{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits","title":{"rendered":"Vantaggi del riconoscimento facciale in cloud","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vantaggi del riconoscimento facciale in cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/cca3a82389e2e5a0c33c065afdc35513.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Futuro prossimo<\/i><\/p>\n<p>Esistono diversi metodi mediante i quali funzionano i sistemi di riconoscimento facciale, ma in generale si tratta di una tecnologia in grado di identificare una persona attraverso un'immagine digitale o un fotogramma da una fonte video.<\/p>\n<p>Molti proprietari di smartphone utilizzano ogni giorno il riconoscimento facciale, ma nei dispositivi mobili la velocit\u00e0 di riconoscimento non \u00e8 critica e il numero di utenti raramente supera uno o due. Per i sistemi da ufficio e all'aperto (nel riconoscimento di massa) vengono utilizzate tecnologie diverse. <\/p>\n<p>Recentemente su Habr si \u00e8 discusso <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/news\/t\/474190\/\">una notizia<\/a><\/noindex>: le caffetterie di rete moscovite \u00abPravda Coffee\u00bb e OneBucksCoffee hanno iniziato a testare nei loro locali un servizio di riconoscimento facciale. <\/p>\n<p>Le caffetterie utilizzano la nostra soluzione tecnica. E oggi parleremo di essa in dettaglio. Naturalmente, della tecnologia ne abbiamo gi\u00e0 parlato, ma ci sono alcune novit\u00e0: la soluzione \u00e8 diventata davvero cloud. E questo cambia tutto.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Come funziona la tecnologia di riconoscimento facciale<\/h2>\n<p>\nLa prima cosa che deve fare il sistema \u00e8 individuare il volto nel fotogramma e, attraverso algoritmi, assicurarsi che sia effettivamente un volto umano. <\/p>\n<p>Dopo la rilevazione iniziale, si procede a definire diverse caratteristiche individuali in base a punti fissi, ad esempio, viene considerata la distanza tra gli occhi e altre dozzine di parametri. <\/p>\n<p>Successivamente, altri algoritmi cercano in vari database predefiniti e forniscono una percentuale di somiglianza con il campione di dati cercato. Se la percentuale di somiglianza \u00e8 sufficientemente alta, il volto viene considerato riconosciuto.<\/p>\n<p>Se non ci si sofferma sui dettagli (\u00e8 necessario normalizzare prima la foto per l'analisi, prima di passarla alla rete neurale, che legge un certo descrittore), la principale difficolt\u00e0 della soluzione al momento non risiede nelle tecnologie (algoritmi) stesse, ma nell'implementazione.<\/p>\n<p>I sistemi di riconoscimento si sviluppano in diverse direzioni, classificabili a seconda dell'approccio al trattamento delle informazioni. A volte \u00e8 difficile scegliere quale sistema si adatti meglio a un compito specifico. <\/p>\n<h2>Variet\u00e0 di sistemi<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Vantaggi del riconoscimento facciale in cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/ae40cad194655e1f24ee9f9cb014f3a9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nI dati possono essere elaborati nel cloud, su server locali distribuiti all'interno del perimetro di sicurezza dell'azienda, o direttamente sulle telecamere. <\/p>\n<p>Nel caso ultimo, l'intera analisi \u00e8 effettuata dalla telecamera stessa, e al server viene inviata solo l'informazione elaborata. Il principale vantaggio del sistema \u00e8 l'alta precisione e la possibilit\u00e0 di \"collegare\" un gran numero di dispositivi a un unico server.<\/p>\n<p>Nonostante la apparente semplicit\u00e0 e facilit\u00e0 di scalabilit\u00e0, questa tecnologia ha anche dei lati negativi. Uno di questi \u00e8 il costo elevato. Inoltre, al momento non esiste uno standard unico per la rappresentazione delle informazioni che le telecamere specializzate inviano al server. E il set di dati pu\u00f2 variare notevolmente tra i diversi fornitori.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vantaggi del riconoscimento facciale in cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/7e05d83ea7bbb2f8e9a8af5aa89e67e9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Sistema di riconoscimento facciale \"semplice\" di <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>I sistemi basati su telecamere IP con funzione di analisi video integrata sono meno popolari rispetto alle soluzioni server. Ma anche nel caso di un sistema tradizionale basato su un registratore e\/o un server locale, non sar\u00e0 possibile risparmiare. <\/p>\n<h2>Programmi e prezzi* Riconoscimento Facciale <\/h2>\n<p>\n<i>*Secondo informazioni da fonti aperte. <br \/>\n<\/i><br \/>\nConsiderando la complessit\u00e0 degli algoritmi e l'alto costo dell'hardware server per i moduli di analisi video, i sistemi di riconoscimento facciale sono stati a lungo un piacere costoso. <\/p>\n<p>In aggiunta, il costo della soluzione \u00e8 influenzato dal grande traffico di rete generato durante il funzionamento: oltre alle spese per server potenti, \u00e8 stato necessario investire in attrezzature di rete avanzate e canali di comunicazione \"grandi\".<\/p>\n<p>Attualmente, nel mercato russo sono presenti diversi attori importanti che offrono algoritmi di analisi e elaborazione video di alta qualit\u00e0. Questi condividono un interesse per progetti legati a grandi aziende. \u00c8 facile spiegare questo focus: il costo della soluzione supera di gran lunga le capacit\u00e0 delle piccole e medie imprese. <\/p>\n<ul>\n<li>ISS<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl software \"SecurOS Face\". <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di riconoscimento facciale \u00e8 di 41.275 rubli per canale. Il software \u00e8 installato su un server per il riconoscimento o la rilevazione dei volti. <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di riconoscimento facciale fino a 1.000 persone nel database \u00e8 di 665.760 rubli. \u00c8 installato su un server per il riconoscimento facciale.<\/p>\n<ul>\n<li>Sigur<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSviluppatore russo di hardware e software per sistemi di controllo accessi. <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di verifica facciale su una telecamera \u00e8 di 50.000 rubli. <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di identificazione facciale su una singola telecamera \u00e8 di 7.000 rubli. <\/p>\n<p>Il prezzo della licenza per un database fino a 1.000 volti \u00e8 di 294.000 rubli.<\/p>\n<ul>\n<li>ITV<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl software \"Intellect\" per il riconoscimento facciale con una memoria per 1.000 modelli di volti nel database costa 314.000 rubli. <\/p>\n<p>Il nucleo del sistema \u00e8 di 20.300 rubli. Collegamento del canale video \u2014 6.000 rubli.<\/p>\n<ul>\n<li>Macroscop<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl modulo di riconoscimento facciale Macroscop Basic con un database fino a 1.000 volti costa 240.000 rubli. <\/p>\n<p>Licenza per lavorare con una telecamera IP \u2014 16.500 rubli.<\/p>\n<p>Fino a poco tempo fa, le soluzioni di Macroscop venivano utilizzate per garantire la sicurezza di oggetti particolarmente importanti con un grandissimo afflusso di persone: stadi, aeroporti, fabbriche. Ma ora l'azienda offre il suo prodotto anche per il retail. Prezzo \u2014 94.000 rubli per moduli (non vendono registratori).<\/p>\n<ul>\n<li>TRASSIR<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl software costa 79.000 rubli + 32.000 rubli per il registratore. I clienti dell'azienda sono principalmente grandi aziende (fabbriche, compagnie minerarie, universit\u00e0, complessi sportivi). Tuttavia, l'azienda si concentra principalmente sulla videosorveglianza tradizionale e non sul riconoscimento facciale. Anche se i loro videoregistratori sono perfetti anche per questi compiti.<\/p>\n<ul>\n<li>FindFace<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nL'azienda sviluppa e vende solo software specializzato per il riconoscimento facciale. Sar\u00e0 necessario scegliere autonomamente la configurazione dei server per archiviare e elaborare i dati.<\/p>\n<ul>\n<li>Ivideon<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nUn servizio cloud di videosorveglianza e videoanalisi che offre servizi alle aziende con budget limitati. Il servizio <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.ivideon.com\/face-recognition\/\">Ivideon Faces<\/a><\/noindex> funziona praticamente con qualsiasi telecamera, e il costo di connessione di un dispositivo parte da 3.150 rubli, con analisi fino a 100 volti unici al giorno e registrazione base in un archivio cloud per 5 giorni. <\/p>\n<h2>Selezione dell'hardware per i sistemi di Face Recognition <\/h2>\n<p>\nCon una telecamera Full HD per elaborare un flusso video contenente 10 volti nell'inquadratura, \u00e8 necessaria una CPU con frequenza di 2,8 GHz. Se ci sono pochi volti nell'inquadratura (da 1 a 3), una sola unit\u00e0 di elaborazione pu\u00f2 gestire senza problemi anche due flussi video.<\/p>\n<p>Da questo esempio \u00e8 evidente che anche in un sistema semplice \u00e8 necessario avere un certo margine di hardware. Infatti, se contemporaneamente entrano non 10, ma 15 persone, sar\u00e0 necessaria gi\u00e0 una seconda unit\u00e0 con prestazioni simili. <\/p>\n<p>Pertanto, per funzionare correttamente, un sistema tradizionale deve mantenere capacit\u00e0 di riserva doppie tenendo conto dei picchi di carico.<\/p>\n<p>Per aiutarti a comprendere meglio i costi di un sistema tradizionale di riconoscimento facciale, utilizzeremo come esempio un punto vendita e calcoleremo il costo dei sistemi tradizionali e cloud di riconoscimento facciale.<\/p>\n<h2>Calcolo dei costi: costo del sistema tradizionale di riconoscimento facciale<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Vantaggi del riconoscimento facciale in cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/b5726140f7c784705d0bbf96386e4c6d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSupponiamo di implementare un sistema di riconoscimento facciale in una rete di farmacie composta da 16 punti. In media, ogni farmacia \u00e8 visitata da 500 clienti al giorno.<\/p>\n<p>Per un riconoscimento facciale completo, \u00e8 possibile installare una telecamera orientabile o una telecamera con obiettivo meccanico su ciascun oggetto di osservazione.<\/p>\n<p>In caso di utilizzo di un sistema tradizionale, i costi saranno i seguenti:<\/p>\n<ol>\n<li>Per ogni farmacia sar\u00e0 necessario almeno un registratore video specializzato. Il suo costo al dettaglio \u00e8 di circa 40.000 rubli.<\/li>\n<li>Per ogni registratore \u00e8 necessario un disco rigido speciale (da non confondere con un normale HDD per PC) con una capacit\u00e0 di almeno 4 TB, per registrare flussi video in risoluzione 1920x1080 durante un'alta intensit\u00e0 di movimento. Il costo medio al dettaglio \u00e8 di 10.000 rubli.<\/li>\n<li>Nel budget si dovrebbe considerare il costo della manutenzione del sistema di video sorveglianza (ad esempio, la visita di un tecnico per la risoluzione di errori, l'aggiornamento del software o la sostituzione dell'HDD). Il costo di tali operazioni \u00e8 di 12.000 rubli\/anno (visita ogni trimestre) per ogni oggetto (secondo il listino prezzi di una delle aziende di installazione).<\/li>\n<li>Il costo minimo del software completo per il riconoscimento facciale \u00e8 in media di 120.000 rubli per telecamera (licenza illimitata nel tempo).<\/li>\n<li>Secondo l'azienda Backblaze, circa il 50% di tutti i dischi rigidi deve essere sostituito entro il sesto anno di utilizzo. Pertanto, dopo 5 anni di utilizzo continuo, circa 8 dischi smetteranno di funzionare, e considerando che in tale sistema non \u00e8 prevista la ridondanza, in media si devono prevedere spese aggiuntive di 1,6 dischi all'anno, ovvero 16.000 rubli\/anno.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<b>Le spese capitali (escludendo il costo delle telecamere) saranno di 2.928.000 rubli\/anno.<\/b><\/p>\n<h2>Costi del sistema cloud<\/h2>\n<p>\nNel caso di un sistema cloud, il costo della tariffa di videosorveglianza con riconoscimento di 500 volti\/giorno sar\u00e0 di <b>4.750 rubli\/mese (57.000 rubli\/anno) per telecamera, oppure 912.000 rubli\/anno per 16 telecamere.<\/b>.<\/p>\n<p>Ricordiamo che il proprietario della rete non dovr\u00e0 acquistare ulteriori \u00abhardware\u00bb. Non sono necessari costi di manutenzione, poich\u00e9 tutti i server cloud sono gestiti dal provider di servizi cloud nel data center.<\/p>\n<p>Si risparmia pi\u00f9 di tre volte nel primo anno di utilizzo del sistema.<\/p>\n<h2>Risultato intermedio e ulteriori \u00abbenefit\u00bb<\/h2>\n<p>\nNei calcoli sopra c'\u00e8 un importante nuancing: dopo 3 anni di utilizzo, il sistema tradizionale diventer\u00e0 pi\u00f9 economico rispetto al riconoscimento facciale cloud in termini di costi complessivi. Qui bisogna considerare due fattori.<\/p>\n<p><b>In primo luogo<\/b>, l'hardware acquistato dal proprietario della rete diventer\u00e0 obsoleto dopo 3 anni di utilizzo. Con molta probabilit\u00e0, emergeranno nuove tecnologie e algoritmi di riconoscimento facciale, funzionanti su hardware pi\u00f9 potente. E dopo 3 anni, sar\u00e0 molto probabile dover sostituire completamente l'hardware nei punti.<\/p>\n<p>Con il sistema cloud non \u00e8 necessario fare tutto ci\u00f2: il servizio si evolve e si aggiorna continuamente grazie allo sviluppo degli algoritmi e all'aumento della potenza di calcolo dei data center. Il supporto agli standard di sicurezza non \u00e8 legato all'hardware. <\/p>\n<p><b>In secondo luogo<\/b>, risparmiare denaro nei primi anni permetter\u00e0 di reinvestire questi fondi pi\u00f9 volte, portando a un profitto aggiuntivo per l'azienda.<\/p>\n<h2>Passato, presente e futuro del riconoscimento facciale nel cloud<br \/>\n<\/h2>\n<p>\nL'evoluzione dei sistemi di riconoscimento si \u00e8 accelerata negli ultimi anni. Non molto tempo fa, anzich\u00e9 utilizzare algoritmi complessi e reti neurali, un normale operatore di sicurezza confrontava semplicemente i volti registrati dal software con le banche dati e annotava chi erano tutte queste persone.<\/p>\n<p>Inoltre, i sistemi funzionavano tramite server locali. Di conseguenza, per utilizzare il servizio, l'utente doveva installare un PC dedicato o un registratore video speciale. Questo comportava ulteriori costi per l'hardware e spese generali per il suo utilizzo.<\/p>\n<p>Il riconoscimento facciale cloud non richiede l'acquisto e la configurazione di ulteriori attrezzature oltre alle telecamere, e funzioner\u00e0 con le telecamere gi\u00e0 installate sul sito.<\/p>\n<p>Non \u00e8 necessario mantenere un team di specialisti per garantire il funzionamento dell'attrezzatura. I problemi di funzionalit\u00e0 dell'attrezzatura vengono gestiti direttamente dal fornitore del servizio (e lo fa in modo pi\u00f9 efficace rispetto alle aziende non specializzate). <\/p>\n<p>Il riconoscimento facciale cloud trasforma un sistema ingombrante e vulnerabile di server analitici locali in un'infrastruttura cloud flessibile e resiliente. In pratica, ci\u00f2 significa che il sistema di riconoscimento non dipende pi\u00f9 dalle capacit\u00e0 di un server specifico, acquistato e installato nell'ufficio del cliente, cos\u00ec come dall'infrastruttura IT di cui dispone il cliente. Non \u00e8 necessario acquistare nuova attrezzatura e passare molto tempo a concordare con il fornitore questioni di configurazione e possibilit\u00e0 di espansione.<\/p>\n<p>Il cloud distribuisce automaticamente il carico su tutta l'infrastruttura disponibile con potenti server. Il cliente non deve mantenere risorse poco utilizzate in riserva per affrontare i periodi di picco di carico inattesi (festivit\u00e0, fine settimana). Per saperne di pi\u00f9 sulle funzionalit\u00e0 del sistema, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"mailto:videoanalytics@ivideon.com\">pu\u00f2 consultarsi<\/a><\/noindex> con noi. <\/p>\n<p>\u00abPravda Coffee\u00bb e OneBucksCoffee stanno attualmente suscitando un acceso dibattito, ma presto ci saranno poche aziende nel business offline senza videoanalisi. Gli attori del mercato dei consumatori hanno un'esigenza urgente di riconoscere i propri clienti: personalizzare il servizio e le offerte, analizzare l'umore degli ospiti, ridurre i costi e riconquistare i clienti, non solo acquistare soluzioni tecnologiche per motivi di rendicontazione.<br \/>\n<br \/>Fonte: <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 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