Die nahe Zukunft
Es gibt mehrere Methoden, mit denen Gesichtserkennungssysteme arbeiten, aber im Allgemeinen handelt es sich um Technologien, die in der Lage sind, eine Person anhand eines digitalen Bildes oder eines Frames aus einer Videoquelle zu identifizieren.
Viele Smartphone-Besitzer nutzen täglich die Gesichtserkennung, jedoch ist die Erkennungsgeschwindigkeit auf mobilen Geräten nicht kritisch, und die Anzahl der Nutzer übersteigt selten ein oder zwei Personen. Für Büro- und Außensysteme (bei der Massen-erkennung) werden andere Technologien eingesetzt.
Kürzlich wurde auf Habr über : die Moskauer Netzwerk-Cafés „Pravda Coffee“ und OneBucksCoffee diskutiert, die in ihren Einrichtungen einen Gesichtserkennungsdienst testen.
Die Cafés nutzen unsere technische Lösung. Heute werden wir detailliertere Informationen darüber bereitstellen. Natürlich haben wir bereits über die Technologie gesprochen, aber es gibt etwas Neues — die Lösung ist nun wirklich cloud-basiert. Und das ändert alles.
Wie funktioniert die Gesichtserkennungstechnologie?
Das Erste, was das System tun muss, ist, im Bild ein Gesicht zu erkennen und mithilfe von Algorithmen sicherzustellen, dass es sich tatsächlich um ein menschliches Gesicht handelt.
Nach der initialen Erkennung werden verschiedene individuelle Merkmale an festen Punkten bestimmt – beispielsweise wird der Abstand zwischen den Augen sowie eine Vielzahl anderer Parameter berücksichtigt.
Anschließend suchen andere Algorithmen in verschiedenen vordefinierten Datenbanken und geben einen Prozentwert für die Ähnlichkeit mit dem gesuchten Datensatz aus. Wenn der Ähnlichkeitswert ausreichend hoch ist, gilt das Gesicht als erkannt.
Ohne auf Details einzugehen (das Foto zur Analyse muss zunächst normalisiert werden, bevor es an das neuronale Netzwerk übergeben wird, das einen bestimmten Deskriptor ausliest), besteht die Hauptschwierigkeit der Lösung derzeit nicht in den Technologien (Algorithmen) selbst, sondern in der Umsetzung.
Erkennungssysteme entwickeln sich in mehreren Richtungen, die je nach Ansatz zur Informationsverarbeitung kategorisiert werden. Manchmal ist es schwierig zu entscheiden, welches System die spezifische Aufgabe am besten erfüllt.
Vielfalt der Systeme
Daten können in der Cloud, auf lokalen Servern im Sicherheitsperimeter des Unternehmens oder direkt auf den Kameras verarbeitet werden.
Im letzteren Fall wird die gesamte Analyse von der Kamera selbst durchgeführt, und die bereits verarbeiteten Informationen gelangen zum Server. Das Hauptmerkmal des Systems ist die hohe Genauigkeit und die Möglichkeit, viele Geräte an einen einzigen Server anzuschließen.
Trotz scheinbarer Einfachheit und Skalierbarkeit hat diese Technologie auch ihre Nachteile. Einer davon ist der hohe Preis. Darüber hinaus gibt es momentan keinen einheitlichen Standard für die Darstellungsform von Informationen, die spezialisierte Kameras an Server übertragen. Die Datensätze können sich erheblich zwischen verschiedenen Anbietern unterscheiden.
Das „einfache“ Gesichtserkennungssystem von
IP-Kamerasysteme mit integrierter Videoanalyse sind serverbasierten Lösungen unterlegen, haben aber auch bei der Verwendung traditioneller Systeme auf Basis von Rekordern und/oder lokalen Servern keinen Kostenvorteil.
Programme und Preise* Gesichtserkennung
*Laut Informationen aus öffentlichen Quellen.
Angesichts der Komplexität der Algorithmen und der hohen Kosten für Serverhardware von Videoanalyse-Modulen waren Gesichtserkennungssysteme lange Zeit teuer.
Zusätzlich beeinflusst der während des Betriebs generierte hohe Netzwerkverkehr die Gesamtkosten der Lösung – neben den Ausgaben für leistungsstarke Server mussten auch in aktive Netzwerkausrüstung und „dicke“ Kommunikationsleitungen investiert werden.
Heute gibt es auf dem russischen Markt mehrere große Anbieter, die qualitativ hochwertige Algorithmen zur Analyse und Verarbeitung von Videodaten anbieten. Gemein ist ihnen das Interesse an Projekten, die mit Großunternehmen verbunden sind. Diese Fokussierung lässt sich einfach erklären – die Kosten für die Lösung überschreiten bei weitem die Möglichkeiten kleiner und mittlerer Unternehmen.
- ISS
Die Software „SecurOS Face“.
Die Kosten für die Lizenz des Gesichtserfassungsmoduls betragen 41.275 Rubel pro Kanal. Die Software wird auf einem Server für Gesichtserkennung oder auf einem Server für deren Detektion installiert.
Die Kosten für die Lizenz des Gesichtserkennungsmoduls für 1.000 Personen in der Datenbank betragen 665.760 Rubel. Es wird auf einem Server für Gesichtserkennung installiert.
- Sigur
Ein russischer Entwickler von Hardware und Software für Zugangskontrollsysteme.
Die Lizenzkosten für das Verifizierungsmodul für eine Kamera betragen 50.000 Rubel.
Die Lizenzgebühr für das Modul zur Gesichtserkennung für eine Kamera beträgt 7.000 Rubel.
Der Preis für die Lizenz zur Datenbank für bis zu 1.000 Gesichter beträgt 294.000 Rubel.
- ITV
Die Software «Intellect» zur Gesichtserkennung mit einer Speicherkapazität von 1.000 Referenzgesichtern kostet 314.000 Rubel.
Der Kern des Systems kostet 20.300 Rubel. Die Verbindung eines Video-Kanals kostet 6.000 Rubel.
- Macroscop
Das Modul zur Gesichtserkennung Macroscop Basic mit einer Datenbankgröße von bis zu 1.000 Gesichtern kostet 240.000 Rubel.
Die Lizenz für die Nutzung einer IP-Kamera beträgt 16.500 Rubel.
Bis vor kurzem wurden Lösungen von Macroscop nur zur Sicherheit besonders wichtiger Objekte mit großer Besucherzahl wie Stadien, Flughäfen und Fabriken eingesetzt. Jetzt bietet das Unternehmen sein Produkt auch für den Einzelhandel an. Der Preis beträgt 94.000 Rubel pro Modul (Recorder werden nicht verkauft).
- TRASSIR
Die Software kostet 79.000 Rubel + 32.000 Rubel für den Recorder. Die Hauptkunden des Unternehmens sind große Firmen (Fabriken, Rohstoffunternehmen, Universitäten, Sportkomplexe). Der Fokus des Unternehmens liegt jedoch auf traditioneller Videoüberwachung und nicht auf Gesichtserkennung. Obwohl ihre Video-Recorder auch hervorragend für diese Aufgaben geeignet sind.
- FindFace
Das Unternehmen entwickelt und verkauft ausschließlich spezialisierte Software zur Gesichtserkennung. Bei der Auswahl der Serverkonfigurationen zur Speicherung und Verarbeitung von Daten sind Sie selbst verantwortlich.
- Ivideon
Ein Cloud-Service für Videoüberwachung und Videoanalyse, der Unternehmen mit einem begrenzten Budget Dienstleistungen anbietet. Der Service funktioniert praktisch mit allen Kameras. Die Kosten für die Anbindung eines Geräts beginnen bei 3.150 Rubel, einschließlich der Analyse von bis zu 100 einzigartigen Gesichtern pro Tag und einer grundlegenden Aufnahme im Cloud-Archiv für 5 Tage.
Hardware-Auswahl für Face Recognition-Systeme
Mit einer Full HD-Kamera, die einen Video-Stream mit 10 Gesichtern im Bild verarbeitet, benötigen Sie einen CPU-Kern mit einer Frequenz von 2,8 GHz. Wenn im Bild nur wenige Gesichter (von 1 bis 3) zu sehen sind, kann ein einzelner CPU-Kern problemlos auch zwei Video-Streams verarbeiten.
Aus diesem Beispiel wird deutlich, dass selbst in einem einfachen System eine gewisse Hardware-Reserve notwendig ist. Denn wenn gleichzeitig nicht 10, sondern 15 Personen den Raum betreten, wird bereits ein zweiter Kern mit ähnlicher Leistung benötigt.
Daher ist es erforderlich, für den Betrieb eines traditionellen Systems unter Berücksichtigung von Spitzenlasten doppelte Backup-Kapazitäten vorzuhalten.
Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie viel ein traditionelles Gesichtserkennungssystem kostet, nehmen wir als Beispiel einen Verkaufsstand und berechnen die Kosten eines traditionellen und eines Cloud-Gesichtserkennungssystems.
Kostenberechnung: die Kosten eines traditionellen Gesichtserkennungssystems
Angenommen, wir setzen ein Gesichtserkennungssystem in einem Netzwerk von 16 Apotheken ein. Im Durchschnitt besuchen täglich 500 Kunden jede Apotheke.
Um Gesichter effektiv zu erkennen, kann an jedem Überwachungsobjekt eine Drehkamera oder eine Kamera mit motorisiertem Objektiv installiert werden.
Bei der Verwendung eines traditionellen Systems würden die Kosten wie folgt aussehen:
- Für jede Apotheke wird mindestens ein spezialisierter Video-Recorder benötigt. Der Einzelhandelspreis beträgt etwa 400 €.
- Jeder Rekorder benötigt zudem eine spezielle Festplatte (nicht zu verwechseln mit einer herkömmlichen HDD für PCs) mit einer Kapazität von mindestens 4 TB, um den Videostream in einer Auflösung von 1920x1080 bei hoher Bewegungsintensität aufzuzeichnen. Der durchschnittliche Einzelhandelspreis liegt bei 10.000 Rubel.
- Im Budget sollte auch die Kosten für die Wartungsarbeiten des Überwachungssystems eingeplant werden (zum Beispiel die Anfahrt eines Technikers zur Fehlerbehebung, Softwareaktualisierung oder Festplattentausch). Die Kosten für solche Arbeiten betragen 12.000 Rubel/Jahr (Vierteljahresbesuch) für jedes Objekt (gemäß der Preisliste eines Installationsteams).
- Die Mindestkosten für eine voll funktionsfähige Software zur Gesichts- erkennung liegen im Durchschnitt bei 120.000 Rubel pro Kamera (unbegrenzte Lizenzdauer).
- Laut dem Unternehmen Backblaze müssen etwa 50 % aller Festplatten nach 6 Jahren Nutzung ersetzt werden. Somit fallen nach 5 Jahren ununterbrochener Nutzung etwa 8 Festplatten aus, und wenn in einem solchen System keine Redundanz vorgesehen ist, sollten im Durchschnitt zusätzliche Kosten von 1,6 Festplatten pro Jahr eingeplant werden, was 16.000 Rubel/Jahr entspricht.
Die Investitionskosten (ohne die Kosten für Kameras) betragen 2.928.000 Rubel/Jahr.
Kosten für das Cloud-System
Im Falle des Cloud-Systems beträgt der Tarif für die Videoüberwachung mit der Erkennung von 500 Gesichtern pro Tag 4.750 Rubel/Monat (57.000 Rubel/Jahr) pro Kamera oder 912.000 Rubel/Jahr für 16 Kameras.
Es sei daran erinnert, dass der Netzwerkbesitzer kein zusätzliches „Hardware“ anschaffen muss. Wartungskosten sind ebenfalls nicht erforderlich, da alle Cloud-Server vom Cloud-Dienstanbieter im Rechenzentrum gewartet werden.
Es ergibt sich eine Einsparung von über dem Dreifachen im ersten Jahr der Systemnutzung.
Zwischenergebnis und zusätzliche Vorteile
In den obigen Berechnungen gibt es einen wichtigen Punkt: Nach 3 Jahren Betrieb wird das traditionelle System hinsichtlich der Gesamtkosten günstiger als die Cloud-Gesichtserkennung sein. Hier sollten zwei Faktoren berücksichtigt werden.
Erstens, die Ausrüstung, die der Netzwerkbesitzer kauft, wird nach 3 Jahren Nutzung veraltet sein. Aber sicher werden neue, fortschrittlichere Technologien und Algorithmen zur Gesichtserkennung entstehen, die auf leistungsfähigerer Hardware basieren. Und nach 3 Jahren wird es höchstwahrscheinlich erforderlich sein, die Ausrüstung an den Standorten vollständig zu ersetzen.
Mit einem Cloud-System ist das nicht notwendig – der Service verbessert sich ständig durch die Entwicklung von Algorithmen und das Wachstum der Rechenleistung der Rechenzentren. Die Unterstützung von Sicherheitsstandards ist ebenfalls nicht an die Hardware gebunden.
, versucht der MLFQ, die Einsparungen in den ersten Jahren ermöglichen es, dieses Geld mehrfach zu reinvestieren, wodurch zusätzliches Einkommen für das Unternehmen generiert wird.
Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der Cloud-Gesichtserkennung
Die Evolution von Erkennungssystemen hat sich in den letzten Jahren beschleunigt. Noch vor kurzer Zeit verglich ein gewöhnlicher Mitarbeiter der Sicherheitsabteilung mit Hilfe eines Computers einfach die von der Software erfassten Gesichter mit Datenbanken und notierte, wer all diese Personen waren.
Außerdem arbeiteten die Systeme über lokale Server. Daher war es notwendig, einen dedizierten PC oder einen speziellen Video-Recorder zu installieren, um den Dienst nutzen zu können. Das bedeutet zusätzliche Kosten für die Hardware und Betriebskosten.
Cloud-gestützte Gesichtserkennung erfordert keine Anschaffung oder Einrichtung weiterer Hardware außer den Kameras und funktioniert mit den bereits installierten Geräten vor Ort.
Es ist nicht notwendig, ein Team von Spezialisten zur Wartung der Hardware zu beschäftigen. Probleme mit dem technischen Zustand der Geräte werden vom Serviceanbieter selbst gelöst, und das in der Regel effizienter als von nicht spezialisierten Unternehmen.
Cloud-gestützte Gesichtserkennung verwandelt ein unhandliches und anfälliges System lokaler Analyse-Server in eine flexible und ausfallsichere Cloud-Infrastruktur. In der Praxis bedeutet das, dass das Erkennungssystem nicht mehr von den Kapazitäten eines bestimmten Servers abhängt, der in den Büroräumen des Kunden gekauft und installiert wurde, noch von der IT-Infrastruktur, die dieser Kunde hat. Es ist nicht nötig, neue Hardware zu erwerben und lange Abstimmungen mit dem Anbieter bezüglich der Konfiguration und Skalierbarkeit vorzunehmen.
Die Cloud verteilt automatisch die Last auf die gesamte verfügbare Infrastruktur mit leistungsstarken Servern. Der Kunde muss keine selten genutzten Ressourcen für unerwartete Lastspitzen (z.B. Feiertage, Wochenenden) bereithalten. Detaillierte Informationen zu den Möglichkeiten des Systems erhalten Sie, bei uns.
Aktuell sorgen „Truth Coffee“ und OneBucksCoffee für viel Diskussion, doch bald wird kaum ein Unternehmen im stationären Geschäft ohne Videoanalytik auskommen. Die Akteure des Verbrauchermarktes haben ein dringendes Bedürfnis, ihre Kunden persönlich zu erkennen: Dienstleistungen und Angebote zu personalisieren, die Stimmung der Gäste zu analysieren, Kosten zu senken und Kunden zurückzugewinnen, anstatt nur technologische Lösungen für die Berichterstattung zu kaufen.
Quelle: habr.com
