Pilve näotuvastuse eelised

Lähedane tulevik

On mitmeid meetodeid, mille kaudu näo tuvastamise süsteemid töötavad, kuid üldiselt on tegemist tehnoloogiaga, mis suudab inimest tuvastada digitaalse pildi või videoklipi kaadri põhjal.

Paljud nutitelefonide omanikud kasutavad iga päev näotuvastust, kuid mobiilseadmetes pole tuvastamise kiirus kriitiline ning kasutajate arv harva ületab ühte või kahte inimest. Kontori- ja tänavasüsteemides (masstuvastamisel) rakendatakse teisi tehnoloogiaid.

Hiljuti arutleti Habras uudis: Moskva kohvikud «Pravda kohv» ja OneBucksCoffee alustasid näotuvastus teenuse testimist oma ettevõtetes.

Kohvikud kasutavad meie tehnilist lahendust. Ja täna räägime sellest lähemalt. Muidugi oleme juba rääkinud tehnoloogiast, kuid nüüd on midagi uut — lahendus on tõeliselt pilvepõhine. Ja see muudab kõike.

Kuidas näotuvastustehnoloogia töötab

Esimene asi, mida süsteem peaks tegema, on kaadris näo eristamine ja algoritmide abil veenduda, et see on tõepoolest inimnägu.

Pärast esialgset tuvastamist määratakse erinevad individuaalsed jooned fikseeritud punktide põhjal — näiteks arvestatakse silmade vahemaa ja veel kümneid teisi parameetreid.

Seejärel otsivad teised algoritmid erinevates eelnevalt loodud andmebaasides ja annavad välja sarnasuse protsendi otsitava andmemustri suhtes. Kui sarnasuse protsent on piisavalt kõrge, loetakse nägu tuvastatuks.

Kui mitte süveneda detailidesse (foto analüüsiks tuleb enne üle kanda normaalsetesse vormidesse, enne kui edastada närvivõrgule, mis loeb teatud descriptorit), seisneb praegu peamine probleem mitte tehnoloogiates (algoritmides), vaid rakendamises.

Tuvastamissüsteemid arenevad mitmes suunas, mida klassifitseeritakse teabe töötlemise lähenemise järgi. Aeg-ajalt on keeruline valida, milline süsteem suudab konkreetse ülesandega kõige paremini toime tulla.

Süsteemide mitmekesisus

Andmeid saab töödelda pilves, kohalikel serveritel, ettevõtte turvaringi disainitud serveritel või otse kaameratel.

Viimasel juhul toimub kogu analüüs kaamera enda poolt, ning serverisse saadetakse juba töödeldud teave. Süsteemi peamine eelis on kõrge täpsus ja võimalus ühendada ühele serverile palju seadmeid.

Kuigi see tehnoloogia näib lihtne ja kergesti skaleeritav, on tal ka puudusi. Üks nendest on kõrge hind. Praegu puudub ka ühtne standard andmete esitamiseks, mida spetsialiseeritud kaamerad serverisse edastavad. Andmekogud võivad erinevate tootjate vahel oluliselt erineda.

Lihtne näotuvastussüsteem Panasonic

IP-kaamerate põhised süsteemid, millel on sisseehitatud videoanalüüsi funktsioon, jäävad populaarsuses alla serveripõhistele lahendustele. Kuid ka traditsioonilise registri ja/või kohaliku serveriga süsteemi kasutamisel ei saa kokku hoida.

Programmid ja hinnad* Näotuvastus

*Teave avatud allikatest.

Arvestades algoritmide keerukust ja serveritehnika kõrget hinda videoanalüüsi moodulite jaoks, on näotuvastussüsteemid pikka aega olnud kallis nauding.

Lisaks lahenduse maksumusele mõjutab seda protsessi käigus genereeritav suur võrgu liiklus – lisaks võimsate serverite kuludele tuli investeerida ka aktiivsesse võrguteenusesse ja "paksudesse" sidekanalitesse.

Tänaseks on Venemaa turul kohal mitmed suured tegijad, kes pakuvad kvaliteetseid videoanalüüsi ja töötlemise algoritme. Nende ühendab huvi suurte ettevõtetega seotud projektide vastu. Sellise fookuse seletamine on väga lihtne – lahenduse maks need ületavad väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete võimalusi.

• ISS

Tarkvara «SecurOS Face».

Näotuvastuse mooduli litsentsi maksumus on 41 275 rubla kanali kohta. Tarkvara paigaldatakse näotuvastuse serverisse või nende tuvastamise serverisse.

Näotuvastuse mooduli litsents 1000 inimese andmebaasi kohta maksab 665 760 rubla. Paigaldatakse näotuvastuse serverisse.

• Sigur

Venemaa seadmete ja tarkvara arendaja juurdepääsukontrolli süsteemide jaoks.

Näotuvastuse kontrollimooduli litsents ühe kaamera kohta maksab 50 000 rubla.

Ühe kaamera näotuvastuse mooduli litsents maksab 7 000 rubla.

Kuni 1 000 näo andmebaasi litsents maksab 294 000 rubla.

• ITV

Intellekti tarkvara näo tuvastamiseks 1 000 näidise andmebaasiga maksab 314 000 rubla.

Süsteemi tuum maksab 20 300 rubla. Videokanali ühendamine maksab 6 000 rubla.

• Macroscop

Macroscop Basic näotuvastuse moodul kuni 1 000 näoga maksab 240 000 rubla.

Litsents ühe IP-kaamera kasutamiseks maksab 16 500 rubla.

Veel hiljuti kasutati Macroscop'i lahendusi peamiselt oluliste objektide, näiteks staadionite, lennujaamade ja tehaste turvamiseks. Kuid nüüd pakub ettevõte oma toodet ka jaemüügis. Hind on 94 000 rubla mooduli eest (registreerijaid ei müüda).

• TRASSIR

Tarkvara maksab 79 000 rubla + 32 000 rubla registreerija eest. Klientide hulka kuuluvad peamiselt suured ettevõtted (tehased, kaevandamisettevõtted, ülikoolid, spordikompleksid). Kuid ettevõte keskendub traditsioonilisele videovalvele, mitte näotuvastusele. Kuigi nende videoregistraatorid sobivad ka nende ülesannete täitmiseks.

• FindFace

Ettevõte arendab ja müüb ainult spetsialiseeritud tarkvara näotuvastuse jaoks. Serverite konfiguratsiooni andmete salvestamiseks ja töötlemiseks peate valima ise.

• Ivideon

Pilveteenus video jälgimiseks ja videoanalüüsiks, mis pakub teenuseid madala eelarvega äridele. Teenus Ivideon Faces töötleb praktiliselt kõiki kaameraid, ühendi hind ühe seadme jaoks algab 3 150 rubla ja analüüsib kuni 100 ainulaadset nägu päevas, samuti pakub see baas salvestust pilvearhiivi 5 päeva jooksul.

Riistvara valimine näotuvastus süsteemide jaoks

Ühe Full HD kaamera jaoks, mis töötleb videovoogu 10 näo sisaldusega kaadris, on vajalik üks protsessorituum sagedusega 2,8 GHz. Kui kaadris on vähe nägusid (1 kuni 3), siis suudab üks protsessorituum kergesti hallata kaht videovoogu.

Sellest näitest on näha, et isegi lihtsas süsteemis peab olema teatud varu 'riistvaras'. Sest kui objektile siseneb korraga mitte 10, vaid 15 inimest, on juba vajalik teine tuum sarnase jõudlusega.

Seetõttu nõuab traditsioonilise süsteemi töö, arvesse võttes tipptunde, kahepoolseid varuressursse.

Kuna traditsioonilise näotuvastuse süsteemi maksumust on lihtsam mõista, toome näiteks jaemüügi koha ning arvutame traditsioonilise ja pilvesüsteemi näotuvastuse kulud.

Kuluarvutused: traditsioonilise näotuvastuse süsteemi maksumus

Oletame, et paigaldame näotuvastuse süsteemi apteekide kett, mis koosneb 16 punktist. Keskmiselt külastab igapäevaselt iga apteeki 500 klienti.

Näotuvastus on tõhus, kui igas jälgimispunktis on vähemalt üks pööratav kaamera või mehhaniseeritud objektiiviga kaamera.

Traditsioonilise süsteemi korral on kulud järgmised:

1. Iga apteegi jaoks on vajalik vähemalt üks spetsialiseeritud videoregistraator. Selle jaehind on umbes 40 000 rubla.
2. Iga registreerija jaoks on vajalik spetsiaalne kõvaketas (ära sega tavalise arvuti HDD-ga), mille maht on vähemalt 4 TB, et salvestada videot väikese 1920x1080 resolutsiooniga kõrge liikluse intensiivsuse korral. Keskmine jaehind on 10 000 rubla.
3. Eelarvesse tuleks lisada ka videovalve süsteemi hooldustööd (näiteks paigaldaja väljasõit vigade parandamiseks, tarkvara uuendamiseks või HDD vahetamiseks). Selliste tööde maksumus on 12 000 rubla/aastas (väljasõit kord kvartalis) iga objekti jaoks (vastavalt ühe paigaldusettevõtte hinnakirjale).
4. Funktsionaalne tarkvara näotuvastuseks maksab keskmiselt 120 000 rubla kaamera kohta (piiramatu tähtajaga litsents).
5. Ettevõtte Backblaze andmetel vajab umbes 50% kõvakettad kuue aasta jooksul väljavahetamist. Seega, viis aastat järjepidevat kasutamist toob välja umbes 8 ketast, ja kui sellises süsteemis ei ole varukoopiat, tuleks keskmiselt arvestada täiendavate kuludega 1,6 ketast aastas, ehk 16 000 rubla/aasta.

Kapitaalikulud (ilma kaamerate maksumuseta) on 2 928 000 rubla/aastas.

Pilvesüsteemi kulud

Pilvesüsteemi puhul maksab näotuvastamise videovalve hind 500 näo/päev tariifi osas 4 750 rubla/kuus (57 000 rubla/aastas) kaamera kohta, või 912 000 rubla/aastas 16 kaamera eest.

Tuletame meelde, et mingit täiendavat «rauda» võrgu omanik ostma ei pea. Tehnilise hoolduse kulud samuti puuduvad, kuna kõik pilveserverid hooldab pilveteenuse pakkuja andmekeskuses.

Esimese aasta jooksul on kokkuhoid rohkem kui 3 korda.

Vahekokkuvõte ja täiendavad «boonused»

Eelnevates arvutustes on oluline nüanss: kolme aasta pärast muutub traditsiooniline süsteem kogukulude poolest odavamaks kui pilve näotuvastamine. Siin tuleks arvesse võtta kahte tegurit.

Esiteks, seade, mille omandab võrgu omanik, muutub kolme aasta jooksul vananenuks. Küll aga tulevad kindlasti uued, täiustatud tehnoloogiad ja näo tuvastamise algoritmid, mis töötavad võimsamal riistvaral. Ja kolme aasta pärast on tõenäoliselt vajalik varustus punktides täielikult välja vahetada.

Pilvesüsteemi puhul seda tegema ei pea – teenus täiustub ja uuendatakse pidevalt algoritmide arengu ja andmekeskuste arvutusvõimekuse kasvu tõttu. Turvastandardite toetamine ei sõltu samuti riistvarast.

Teiseks, rahasääst esimesel aastal võimaldab neid raha mitu korda tagasi teenida, tuues ettevõttele täiendavat tulu.

Minevik, olevik ja tulevik pilvepõhises näo tuvastamises

Näotuvastussüsteemide areng viimastel aastatel on kiirenetud. Veel hiljuti kasutas tavaline turvatöötaja keerukate algoritmide ja närvivõrkude asemel arvutit, et võrrelda programmi salvestatud nägusid andmebaasidega ja märkis, kes kõik need inimesed on.

Lisaks töötasid süsteemid kohalike serverite kaudu. Seetõttu pidi teenuse kasutamiseks kasutaja alustama spetsiaalse arvuti või videoregistraatori paigaldamisega. See tähendab täiendavaid kulutusi seadmete soetamiseks ja nende hooldamiseks.

Pilvepõhine näotuvastus ei nõua teiste seadmete ostmist ja seadistamist, välja arvatud kaamerad, ning töötab juba objektil paigaldatud kaameratega.

Ei ole vaja hoida spetsialiste seadmete töö tagamiseks. Tehniliste probleemide lahendab teenuse pakkuja ise (ja teeb seda efektiivsemalt kui mittespetsialiseeritud ettevõtted).

Pilve tuvastamine muundab mahuka ja haavatava süsteemi kohalikest analüüsiserveritest paindlikuks ja vikasailmaks pilvestruktuuriks. Praktikas tähendab see, et tuvastamissüsteem ei sõltu enam konkreetse serveri võimetest, mis on ostetud ja paigaldatud kliendi kontorisse, samuti selle kliendi IT-infrastruktuurist. Uue seadme ostmine ja konfiguratsiooni ning laiendamisvõimaluste kokkuleppimine tarnijaga pole enam vajalik.

Pilv jaotab automaatselt koormuse kogu saadaval olevas infrastruktuuris, kasutades võimsaid servereid. Kliendil ei ole vaja hoida harva kasutatavaid ressursse varuks ootamatute koormuse tõusude (pühade, nädalavahetuste) jaoks. Süsteemi võimalustega saab lähemalt tutvuda, konsulteerides meiega.

Praeguseks on «Truth Coffee» ja OneBucksCoffee tekitanud palju arutelusid, kuid peagi jääb praktiliselt ükski füüsilise äri ettevõte, millel ei ole videotehnoloogiat. Tarbijaturu mängijatel on terav vajadus oma klienti isiklikult tundma õppida: kohandada teenuseid ja pakkumisi, analüüsida külastaja meeleolu, vähendada kulusid ja tuua kliente tagasi, mitte lihtsalt osta tehnoloogilisi lahendusi raportite koostamiseks.

Allikas: habr.com