Blízká budoucnost
Existuje několik metod, podle kterých fungují systémy rozpoznávání obličejů, ale obecně jde o technologii, která je schopna identifikovat člověka na základě digitálního obrázku nebo snímku z video zdroje.
Mnoho majitelů chytrých telefonů každý den používá rozpoznávání obličejů, ale u mobilních zařízení není rychlost rozpoznávání kritická a počet uživatelů málokdy přesahuje jednoho až dva lidi. Pro kancelářské a venkovní systémy (při hromadném rozpoznávání) se používají jiné technologie.
Nedávno se na Habru diskutovalo : moskevské síťové kavárny „Pravda káva“ a OneBucksCoffee začaly testovat ve svých provozovnách službu rozpoznávání obličejů.
Kavárny využívají naše technické řešení. A dnes vám podrobněji povíme o něm. Samozřejmě, o samotné technologii jsme již mluvili, ale objevilo se něco nového — řešení se stalo skutečně cloudovým. A to mění všechno.
Jak funguje technologie rozpoznávání obličejů
První, co musí systém udělat, je lokalizovat v obraze obličej a pomocí algoritmů se ujistit, že se jedná právě o lidský obličej.
Po počáteční detekci dochází k určení různých individuálních znaků na základě fixních bodů — například se zohledňuje vzdálenost mezi očima a další desítky dalších parametrů.
Následně již jiné algoritmy hledají podle různých předem vytvořených databází a vydávají procento shody s hledaným vzorem dat. Pokud je procento shody dostatečně vysoké, obličej je považován za rozpoznaný.
Pokud se do podrobností nezapouštíme (fotografie pro analýzu je třeba ještě normalizovat, než bude předána do neuronové sítě, která čte určité deskriptory), hlavní obtížnost řešení v současnosti nespočívá v samotných technologiích (algoritmech), ale v realizaci.
Systémy rozpoznávání se vyvíjejí v několika směrech, které jsou klasifikovány podle přístupu k zpracování informací. Někdy je obtížné vybrat, který systém se nejlépe vypořádá s konkrétním úkolem.
Rozmanitost systémů
Data lze zpracovávat v cloudu, na lokálních serverech rozmístěných v bezpečnostním perimetru podniku, nebo přímo na kamerách.
V posledním případě je veškerá analýza prováděna samotnou kamerou a na server se dostávají již zpracované informace. Hlavní výhodou systému je vysoká přesnost a možnost "připojit" na jeden server velké množství zařízení.
I když se zdá, že tato technologie je jednoduchá a zajišťuje snadné škálování, má také své nevýhody. Jednou z nich je vysoká cena. Kromě toho v současnosti neexistuje jednotný standard pro prezentaci informací, které specializované kamery přenášejí na server. A soubor dat se může u různých dodavatelů výrazně lišit.
"Jednoduchý" systém rozpoznávání obličejů od
Systémy založené na IP kamerách s integrovanou funkcí videoanalýzy zaostávají v oblíbenosti za serverovými řešeními. Ale ani v případě použití tradičního systému založeného na rekordéru a/nebo lokálním serveru není možné ušetřit.
Programy a ceny* Rozpoznávání obličejů
*Podle informací z otevřených zdrojů.
Vzhledem ke složitosti algoritmů a vysoké ceně serverového vybavení pro moduly videoanalýzy zůstávaly systémy rozpoznávání obličejů dlouhou dobu nelevnou záležitostí.
Dalším faktorem ovlivňujícím cenu řešení je velký síťový provoz generovaný během práce – kromě nákladů na výkonné servery bylo také nutné investovat do aktivního síťového vybavení a "tlustých" komunikačních kanálů.
V současné době je na ruském trhu několik velkých hráčů, kteří nabízejí kvalitní algoritmy pro analýzu a zpracování videodat. Spojuje je zájem o projekty související s velkým podnikáním. Tuto orientaci lze snadno vysvětlit – cena řešení daleko přesahuje možnosti malého a středního podnikání.
- ISS
Software "SecurOS Face".
Cena licence na modul pro zachytávání obličejů je 41 275 rublů na kanál. Software se instaluje na server pro rozpoznávání obličejů nebo na server pro jejich detekci.
Cena licence modulu pro rozpoznávání obličejů pro 1000 osob v databázi činí 665 760 rublů. Instalace na server pro rozpoznávání obličejů.
- Sigur
Ruský vývojář hardwaru a softwaru pro systémy kontroly přístupu.
Cena licence na modul pro verifikaci obličejů pro jednu kameru je 50 000 rublů.
Cena licence na modul identifikace obličeje pro jednu kameru je 7 000 rublů.
Cena licence na databázi do 1 000 tváří je 294 000 rublů.
- ITV
Software „Intellect“ pro rozpoznávání obličejů s pamětí na 1 000 vzorů v databázi – 314 000 rublů.
Jádro systému – 20 300 rublů. Připojení videokanálu – 6 000 rublů.
- Macroscop
Modul rozpoznávání obličejů Macroscop Basic s databází do 1000 tváří – 240 000 rublů.
Licence pro práci s jednou IP kamerou – 16 500 rublů.
Ještě nedávno byla řešení od Macroscop používána pouze pro zabezpečení obzvlášť důležitých objektů s velkým počtem lidí: stadionů, letišť, továren. Ale nyní společnost dodává svůj produkt i pro retail. Cena – 94 000 rublů za moduly (rekordéry se neprodávají).
- TRASSIR
Software stojí 79 000 rublů + 32 000 rublů za rekordér. Klienti společnosti jsou převážně velké firmy (továrny, těžařské společnosti, univerzity, sportovní komplexy). Ale hlavní důraz společnost klade na tradiční videodozory, nikoli na rozpoznávání obličejů. I když jejich videorekordéry jsou skvělé i pro tyto úkoly.
- FindFace
Společnost vyvíjí a prodává pouze specializovaný software pro rozpoznávání obličejů. Výběr konfigurace serverů pro uchovávání a zpracování dat budete muset provést sami.
- Ivideon
Cloudová služba videonáhlídkových a videoanalytických služeb, která nabízí své služby podnikům s omezeným rozpočtem. Služba funguje prakticky s jakýmikoli kamerami, cena připojení jednoho zařízení – od 3 150 rublů s analýzou do 100 unikátních tváří za den a základním záznamem do cloudového archivu po dobu 5 dní.
Výběr „hardwaru“ pro systémy Face Recognition
S jednou Full HD kamerou pro zpracování videostreamu, který obsahuje 10 tváří v záběru, bude potřeba jedno jádro procesoru s frekvencí 2,8 GHz. Pokud je v záběru málo tváří (od 1 do 3), pak jedno procesorové jádro snadno zvládne i zpracování dvou videostreamů.
Z tohoto příkladu je zřejmé, že i v jednoduchém systému je třeba mít určitou rezervu v „hardwaru“. Pokud na objekt současně vstoupí ne 10, ale 15 lidí, bude potřeba už druhé jádro s obdobným výkonem.
Proto pro tradiční systém, s ohledem na špičkové zatížení, je nutné udržovat dvojité rezervní zdroje.
Abychom lépe pochopili, kolik stojí tradiční systém rozpoznávání tváří, vezmeme jako příklad obchod a spočítáme náklady tradičního a cloudového systému rozpoznávání tváří.
Výpočet nákladů: cena tradičního systému rozpoznávání tváří
Předpokládejme, že zavádíme systém rozpoznávání tváří v síti lékáren, která se skládá z 16 poboček. Průměrně každou den navštíví 500 zákazníků.
Aby bylo možné plně rozpoznávat obličeje, je možné na každý objekt sledování nainstalovat jednu otočnou kameru nebo kameru s mechanickým objektivem.
V případě použití tradičního systému budou náklady následující:
- Pro každou lékárnu bude potřeba alespoň jeden specializovaný videorekordér. Jeho maloobchodní cena se pohybuje kolem 40 000 Kč.
- Pro každého rekorderu bude navíc potřeba speciální pevný disk (nezaměňovat s běžným HDD pro PC) s minimální kapacitou 4 TB, aby bylo možné nahrávat video stream v rozlišení 1920x1080 při vysoké intenzitě pohybu. Průměrná maloobchodní cena je 10 000 Kč.
- Do rozpočtu by měly být zahrnuty náklady na údržbu systému videodohledu (například výjezd technika k opravě chyb, aktualizace softwaru nebo výměna HDD). Cena takových prací je 12 000 Kč/rok (návštěva jednou za čtvrtletí) pro každou pobočku (podle ceníku jedné z montážních firem).
- Minimální cena plnohodnotného softwaru pro rozpoznávání tváří je průměrně 120 000 Kč na kameru (licence bez časového omezení).
- Podle údajů společnosti Backblaze vyžaduje přibližně 50 % všech pevných disků výměnu do 6. roku používání. Takže po 5 letech nepřetržitého používání selže přibližně 8 disků, a pokud takový systém neumožňuje zálohování, měly by být průměrně kalkulovány další náklady ve výši 1,6 disku ročně, nebo 16 000 Kč/rok.
Kapitalizované náklady (bez ohledu na cenu kamer) dosáhnou 2 928 000 Kč/rok.
Náklady na cloudový systém
V případě cloudového systému bude cena tarifu videodohledu s rozpoznáváním 500 tváří/den činit 4 750 Kč/měsíc (57 000 Kč/rok) za kameru, nebo 912 000 Kč/rok za 16 kamer.
Připomínáme, že majitel sítě nebude muset pořizovat žádný další „hardware“. Náklady na údržbu rovněž nejsou nutné, protože všechny cloudové servery spravuje poskytovatel cloudových služeb v datovém centru.
Dojde k úspoře více než 3x během prvního roku provozu systému.
Mezičlánek a další „výhody“
Ve výpočtech výše je důležitý nuance: po 3 letech provozu tradiční systém podle celkových nákladů bude levnější než cloudové rozpoznávání obličejů. Je třeba vzít v úvahu dva faktory.
Za prvé, hardware, který vlastník sítě zakoupí, během 3 let provozu zastará. Naopak jistě se objeví nové, dokonalejší technologie a algoritmy rozpoznávání obličejů, které budou fungovat na výkonnějších „strojích“. A po 3 letech bude pravděpodobně nutné kompletně vyměnit hardware na místech.
S cloudovým systémem to není třeba – služba se neustále zlepšuje a aktualizuje díky vývoji algoritmů a růstu výpočetní síly datových center. Podpora bezpečnostních standardů také není vázána na hardware.
Za druhé, úspora prostředků v prvních letech umožní otočit tyto peníze několikrát, čímž přinese další zisk podniku.
Minulost, přítomnost a budoucnost cloudového rozpoznávání obličejů
Evoluce systémů rozpoznávání v posledních letech zrychlila. Ještě nedávno místo složitých algoritmů a neuronových sítí obvyklý zaměstnanec bezpečnostní služby jednoduše porovnával pomocí počítače zachycené programem obličeje s databázemi a označoval, kdo ti lidé jsou.
Navíc systémy pracovaly prostřednictvím lokálních serverů. Proto pro používání služby musel uživatel nainstalovat dedikovaný PC nebo speciální videorekordér. To znamenalo dodatečné náklady na vybavení a provozní náklady.
Cloudové rozpoznávání obličejů nevyžaduje nákup a konfiguraci žádného dalšího vybavení kromě kamer a bude fungovat s těmi kamerami, které jsou již nainstalovány na objektu.
Není nutné mít tým specialistů pro údržbu vybavení. Problémy technického stavu zařízení řeší sám poskytovatel služby (a dělá to efektivněji než nespecializované firmy).
Cloudové rozpoznávání přetváří objemný a zranitelný systém z lokálních analytických serverů na flexibilní a odolnou cloudovou strukturu. V praxi to znamená, že systém rozpoznávání již není závislý na schopnostech konkrétního serveru zakoupeného a nainstalovaného v kanceláři klienta, ani na IT infrastruktuře, kterou tento klient má. Není potřeba nakupovat nové zařízení a dlouze vyjednávat s dodavatelem o konfiguraci a možnostech jeho rozšíření.
Cloud automaticky rozděluje zátěž po celé dostupné infrastruktuře s výkonnými servery. Klient nemusí držet málo používané kapacity v záloze pro práci v obdobích neočekávaných výkyvů zátěže (svátky, víkendy). Více informací o možnostech systému se můžete dozvědět, s námi.
„Pravda kávu“ a OneBucksCoffee nyní vyvolaly bouři diskuzí, ale velmi brzy prakticky nezůstane žádná společnost v offline podnikání bez videoanalýzy. Hráči na spotřebitelském trhu mají naléhavou potřebu poznat svého zákazníka tváří v tvář: personalizovat služby a nabídky, analyzovat náladu hosta, snižovat náklady a vracet zákazníky, nikoli pouze kupovat technologická řešení pro lepší reporty.
Zdroj: habr.com
