usuari necessitava instal·lar un ordinador dedicat o un DVR especial. I aquests són costos addicionals per a l'equip i costos generals per al seu funcionament.
El reconeixement facial basat en núvol no requereix la compra i configuració de cap altre equip que no siguin càmeres, i funcionarà amb aquelles càmeres que ja estan instal·lades al lloc.
No cal emprar un personal d'especialistes per mantenir el funcionament de l'equip. Els problemes amb l'estat tècnic dels equips els resol el mateix proveïdor de serveis (i ho fa de manera més eficient que les empreses no especialitzades).
El reconeixement del núvol transforma un sistema feixuc i vulnerable de servidors analítics locals en una estructura de núvol flexible i tolerant a errors. A la pràctica, això vol dir que el sistema de reconeixement ja no depèn de les capacitats d'un servidor concret adquirit i instal·lat a l'oficina del client, així com de la infraestructura informàtica de què disposa aquest client. No cal comprar nous equips i dedicar molt de temps a negociar els problemes de configuració i la possibilitat d'ampliar-lo amb el proveïdor.
El núvol distribueix automàticament la càrrega per tota la infraestructura disponible amb servidors potents. El client no necessita mantenir la capacitat poc utilitzada en reserva per al funcionament durant els períodes de sobrecàrrega inesperada (vacances, caps de setmana). Podeu obtenir més informació sobre les capacitats del sistema a: amb nosaltres.
"Pravda Coffee" i OneBucksCoffee ara han provocat una tempesta de discussió, però molt aviat no quedarà pràcticament cap empresa en el negoci fora de línia sense l'anàlisi de vídeo. Els actors del mercat de consum tenen una necessitat urgent de reconèixer els seus clients amb la vista: personalitzar el servei i les ofertes, analitzar l'estat d'ànim del client, reduir costos i retornar els clients, i no només comprar solucions tecnològiques per informar.
Font: www.habr.com