क्लाउड फेस रिकॉग्निशन के लाभ

निकट भविष्य

ऐसे कई तरीके हैं जिनके द्वारा चेहरा पहचान प्रणाली काम करती है, लेकिन सामान्य तौर पर हम एक ऐसी तकनीक के बारे में बात कर रहे हैं जो किसी डिजिटल छवि या वीडियो स्रोत से फ्रेम से किसी व्यक्ति की पहचान कर सकती है।

कई स्मार्टफोन मालिक हर दिन चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं, लेकिन मोबाइल उपकरणों में, पहचान की गति महत्वपूर्ण नहीं है, और उपयोगकर्ताओं की संख्या शायद ही कभी एक या दो लोगों से अधिक होती है। कार्यालय और सड़क प्रणालियों (बड़े पैमाने पर मान्यता के साथ) के लिए, अन्य तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

हाल ही में हेब्रे पर चर्चा हुई खबर है: मॉस्को श्रृंखला की कॉफी शॉप प्रावदा कोफ़े और वनबक्सकॉफ़ी ने अपने प्रतिष्ठानों में चेहरे की पहचान सेवाओं का परीक्षण शुरू कर दिया है।

कॉफ़ी हाउस हमारे तकनीकी समाधान का उपयोग करते हैं। और आज हम आपको इसके बारे में और बताएंगे. बेशक, हम पहले ही प्रौद्योगिकी के बारे में बात कर चुके हैं, लेकिन कुछ नया सामने आया है - समाधान वास्तव में अस्पष्ट हो गया है। और इससे सब कुछ बदल जाता है.

चेहरे की पहचान तकनीक कैसे काम करती है

पहली चीज़ जो सिस्टम को करनी चाहिए वह है फ़्रेम में एक चेहरे का चयन करना और एल्गोरिदम का उपयोग करके यह सुनिश्चित करना कि यह एक मानवीय चेहरा है।

प्रारंभिक पहचान के बाद, विभिन्न व्यक्तिगत लक्षण निश्चित बिंदुओं द्वारा निर्धारित किए जाते हैं - उदाहरण के लिए, आंखों के बीच की दूरी और दर्जनों अन्य मापदंडों को ध्यान में रखा जाता है।

इसके अलावा, अन्य एल्गोरिदम पहले से ही विभिन्न पूर्व-निर्मित डेटाबेस में खोजे जाते हैं और वांछित डेटा नमूने के साथ समानता का प्रतिशत देते हैं। यदि समानता का प्रतिशत काफी अधिक है, तो चेहरे को पहचाना हुआ माना जाता है।

विवरण में जाए बिना (विश्लेषण के लिए फोटो को अभी भी तंत्रिका नेटवर्क पर भेजे जाने से पहले सामान्यीकृत करने की आवश्यकता है जो कुछ डिस्क्रिप्टर पढ़ता है), इस समय समाधान की मुख्य कठिनाई प्रौद्योगिकियों (एल्गोरिदम) में नहीं है, बल्कि कार्यान्वयन में है .

पहचान प्रणालियाँ कई दिशाओं में विकसित हो रही हैं, जिन्हें सूचना प्रसंस्करण के दृष्टिकोण के आधार पर वर्गीकृत किया गया है। कभी-कभी यह चुनना मुश्किल होता है कि किसी विशेष कार्य के लिए कौन सी प्रणाली सर्वोत्तम है।

सिस्टम की विविधता

डेटा को क्लाउड में, एंटरप्राइज़ सुरक्षा परिधि के भीतर तैनात स्थानीय सर्वर पर या सीधे कैमरों पर संसाधित किया जा सकता है।

बाद के मामले में, सभी विश्लेषण कैमरे द्वारा ही किए जाते हैं, और पहले से संसाधित जानकारी सर्वर पर भेजी जाती है। सिस्टम का मुख्य लाभ इसकी उच्च सटीकता और एक सर्वर पर बड़ी संख्या में उपकरणों को "हैंग" करने की क्षमता है।

स्पष्ट सादगी और स्केलिंग में आसानी के बावजूद, इस तकनीक के नुकसान भी हैं। उनमें से एक है ऊंची कीमत. साथ ही, इस समय विशेष कैमरे सर्वर तक संचारित होने वाली जानकारी की प्रस्तुति के लिए कोई एकल मानक नहीं है। और डेटा सेट विक्रेता से विक्रेता तक काफी भिन्न हो सकता है।

से "सरल" चेहरा पहचान प्रणाली पैनासोनिक

अंतर्निहित वीडियो विश्लेषण फ़ंक्शन वाले आईपी-कैमरों पर आधारित सिस्टम सर्वर समाधानों की तुलना में लोकप्रियता में कमतर हैं। लेकिन रजिस्ट्रार और/या स्थानीय सर्वर पर आधारित पारंपरिक प्रणाली का उपयोग करने के मामले में भी, बचत काम नहीं करेगी।

कार्यक्रम और कीमतें* चेहरा पहचान

*खुले स्रोतों से मिली जानकारी के अनुसार।

एल्गोरिदम की जटिलता और वीडियो एनालिटिक्स मॉड्यूल के लिए सर्वर हार्डवेयर की उच्च कीमत को देखते हुए, चेहरा पहचान प्रणाली लंबे समय से एक महंगी खुशी रही है।

इसके अतिरिक्त, समाधान की लागत ऑपरेशन के दौरान उत्पन्न बड़े नेटवर्क ट्रैफ़िक से प्रभावित होती है - शक्तिशाली सर्वर की लागत के अलावा, हमें सक्रिय नेटवर्क उपकरण और "मोटे" संचार चैनलों के लिए भुगतान करना पड़ता है।

आज, रूसी बाज़ार में कई प्रमुख खिलाड़ी हैं जो वीडियो डेटा के विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले एल्गोरिदम की पेशकश करते हैं। वे बड़े व्यवसाय से संबंधित परियोजनाओं में अपनी रुचि से एकजुट हैं। इस फोकस को समझाना बहुत सरल है - समाधान की लागत छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों की क्षमताओं से कहीं अधिक है।

• आईएसएस

SecurOS फेस सॉफ्टवेयर।

फेस कैप्चर मॉड्यूल के लिए लाइसेंस की लागत प्रति चैनल 41 रूबल है। सॉफ़्टवेयर को फेस रिकग्निशन सर्वर या फेस डिटेक्शन सर्वर पर इंस्टॉल किया गया है।

डेटाबेस में 1000 लोगों के लिए फेस रिकग्निशन मॉड्यूल लाइसेंस की लागत 665 रूबल है। चेहरा पहचान सर्वर पर स्थापित.

• सिगुरो

एक्सेस कंट्रोल सिस्टम के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का रूसी डेवलपर।

एक कैमरे के लिए फेस वेरिफिकेशन मॉड्यूल के लाइसेंस की लागत 50 रूबल है।

एक कैमरे के लिए चेहरा पहचान मॉड्यूल के लाइसेंस की लागत 7 रूबल है।

1 व्यक्तियों तक के डेटाबेस के लिए लाइसेंस की कीमत 000 रूबल है।

• आईटीवी

डेटाबेस में 1 चेहरे मानकों की मेमोरी के साथ चेहरे की पहचान के लिए इंटेलेक्ट सॉफ्टवेयर - 000 रूबल।

सिस्टम का मूल 20 रूबल है। एक वीडियो चैनल कनेक्ट करना - 300 रूबल।

• मैक्रोस्कोप

1000 चेहरों तक के डेटाबेस आकार के साथ मैक्रोस्कोप बेसिक फेस रिकग्निशन मॉड्यूल - 240 रूबल।

एक आईपी कैमरे के साथ काम करने का लाइसेंस - 16 रूबल।

हाल ही में, मैक्रोस्कोप समाधानों का उपयोग केवल बड़ी संख्या में लोगों के साथ महत्वपूर्ण सुविधाओं की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए किया गया था: स्टेडियम, हवाई अड्डे, कारखाने। लेकिन अब कंपनी अपने प्रोडक्ट को रिटेल के लिए सप्लाई करती है. मूल्य - मॉड्यूल के लिए 94 रूबल (रजिस्ट्रार नहीं बेचते हैं)।

• त्रासिर

रजिस्ट्रार के लिए सॉफ्टवेयर की कीमत 79 रूबल + 000 रूबल है। कंपनी के ग्राहक मुख्य रूप से बड़ी कंपनियाँ (कारखाने, खनन कंपनियाँ, विश्वविद्यालय, खेल परिसर) हैं। लेकिन कंपनी का मुख्य ध्यान पारंपरिक वीडियो निगरानी पर है, न कि चेहरे की पहचान पर। हालाँकि उनके डीवीआर इन कार्यों के लिए बहुत अच्छे हैं।

• FindFace

कंपनी केवल विशेष चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर का विकास और बिक्री करती है। आपको डेटा भंडारण और प्रसंस्करण के लिए सर्वर का कॉन्फ़िगरेशन स्वयं चुनना होगा।

• Ivideon

एक क्लाउड-आधारित वीडियो निगरानी और वीडियो विश्लेषण सेवा जो व्यवसायों को बजट पर सेवाएं प्रदान करती है। सेवा इविडॉन चेहरे लगभग किसी भी कैमरे के साथ काम करता है, एक डिवाइस को कनेक्ट करने की लागत प्रति दिन 3 अद्वितीय चेहरों के विश्लेषण और 150 दिनों के लिए क्लाउड संग्रह में एक मूल रिकॉर्ड के साथ 100 रूबल से है।

फेस रिकग्निशन सिस्टम के लिए हार्डवेयर चयन

एक पूर्ण HD कैमरे से एक फ्रेम में 10 चेहरों वाले वीडियो स्ट्रीम को संसाधित करने के लिए, 2,8 गीगाहर्ट्ज़ की आवृत्ति वाले एक प्रोसेसर कोर की आवश्यकता होती है। यदि फ़्रेम में कुछ चेहरे हैं (1 से 3 तक), तो एक प्रोसेसर कोर दो वीडियो स्ट्रीम की प्रोसेसिंग को आसानी से संभाल सकता है।

यह उदाहरण दर्शाता है कि एक साधारण सिस्टम में भी हार्डवेयर का एक निश्चित मार्जिन होना आवश्यक है। आखिरकार, यदि 10 नहीं, बल्कि 15 लोग एक ही समय में वस्तु का दौरा करते हैं, तो समान प्रदर्शन वाले दूसरे कोर की आवश्यकता होगी।

इसलिए, पारंपरिक प्रणाली के संचालन के लिए, अधिकतम भार को ध्यान में रखते हुए, दोगुनी आरक्षित क्षमता रखना आवश्यक है।

आपके लिए यह कल्पना करना आसान बनाने के लिए कि पारंपरिक चेहरा पहचान प्रणाली की लागत कितनी है, हम एक उदाहरण के रूप में बिक्री का एक बिंदु लेंगे और पारंपरिक और क्लाउड-आधारित चेहरा पहचान प्रणाली की लागत की गणना करेंगे।

लागत गणना: पारंपरिक चेहरे की पहचान प्रणाली की लागत

मान लीजिए कि हम फार्मेसी नेटवर्क में 16 बिंदुओं वाला एक चेहरा पहचान प्रणाली तैनात कर रहे हैं। प्रत्येक फार्मेसी में प्रतिदिन औसतन 500 ग्राहक आते हैं।

चेहरों को पूरी तरह से पहचानने के लिए, अवलोकन की प्रत्येक वस्तु पर एक पीटीजेड कैमरा या मशीनीकृत लेंस वाला एक कैमरा स्थापित किया जा सकता है।

पारंपरिक प्रणाली का उपयोग करने के मामले में, लागत इस प्रकार होगी:

1. प्रत्येक फार्मेसी को कम से कम एक विशेष वीडियो रिकॉर्डर की आवश्यकता होगी। इसकी खुदरा कीमत लगभग 40 रूबल है।
2. उच्च ट्रैफ़िक तीव्रता पर 4x1920 के रिज़ॉल्यूशन में वीडियो स्ट्रीम रिकॉर्ड करने के लिए प्रत्येक रिकॉर्डर को कम से कम 1080 टीबी की क्षमता वाली एक विशेष हार्ड ड्राइव (नियमित पीसी एचडीडी के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए) की आवश्यकता होगी। औसत खुदरा मूल्य 10 रूबल है।
3. बजट में वीडियो निगरानी प्रणाली के रखरखाव की लागत शामिल होनी चाहिए (उदाहरण के लिए, त्रुटियों को ठीक करने, सॉफ़्टवेयर अपडेट करने या एचडीडी को बदलने के लिए इंस्टॉलर का दौरा)। ऐसे कार्य की लागत प्रत्येक वस्तु के लिए 12 रूबल / वर्ष (तिमाही में एक बार) है (स्थापना संगठनों में से एक की मूल्य सूची के अनुसार)।
4. पूर्ण विशेषताओं वाले चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर की न्यूनतम लागत औसतन 120 रूबल प्रति कैमरा (समय-सीमित लाइसेंस) है।
5. बैकब्लेज़ के अनुसार, सभी हार्ड ड्राइव में से लगभग 50% को 6 साल की उम्र तक प्रतिस्थापन की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, 5 वर्षों के निरंतर संचालन के बाद, लगभग 8 डिस्क विफल हो जाएंगी, और बशर्ते कि ऐसी प्रणाली अतिरेक प्रदान नहीं करती है, औसतन, प्रति वर्ष 1,6 डिस्क की अतिरिक्त लागत, या 16 रूबल / वर्ष।

पूंजीगत लागत (कैमरों की लागत को छोड़कर) 2 रूबल/वर्ष होगी।

क्लाउड सिस्टम की लागत

क्लाउड सिस्टम के मामले में, 500 चेहरा पहचान/दिन वाले वीडियो निगरानी टैरिफ की लागत होगी 4 रूबल/माह (750 रूबल/वर्ष) प्रति कैमरा, या 57 कैमरों के लिए 000 रूबल/वर्ष.

याद रखें कि नेटवर्क के मालिक को कोई अतिरिक्त हार्डवेयर नहीं खरीदना होगा। रखरखाव लागत की भी आवश्यकता नहीं है, क्योंकि सभी क्लाउड सर्वर डेटा सेंटर में क्लाउड सेवा प्रदाता द्वारा सेवा प्रदान किए जाते हैं।

सिस्टम के संचालन के पहले वर्ष के दौरान 3 गुना से अधिक की बचत होती है।

उपयोग और अतिरिक्त "बन्स"

उपरोक्त गणना में एक महत्वपूर्ण बारीकियां है: 3 साल के संचालन के बाद, कुल लागत के मामले में पारंपरिक प्रणाली क्लाउड-आधारित चेहरा पहचान से सस्ती हो जाएगी। यहां पर विचार करने के लिए दो कारक हैं।

प्रथमतः, जो उपकरण नेटवर्क का मालिक खरीदेगा वह संचालन के 3 वर्षों में अप्रचलित हो जाएगा। लेकिन निश्चित रूप से नई, अधिक उन्नत प्रौद्योगिकियां और चेहरा पहचान एल्गोरिदम होंगे जो अधिक शक्तिशाली हार्डवेयर पर काम करेंगे। और 3 वर्षों में, सबसे अधिक संभावना है, बिंदुओं पर उपकरण को पूरी तरह से बदलना आवश्यक होगा।

आपको क्लाउड सिस्टम के साथ ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है - एल्गोरिदम के विकास और डेटा केंद्रों की कंप्यूटिंग शक्ति की वृद्धि के कारण सेवा में लगातार सुधार और अद्यतन किया जा रहा है। सुरक्षा मानकों का समर्थन भी हार्डवेयर से बंधा नहीं है।

दूसरे, पहले वर्षों में पैसा बचाने से आप इस पैसे को कई बार लपेट सकते हैं, जिससे व्यवसाय में अतिरिक्त लाभ होगा।

क्लाउड-आधारित चेहरे की पहचान का अतीत, वर्तमान और भविष्य

हाल के वर्षों में मान्यता प्रणालियों के विकास में तेजी आई है। बहुत पहले नहीं, जटिल एल्गोरिदम और तंत्रिका नेटवर्क के बजाय, कंप्यूटर का उपयोग करने वाले एक साधारण सुरक्षा अधिकारी ने प्रोग्राम द्वारा रिकॉर्ड किए गए चेहरों की तुलना डेटाबेस से की और नोट किया कि ये सभी लोग कौन थे।

इसके अलावा, सिस्टम स्थानीय सर्वर के माध्यम से काम करते थे। तदनुसार, सेवा के काम करने के लिए, उपयोगकर्ता को एक समर्पित पीसी या एक विशेष डीवीआर स्थापित करना होगा। और ये उपकरण के लिए अतिरिक्त लागत और इसके संचालन के लिए ओवरहेड लागत हैं।

क्लाउड-आधारित चेहरा पहचान के लिए कैमरों के अलावा किसी अन्य उपकरण की खरीद और कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं होती है, और यह उन कैमरों के साथ काम करेगा जो साइट पर पहले से ही स्थापित हैं।

उपकरण के संचालन को बनाए रखने के लिए विशेषज्ञों का स्टाफ रखने की आवश्यकता नहीं है। उपकरण की तकनीकी स्थिति की समस्याओं का समाधान सेवा प्रदाता द्वारा ही किया जाता है (और यह इसे गैर-विशिष्ट कंपनियों की तुलना में अधिक कुशलता से करता है)।

क्लाउड पहचान स्थानीय विश्लेषणात्मक सर्वर से एक बोझिल और कमजोर प्रणाली को एक लचीली, दोष-सहिष्णु क्लाउड संरचना में बदल देती है। व्यवहार में, इसका मतलब यह है कि पहचान प्रणाली अब ग्राहक के कार्यालय में खरीदे और स्थापित किए गए किसी विशेष सर्वर की क्षमताओं के साथ-साथ इस ग्राहक के पास मौजूद आईटी बुनियादी ढांचे पर निर्भर नहीं करती है। नए उपकरण खरीदने की कोई आवश्यकता नहीं है और आपूर्तिकर्ता के साथ कॉन्फ़िगरेशन संबंधी समस्याओं और इसके विस्तार की संभावना के साथ दीर्घकालिक समन्वय की आवश्यकता नहीं है।

क्लाउड स्वचालित रूप से शक्तिशाली सर्वर के साथ संपूर्ण उपलब्ध बुनियादी ढांचे में लोड वितरित करता है। ग्राहक को अप्रत्याशित लोड स्पाइक्स (छुट्टियों, सप्ताहांत) की अवधि के दौरान काम के लिए कभी-कभी उपयोग की जाने वाली क्षमता को आरक्षित रखने की आवश्यकता नहीं होती है। सिस्टम की क्षमताओं के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें परामर्श किया है हमारे साथ।

ट्रू कॉफ़ी और वनबक्सकॉफ़ी ने अब चर्चा का तूफान खड़ा कर दिया है, लेकिन बहुत जल्द ऑफ़लाइन व्यवसाय में वीडियो एनालिटिक्स के बिना व्यावहारिक रूप से कोई भी कंपनी नहीं होगी। उपभोक्ता बाजार में खिलाड़ियों को अपने खरीदार को व्यक्तिगत रूप से पहचानने की तत्काल आवश्यकता है: सेवा और ऑफ़र को वैयक्तिकृत करें, अतिथि के मूड का विश्लेषण करें, लागत कम करें और ग्राहकों को लौटाएं, और केवल रिपोर्टिंग के लिए तकनीकी समाधान न खरीदें।

स्रोत: www.habr.com