Un avenir proche
Il existe plusieurs méthodes par lesquelles fonctionnent les systèmes de reconnaissance faciale, mais dans l'ensemble, il s'agit d'une technologie capable d'identifier une personne à partir d'une image numérique ou d'une image extraite d'une source vidéo.
De nombreux propriétaires de smartphones utilisent chaque jour la reconnaissance faciale, mais sur les appareils mobiles, la vitesse de reconnaissance n'est pas critique et le nombre d'utilisateurs est rarement supérieur à une ou deux personnes. Pour les systèmes de bureau et de rue (lors de la reconnaissance de masse), d'autres technologies sont appliquées.
Récemment, sur Habr, il a été discuté : les cafés réseau « Pravda Coffee » et OneBucksCoffee à Moscou ont commencé à tester un service de reconnaissance faciale dans leurs établissements.
Les cafés utilisent notre solution technique. Aujourd'hui, nous allons vous en parler plus en détail. Bien sûr, nous avions déjà parlé de la technologie elle-même, mais il y a eu des nouveautés — la solution est devenue véritablement cloud, ce qui change tout.
Comment fonctionne la technologie de reconnaissance faciale
La première chose que doit faire le système est d'isoler le visage dans le cadre et de s'assurer à l'aide d'algorithmes que c'est effectivement un visage humain.
Après la détection initiale, diverses caractéristiques individuelles sont déterminées selon des points fixes — par exemple, la distance entre les yeux et des dizaines d'autres paramètres.
Ensuite, d'autres algorithmes recherchent dans diverses bases de données préétablies et fournissent un pourcentage de similarité avec l'échantillon de données recherché. Si le pourcentage de similarité est suffisamment élevé, le visage est considéré comme reconnu.
Sans entrer dans les détails (la photo à analyser doit encore être normalisée avant d'être transmise au réseau neuronal qui lit un certain descripteur), la principale difficulté de la solution à ce jour ne repose pas sur les technologies elles-mêmes (les algorithmes), mais sur leur mise en œuvre.
Les systèmes de reconnaissance évoluent dans plusieurs directions, classées selon l'approche de traitement de l'information. Parfois, il est difficile de choisir quel système sera le plus efficace pour une tâche spécifique.
La diversité des systèmes
Les données peuvent être traitées dans le cloud, sur des serveurs locaux déployés dans le périmètre de sécurité de l'entreprise ou directement sur les caméras.
Dans ce dernier cas, toute l'analyse est effectuée par la caméra elle-même, et les informations traitées sont envoyées au serveur. Le principal atout du système est sa grande précision et la possibilité de connecter un grand nombre d'appareils à un seul serveur.
Bien que cette technologie semble simple et facile à évoluer, elle présente également des inconvénients. L'un d'eux est son coût élevé. De plus, à l'heure actuelle, il n'existe pas de norme unique pour la présentation des informations que les caméras spécialisées transmettent au serveur. Ainsi, l'ensemble des données peut varier considérablement d'un fournisseur à l'autre.
Système de reconnaissance faciale « simple » de
Les systèmes basés sur des caméras IP avec analyse vidéo intégrée sont moins populaires que les solutions serveur. Cependant, même avec un système traditionnel basé sur un enregistreur et/ou un serveur local, il n'est pas possible de faire des économies.
Programmes et prix* Reconnaissance faciale
*D'après des informations issues de sources ouvertes.
Compte tenu de la complexité des algorithmes et du coût élevé du matériel serveur pour les modules d'analyse vidéo, les systèmes de reconnaissance faciale ont longtemps été un plaisir coûteux.
De plus, le coût de la solution est influencé par le trafic réseau important généré pendant le fonctionnement – en plus des dépenses pour des serveurs puissants, il fallait également investir dans des équipements réseau actifs et des canaux de communication « larges ».
À ce jour, plusieurs grands acteurs officient sur le marché russe, proposant des algorithmes de qualité pour l'analyse et le traitement des données vidéo. Ils partagent un intérêt pour les projets liés aux grandes entreprises. Cette concentration est facile à expliquer – le coût de la solution dépasse largement les capacités des petites et moyennes entreprises.
- ISS
Le logiciel « SecurOS Face ».
Le coût de la licence pour le module de capture faciale est de 41 275 roubles par canal. Le logiciel est installé sur le serveur de reconnaissance faciale ou sur celui de détection des visages.
Le coût de la licence du module de reconnaissance faciale pour 1000 personnes dans la base s'élève à 665 760 roubles. Il est installé sur le serveur de reconnaissance faciale.
- Sigur
Développeur russe d'équipements et de logiciels pour les systèmes de contrôle d'accès.
Le coût de la licence pour le module de vérification des visages par caméra est de 50 000 roubles.
Le coût de la licence du module d'identification faciale pour une caméra est de 7 000 roubles.
Le prix de la licence pour une base de données de jusqu'à 1 000 visages est de 294 000 roubles.
- ITV
Le logiciel « Intelligence » pour la reconnaissance faciale avec une mémoire de 1 000 visages dans la base de données coûte 314 000 roubles.
Le noyau du système coûte 20 300 roubles. La connexion du canal vidéo est de 6 000 roubles.
- Macroscop
Le module de reconnaissance faciale Macroscop Basic pour une base de données jusqu'à 1 000 visages coûte 240 000 roubles.
Licence pour le fonctionnement avec une caméra IP — 16 500 roubles.
Autrefois, les solutions de Macroscop étaient utilisées uniquement pour sécuriser des sites très sensibles avec un grand nombre de personnes : stades, aéroports, usines. Mais maintenant, l'entreprise propose son produit aussi pour le commerce de détail. Prix : 94 000 roubles par module (les enregistreurs ne sont pas vendus).
- TRASSIR
Le logiciel coûte 79 000 roubles + 32 000 roubles pour l'enregistreur. Les clients de l'entreprise sont principalement de grandes entreprises (usines, sociétés minières, universités, complexes sportifs). Cependant, l'accent principal de l'entreprise est mis sur la vidéosurveillance traditionnelle, et non sur la reconnaissance faciale. Bien que leurs enregistreurs vidéo soient également parfaitement adaptés à ces tâches.
- FindFace
L'entreprise développe et vend uniquement des logiciels spécialisés pour la reconnaissance faciale. Vous devrez choisir la configuration des serveurs pour le stockage et le traitement des données par vous-même.
- Ivideon
Service de vidéosurveillance et d'analyse vidéo dans le cloud, qui a proposé ses services aux entreprises disposant d'un budget limité. Le service fonctionne pratiquement avec n'importe quelles caméras, le coût de connexion d'un appareil est à partir de 3 150 roubles avec une analyse jusqu'à 100 visages uniques par jour et un enregistrement de base dans l'archive cloud pendant 5 jours.
Sélection du matériel pour les systèmes de reconnaissance faciale
Avec une caméra Full HD pour traiter un flux vidéo contenant 10 visages dans le cadre, il faudra un cœur de processeur avec une fréquence de 2,8 GHz. S'il y a peu de visages dans le cadre (de 1 à 3), un cœur de processeur peut facilement gérer le traitement de deux flux vidéo.
Cet exemple montre qu'il est même nécessaire d'avoir une certaine réserve en matériel dans un système simple. En effet, si 15 personnes entrent simultanément dans l'objet au lieu de 10, il faudra déjà un second cœur avec des performances similaires.
Par conséquent, pour faire fonctionner un système traditionnel, en tenant compte des charges de pointe, il est nécessaire de maintenir des capacités de réserve doubles.
Pour vous aider à visualiser le coût d'un système de reconnaissance faciale traditionnel, prenons comme exemple un point de vente et calculons le coût d'un système traditionnel et d'un système de reconnaissance faciale dans le cloud.
Calcul des coûts : coût d'un système de reconnaissance faciale traditionnel
Supposons que nous déployons un système de reconnaissance faciale dans une chaîne de pharmacies composée de 16 points de vente. En moyenne, chaque pharmacie est visitée par 500 clients par jour.
Pour une reconnaissance faciale complète, il est possible d'installer une caméra rotative ou une caméra à objectif mécanisé sur chaque objet de surveillance.
En cas d'utilisation d'un système traditionnel, les coûts seront les suivants :
- Chaque pharmacie nécessitera au moins un enregistreur vidéo spécialisé. Son coût de détail est d'environ 40 000 RUB.
- Pour chaque enregistreur, un disque dur spécial (ne pas confondre avec un HDD ordinaire pour PC) d'une capacité d'au moins 4 To sera nécessaire pour enregistrer le flux vidéo en résolution 1920x1080 à forte intensité de mouvement. Le coût de détail moyen est de 10 000 RUB.
- Le budget doit inclure les coûts d'entretien du système de vidéosurveillance (par exemple, déplacement d'un technicien pour corriger des erreurs, mettre à jour le logiciel ou remplacer le HDD). Le coût de ces services est de 12 000 RUB/an (visite une fois par trimestre) pour chaque site (selon le tarif d'une des entreprises d'installation).
- Le coût minimal d'un logiciel entièrement fonctionnel pour la reconnaissance faciale est en moyenne de 120 000 RUB par caméra (licence illimitée dans le temps).
- Selon les données de Backblaze, environ 50 % de tous les disques durs nécessitent un remplacement d'ici la sixième année d'exploitation. Ainsi, après 5 ans d'exploitation continue, environ 8 disques tomberont en panne. Dans le cas où un système de sauvegarde n'est pas prévu, il faut budgéter en moyenne des coûts supplémentaires équivalents à 1,6 disque par an, soit 16 000 RUB/an.
Les investissements en capital (sans tenir compte du coût des caméras) s'élèveront à 2 928 000 RUB/an.
Coûts du système cloud
Dans le cas d'un système cloud, le tarif de vidéosurveillance avec reconnaissance de 500 visages/jour coûtera 4 750 RUB/mois (57 000 RUB/an) par caméra, soit 912 000 RUB/an pour 16 caméras..
Rappelons qu'aucun matériel supplémentaire ne devra être acheté par le propriétaire du réseau. Les coûts de maintenance technique ne sont également pas nécessaires, car tous les serveurs cloud sont gérés par le fournisseur de services cloud dans le centre de données.
Il y a une économie de plus de trois fois pendant la première année d'exploitation du système.
Résumé et avantages supplémentaires
Dans les calculs ci-dessus, il y a un point important : après trois ans d'exploitation, le système traditionnel deviendra moins cher que la reconnaissance faciale cloud en termes de coûts globaux. Deux facteurs doivent être pris en compte ici.
Tout d'abord, le matériel que le propriétaire du réseau achètera obsolescent au bout de trois ans d'exploitation. En revanche, de nouvelles technologies et algorithmes de reconnaissance faciale, fonctionnant sur un matériel plus puissant, apparaîtront certainement. Et après trois ans, il faudra probablement remplacer complètement le matériel aux points.
Avec le système cloud, cela n'est pas nécessaire – le service s'améliore et se met à jour en permanence grâce au développement des algorithmes et à l'augmentation de la puissance de calcul des centres de données. Le support des normes de sécurité n'est également pas lié au matériel.
Deuxièmement, les économies dans les premières années permettront de réinvestir cet argent plusieurs fois, générant un profit supplémentaire pour l'entreprise.
Passé, présent et futur de la reconnaissance faciale cloud
L'évolution des systèmes de reconnaissance s'est accélérée ces dernières années. Il n'y a pas si longtemps, au lieu d'algorithmes complexes et de réseaux neuronaux, un simple employé de la sécurité comparaissait simplement les visages enregistrés par le programme avec des bases de données et notait qui étaient toutes ces personnes.
De plus, les systèmes fonctionnaient via des serveurs locaux. Par conséquent, pour utiliser le service, l'utilisateur devait installer un PC dédié ou un enregistreur vidéo spécial. Cela entraînait des coûts supplémentaires pour le matériel et des charges indirectes pour son exploitation.
La reconnaissance faciale cloud ne nécessite pas l'achat ni la configuration d'un autre matériel que les caméras, et fonctionnera avec les caméras déjà installées sur le site.
Il n'est pas nécessaire de maintenir une équipe de spécialistes pour assurer le bon fonctionnement du matériel. Le fournisseur du service gère les problèmes d'état technique du matériel (et le fait de manière plus efficace que les entreprises non spécialisées).
La reconnaissance dans le cloud transforme un système lourd et vulnérable basé sur des serveurs d'analytique locaux en une structure cloud flexible et résiliente. En pratique, cela signifie que le système de reconnaissance n'est plus dépendant des capacités d'un serveur spécifique, acheté et installé dans les bureaux du client, ni de l'infrastructure informatique disponible chez ce client. Il n'est pas nécessaire d'acquérir un nouveau matériel et de passer beaucoup de temps à négocier avec le fournisseur des questions de configuration et d'évolutivité.
Le cloud répartit automatiquement la charge sur toute l'infrastructure disponible avec des serveurs puissants. Le client n'a pas besoin de conserver des ressources rarement utilisées pour faire face à des pics de charge inattendus (fêtes, week-ends). Pour en savoir plus sur les capacités du système, nos experts.
«Vérité du café» et OneBucksCoffee suscitent actuellement une tempête de discussions, mais très bientôt, il n'y aura pratiquement plus d'entreprises dans le secteur hors ligne sans analyse vidéo. Les acteurs du marché de consommation ressentent un besoin urgent de connaître leurs clients en face : personnaliser le service et les offres, analyser l'humeur des invités, réduire les coûts et fidéliser les clients, au lieu de simplement acheter des solutions technologiques pour des rapports.
Source : habr.com
