{"id":52835,"date":"2019-11-17T00:00:00","date_gmt":"2019-11-16T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits"},"modified":"2020-02-18T14:00:38","modified_gmt":"2020-02-18T11:00:38","slug":"preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/blog\/administrirovanie\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits","title":{"rendered":"Prednosti prepoznavanja lica u oblaku","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Prednosti prepoznavanja lica u oblaku\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/cca3a82389e2e5a0c33c065afdc35513.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Bliska budu\u0107nost<\/i><\/p>\n<p>Postoji nekoliko metoda na kojima rade sustavi prepoznavanja lica, ali se u cjelini radi o tehnologiji sposobnoj identificirati osobu prema digitalnoj slici ili kadru iz video izvora.<\/p>\n<p>Mnogi vlasnici pametnih telefona svakodnevno koriste prepoznavanje lica, no u mobilnim ure\u0111ajima brzina prepoznavanja nije kriti\u010dna, a broj korisnika rijetko prelazi jednog ili dva. Za uredske i uli\u010dne sustave (pri masovnom prepoznavanju) koriste se druge tehnologije. <\/p>\n<p>Nedavno se na Habr-u raspravljalo <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/news\/t\/474190\/\">novost<\/a><\/noindex>: moskovske mre\u017ene kafi\u0107e \u201ePravda kava\u201c i OneBucksCoffee po\u010deli su testirati u svojim ustanovama uslugu prepoznavanja lica. <\/p>\n<p>Kafi\u0107i koriste na\u0161e tehni\u010dko rje\u0161enje. I danas \u0107emo o njemu re\u0107i vi\u0161e. Naravno, o samoj tehnologiji smo ve\u0107 govorili, ali se pojavilo ne\u0161to novo \u2013 rje\u0161enje je postalo doista obla\u010dno. A to sve mijenja.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Kako radi tehnologija prepoznavanja lica<\/h2>\n<p>\nPrvo \u0161to sustav mora u\u010diniti je izdvojiti lice u kadru i koriste\u0107i algoritme uvjeriti se da je to ljudsko lice. <\/p>\n<p>Nakon prvotne detekcije, doga\u0111a se odre\u0111ivanje raznih individualnih osobina prema fiksnim to\u010dkama \u2013 na primjer, uzima se u obzir udaljenost izme\u0111u o\u010diju i jo\u0161 desetke drugih parametara. <\/p>\n<p>Nakon toga, drugi algoritmi pretra\u017euju razne prethodno kreirane baze podataka i daju postotak sli\u010dnosti s tra\u017eenim uzorkom podataka. Ako je postotak sli\u010dnosti dovoljno visok, lice se smatra prepoznatim.<\/p>\n<p>Ako ne ulazimo u detalje (fotografiju za analizu jo\u0161 treba normalizirati prije nego \u0161to se prenese u neuronsku mre\u017eu koja o\u010ditava odre\u0111eni deskriptor), osnovna pote\u0161ko\u0107a rje\u0161enja u ovom trenutku nije u samim tehnologijama (algoritmima), nego u implementaciji.<\/p>\n<p>Sustavi prepoznavanja razvijaju se u nekoliko smjerova, klasificiranih u zavisnosti od pristupa obradi informacija. Ponekad je te\u0161ko odabrati koji sustav \u0107e najbolje rije\u0161iti odre\u0111eni zadatak. <\/p>\n<h2>Raznolikost sustava<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Prednosti prepoznavanja lica u oblaku\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/ae40cad194655e1f24ee9f9cb014f3a9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPodaci se mogu obra\u0111ivati u oblaku, na lokalnim poslu\u017eiteljima postavljenim u sigurnosnom perimetru poduze\u0107a ili izravno na kamerama. <\/p>\n<p>U posljednjem slu\u010daju, cijela analiza se vr\u0161i putem same kamere, a na poslu\u017eitelj dolazi ve\u0107 obra\u0111ena informacija. Glavna prednost sustava je visoka preciznost i mogu\u0107nost 'priklju\u010divanja' na jedan poslu\u017eitelj velikog broja ure\u0111aja.<\/p>\n<p>Iako se \u010dini da je ova tehnologija jednostavna i lako skalabilna, ima i svojih mana. Jedna od njih je visoka cijena. Osim toga, trenutno ne postoji jedinstveni standard predstavljanja informacija koje specijalizirane kamere prenose na poslu\u017eitelj. Set podataka zna\u010dajno varira izme\u0111u razli\u010ditih dobavlja\u010da.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Prednosti prepoznavanja lica u oblaku\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/7e05d83ea7bbb2f8e9a8af5aa89e67e9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Jednostavni sustav za prepoznavanje lica od <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.businesswire.com\/news\/home\/20180226005603\/en\/Panasonic-Launch-Face-Recognition-Server-Software-Deep\/?feedref=JjAwJuNHiystnCoBq_hl-Q-tiwWZwkcswR1UZtV7eGe24xL9TZOyQUMS3J72mJlQ7fxFuNFTHSunhvli30RlBNXya2izy9YOgHlBiZQk2LOzmn6JePCpHPCiYGaEx4DL1Rq8pNwkf3AarimpDzQGuQ%3D%3D&amp;utm_campaign=crowdfire&amp;utm_content=crowdfire&amp;utm_medium=social&amp;utm_source=pinterest\">Panasonic <\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n<p>Sustavi temeljeni na IP kamerama s funkcijom ugra\u0111ene video analize manje su popularni od poslu\u017eiteljskih rje\u0161enja. Me\u0111utim, \u010dak i u slu\u010daju kori\u0161tenja tradicionalnog sustava temeljenog na snima\u010du i\/ili lokalnom poslu\u017eitelju, ne mo\u017ee se u\u0161tedjeti. <\/p>\n<h2>Programi i cijene* Prepoznavanje lica <\/h2>\n<p>\n<i>*Prema informacijama iz otvorenih izvora. <br \/>\n<\/i><br \/>\nUzimaju\u0107i u obzir slo\u017eenost algoritama i visoku cijenu poslu\u017eiteljske opreme za module video analitike, sustavi za prepoznavanje lica dugo su vremena ostali skupi luksuz. <\/p>\n<p>Dodatno, na cijenu rje\u0161enja utje\u010de visoki mre\u017eni promet generiran tijekom rada \u2014 osim tro\u0161kova sna\u017enih poslu\u017eitelja, potrebno je ulo\u017eiti i u aktivnu mre\u017enu opremu i 'debeli' komunikacijski kanal.<\/p>\n<p>Trenutno na ruskom tr\u017ei\u0161tu djeluje nekoliko velikih igra\u010da koji nude kvalitetne algoritme za analizu i obradu video podataka. Njihova zajedni\u010dka motivacija su projekti vezani uz velike poslove. Ova fokusiranost je lako objasniti \u2014 tro\u0161ak rje\u0161enja zna\u010dajno nadma\u0161uje mogu\u0107nosti malog i srednjeg poduzetni\u0161tva. <\/p>\n<ul>\n<li>ISS<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSoftver 'SecurOS Face'. <\/p>\n<p>Cijena licence za modul za hvatanje lica iznosi 41.275 rubalja po kanalu. Softver se instalira na poslu\u017eitelj za prepoznavanje lica ili na poslu\u017eitelj za njihovu detekciju. <\/p>\n<p>Cijena licence za modul prepoznavanja lica za 1000 ljudi u bazi iznosi 665.760 rubalja. Instalira se na poslu\u017eitelj za prepoznavanje lica.<\/p>\n<ul>\n<li>Sigur<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nRuski razvija\u010d opreme i softvera za sustave kontrole pristupa. <\/p>\n<p>Cijena licence za modul verifikacije lica za jednu kameru iznosi 50.000 rubalja. <\/p>\n<p>Cijena licence za modul identifikacije lica na jednu kameru iznosi 7 000 rubalja. <\/p>\n<p>Cijena licence za bazu do 1 000 lica iznosi 294 000 rubalja.<\/p>\n<ul>\n<li>ITV<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSoftver \"Intellect\" za prepoznavanje lica s memorijom za 1 000 uzoraka lica u bazi iznosi 314 000 rubalja. <\/p>\n<p>Jezgra sustava ko\u0161ta 20 300 rubalja. Povezivanje video kanala iznosi 6 000 rubalja.<\/p>\n<ul>\n<li>Macroscop<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nModul prepoznavanja lica Macroscop Basic s bazom do 1000 lica ko\u0161ta 240 000 rubalja. <\/p>\n<p>Licenca za rad s jednom IP kamerom iznosi 16 500 rubalja.<\/p>\n<p>Nedavno su se rje\u0161enja od Macroscop koristila za osiguranje samo iznimno va\u017enih objekata s velikim brojem ljudi: stadiona, zra\u010dnih luka, tvornica. No sada tvrtka isporu\u010duje svoj proizvod i za maloprodaju. Cijena \u2013 94 000 rubalja po modulima (snima\u010di se ne prodaju).<\/p>\n<ul>\n<li>TRASSIR<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSoftver ko\u0161ta 79 000 rubalja + 32 000 rubalja za snima\u010d. Klijenti tvrtke su uglavnom velike tvrtke (tvornice, rudarske tvrtke, sveu\u010dili\u0161ta, sportski kompleks). No tvrtka se prvenstveno usredoto\u010duje na tradicionalno video nadzora, a ne na prepoznavanje lica. Iako su njihovi video snima\u010di izvrsni i za te zadatke.<\/p>\n<ul>\n<li>FindFace<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nTvrtka razvija i prodaje isklju\u010divo specijalizirani softver za prepoznavanje lica. Morat \u0107ete sami odabrati konfiguraciju poslu\u017eitelja za pohranu i obradu podataka.<\/p>\n<ul>\n<li>Ivideon<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nObla\u010dna usluga video nadzora i video analitike koja je ponudila usluge biznisu s ogranicenim bud\u017eetom. Usluga <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.ivideon.com\/face-recognition\/\">Ivideon Faces<\/a><\/noindex> radi prakti\u010dki s bilo kojim kamerama, cijena povezivanja jednog ure\u0111aja \u2013 od 3 150 rubalja s analizom do 100 jedinstvenih lica dnevno i osnovnom snimkom u oblaku koja traje 5 dana. <\/p>\n<h2>Odabir \u201ehardvera\u201c za sustave prepoznavanja lica <\/h2>\n<p>\nZa jednu Full HD kameru za obradu video toka koji sadr\u017ei 10 lica u kadru, potrebno je jedno jezgrom procesora s frekvencijom od 2,8 GHz. Ako u kadru ima manje lica (od 1 do 3), jedno procesorsko jezgro lako mo\u017ee obraditi i dva video toka.<\/p>\n<p>Iz ovog primjera vidimo da \u010dak i jednostavan sustav mora imati odre\u0111enu rezervu u \u201ehardveru\u201c. Jer, ako na objekt odjednom u\u0111e ne 10, nego 15 ljudi, potrebno je drugo jezgro s sli\u010dnom performansom. <\/p>\n<p>Dakle, za rad tradicionalnog sustava, uzimaju\u0107i u obzir vr\u0161ne optere\u0107enja, potrebno je imati dvostruke rezervne kapacitete.<\/p>\n<p>Da biste lak\u0161e shvatili koliko ko\u0161ta tradicionalni sustav prepoznavanja lica, uzmimo za primjer trgovinu i izra\u010dunajmo tro\u0161kove tradicionalnog i oblacnog sustava prepoznavanja lica.<\/p>\n<h2>Izra\u010dun tro\u0161kova: cijena tradicionalnog sustava prepoznavanja lica<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Prednosti prepoznavanja lica u oblaku\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/b5726140f7c784705d0bbf96386e4c6d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPretpostavimo da implementiramo sustav prepoznavanja lica u mre\u017ei ljekarni koja se sastoji od 16 lokacija. U prosjeku svaku ljekarnu dnevno posjeti 500 kupaca.<\/p>\n<p>Kako bi se lica prepoznavala u potpunosti, na svaki objekt nadzora mo\u017ee se postaviti jedna rotacijska kamera ili kamera s mehani\u010dkim objektivom.<\/p>\n<p>U slu\u010daju kori\u0161tenja tradicionalnog sustava tro\u0161kovi \u0107e biti sljede\u0107i:<\/p>\n<ol>\n<li>Za svaku ljekARNu potrebno je najmanje jedno specijalizirano video snima\u010d. Njegova maloprodajna cijena iznosi oko 40 000 rubalja.<\/li>\n<li>Za svaki snima\u010d dodatno \u0107e biti potreban specijalni tvrdi disk (ne mije\u0161ati s obi\u010dnim HDD-om za PC) kapaciteta najmanje 4 TB, kako bi se mogao snimati video tok u razlu\u010divosti 1920x1080 pri visokoj intenzitetu kretanja. Prosje\u010dna maloprodajna cijena iznosi 10 000 rubalja.<\/li>\n<li>U prora\u010dun je potrebno uklju\u010diti i tro\u0161kove odr\u017eavanja sustava videonadzora (npr. dolazak instalatera radi otklanjanja gre\u0161aka, a\u017euriranja softvera ili zamjene HDD-a). Tro\u0161ak takvih usluga iznosi 12 000 rubalja\/godno (posjet kvartalno) za svaki objekt (prema cjeniku jedne od instalacijskih tvrtki).<\/li>\n<li>Minimalna cijena punog funkcionalnog softvera za prepoznavanje lica iznosi u prosjeku 120 000 rubalja po kameri (neograni\u010dena vremenska licenca).<\/li>\n<li>Prema podacima tvrtke Backblaze, oko 50% svih tvrdih diskova zahtijeva zamjenu do 6. godine kori\u0161tenja. Dakle, nakon 5 godina neprekidnog rada, otprilike 8 diskova \u0107e otkazati, a uz uvjet da takav sustav nema rezervnu opciju, u prosjeku treba planirati dodatne tro\u0161kove od 1,6 diska godi\u0161nje, odnosno 16 000 rubalja\/godno.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<b>Kapitalni tro\u0161kovi (bez tro\u0161kova kamera) iznose 2 928 000 rubalja\/godno.<\/b><\/p>\n<h2>Tro\u0161kovi oblacnog sustava<\/h2>\n<p>\nU slu\u010daju oblacnog sustava cijena tarife videonadzora s prepoznavanjem 500 lica\/dnevno iznosi <b>4 750 rubalja\/mjesec (57 000 rubalja\/godinu) po kameri, ili 912 000 rubalja\/godinu za 16 kamera<\/b>.<\/p>\n<p>Podsje\u0107amo, da vlasnik mre\u017ee ne\u0107e morati nabavljati nikakav dodatni hardver. Tro\u0161kovi tehni\u010dkog odr\u017eavanja tako\u0111er nisu potrebni, jer sve cloud servere odr\u017eava pru\u017eatelj cloud usluga u data centru.<\/p>\n<p>Evidentna je u\u0161teda od vi\u0161e od 3 puta tijekom prve godine kori\u0161tenja sustava.<\/p>\n<h2>Me\u0111ufinalni rezultat i dodatne \"pridodane vrijednosti\"<\/h2>\n<p>\nU izra\u010dunima iznad postoji bitna nijansa: nakon 3 godine kori\u0161tenja tradicionalni sustav \u0107e postati jeftiniji od cloud prepoznavanja lica po ukupnim tro\u0161kovima. Ovdje treba uzeti u obzir dva faktora.<\/p>\n<p><b>Prvo<\/b>, oprema koju \u0107e vlasnik mre\u017ee kupiti, tijekom 3 godine kori\u0161tenja zastarat \u0107e. No, sigurno \u0107e se pojaviti nove, sofisticiranije tehnologije i algoritmi prepoznavanja lica, koji rade na sna\u017enijem hardveru. I nakon 3 godine, najvjerojatnije \u0107e biti potrebno potpuno zamijeniti opremu na mjestima.<\/p>\n<p>S cloud sustavom to ne treba raditi \u2013 usluga se neprekidno unapre\u0111uje i a\u017eurira zahvaljuju\u0107i razvoju algoritama i rastu ra\u010dunalne snage data centara. Podr\u0161ka sigurnosnim standardima tako\u0111er nije vezana uz hardver. <\/p>\n<p><b>Drugo<\/b>, u\u0161teda sredstava u prvim godinama omogu\u0107it \u0107e da se taj novac vi\u0161estruko iskoristi, donose\u0107i dodatnu dobit poslovanju.<\/p>\n<h2>Pro\u0161lo, sada\u0161nje i budu\u0107e cloud prepoznavanje lica<br \/>\n<\/h2>\n<p>\nEvolucija sustava prepoznavanja u posljednjim godinama se ubrzala. Nedavno je umjesto slo\u017eenih algoritama i neuronskih mre\u017ea obi\u010dni zaposlenik sigurnosne slu\u017ebe jednostavno uspore\u0111ivao lica zabilje\u017eena programom s bazama podataka i ozna\u010davao tko su svi ti ljudi.<\/p>\n<p>Osim toga, sustavi su radili preko lokalnih servera. Tako je za rad usluge korisniku bilo potrebno instalirati posebno PC ili specijalizirani video-recorder. A to su dodatni tro\u0161kovi za opremu i re\u017eijski tro\u0161kovi njezina kori\u0161tenja.<\/p>\n<p>Cloud prepoznavanje lica ne zahtijeva kupnju i pode\u0161avanje nikakve druge opreme, osim kamera, i radit \u0107e s kamerama koje su ve\u0107 instalirane na objektu.<\/p>\n<p>Nema potrebe za zapo\u0161ljavanjem stru\u010dnjaka za odr\u017eavanje rada opreme. Probleme tehni\u010dkog stanja opreme rje\u0161ava sam pru\u017eatelj usluga (i to \u010dini u\u010dinkovitije od nespecijaliziranih tvrtki). <\/p>\n<p>Obla\u010dno prepoznavanje pretvara glomazni i ranjivi sustav lokalnih analiti\u010dkih poslu\u017eitelja u fleksibilnu, otporne na kvarove obla\u010dnu strukturu. U praksi to zna\u010di da sustav prepoznavanja vi\u0161e nije ovisan o mogu\u0107nostima odre\u0111enog poslu\u017eitelja kupljenog i instaliranog u uredu klijenta, kao ni o IT infrastrukturi koju taj klijent ima. Nema potrebe za nabavkom nove opreme i dugim pregovorima s dobavlja\u010dem o pitanjima konfiguracije i mogu\u0107nostima pro\u0161irenja.<\/p>\n<p>Oblak automatski raspore\u0111uje optere\u0107enje po cijeloj dostupnoj infrastrukturi s mo\u0107nim poslu\u017eiteljima. Klijentu nije potrebno zadr\u017eavati rijetko kori\u0161tene kapacitete u rezervi za rad tijekom razdoblja neo\u010dekivanih skokova optere\u0107enja (blagdani, vikendi). Vi\u0161e informacija o mogu\u0107nostima sustava mo\u017eete saznati, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"mailto:videoanalytics@ivideon.com\">konsultiraju\u0107i se<\/a><\/noindex> s nama. <\/p>\n<p>\"Istina o kavi\" i OneBucksCoffee su trenutno izazvale buru rasprava, no vrlo brzo gotovo da ne\u0107e ostati tvrtki u offline poslovanju bez videoanalitike. Igra\u010di na potro\u0161a\u010dkom tr\u017ei\u0161tu imaju hitnu potrebu da prepoznaju svog kupca: personaliziraju usluge i ponude, analiziraju raspolo\u017eenje gosta, smanjuju tro\u0161kove i vra\u0107aju kupce, umjesto da jednostavno kupuju tehnolo\u0161ka rje\u0161enja radi izvje\u0161tavanja.<br \/>\n<br \/>Izvor: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ivideon\/blog\/475888\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0411\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446, \u043d\u043e \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u0435\u0447\u044c \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0434\u0440\u0443 \u0438\u0437 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u044b \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 face recognition, \u043d\u043e \u0432 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430, \u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e-\u0434\u0432\u0443\u0445 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0444\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0443\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-52835","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.4 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u0411\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/hr\/blog\/administrirovanie\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.4\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"hr_HR\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"\u0411\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e.\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/hr\/blog\/administrirovanie\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-11-16T21:00:00+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2020-02-18T11:00:38+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Prednosti obla\u010dnog prepoznavanja lica | ProHoster","description":"Bliska budu\u0107nost postoji nekoliko.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/blog\/administrirovanie\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"hr_HR","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 | ProHoster","og:description":"\u0411\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/blog\/administrirovanie\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-11-16T21:00:00+00:00","article:modified_time":"2020-02-18T11:00:38+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"52835","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-24 05:03:20","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 20:36:36","updated":"2026-01-24 05:03:20","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52835","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=52835"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52835\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=52835"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=52835"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/hr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=52835"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}