{"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 basato su cloud","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vantaggi del riconoscimento facciale basato su 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 con cui 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 frame di 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 (in caso di 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\/\">notizia<\/a><\/noindex>: le caffetterie di rete moscovite \"Pravda Kofe\" e OneBucksCoffee hanno iniziato a testare nei loro locali un servizio di riconoscimento facciale. <\/p>\n<p>Le caffetterie utilizzano la nostra soluzione tecnica. Oggi parleremo di essa in dettaglio. Certo, ne abbiamo gi\u00e0 parlato, ma c'\u00e8 qualcosa di nuovo: la soluzione \u00e8 diventata veramente 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 il sistema deve fare \u00e8 isolare un volto dal frame e, attraverso algoritmi, assicurarsi che si tratti effettivamente di un volto umano. <\/p>\n<p>Dopo la rilevazione iniziale, viene effettuata una determinazione delle varie caratteristiche individuali attraverso punti fissi: ad esempio, viene considerata la distanza tra gli occhi e decine di altri parametri. <\/p>\n<p>Successivamente, altri algoritmi cercano in vari database creati in precedenza 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 si entra nei dettagli (la foto da analizzare deve ancora essere normalizzata prima di essere inviata alla rete neurale, che rileva un certo descrittore), la principale difficolt\u00e0 della soluzione attualmente non sta nelle tecnologie stesse (algoritmi), ma nella sua implementazione.<\/p>\n<p>I sistemi di riconoscimento si sviluppano in diverse direzioni, classificabili in base all'approccio al trattamento delle informazioni. A volte \u00e8 difficile scegliere quale sistema sia il pi\u00f9 adatto a svolgere un compito specifico. <\/p>\n<h2>Variet\u00e0 di sistemi<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Vantaggi del riconoscimento facciale basato su 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 nel perimetro di sicurezza dell'azienda, o direttamente sulle telecamere. <\/p>\n<p>Nel caso ultimo, l'intera analisi viene effettuata dalla telecamera stessa, e sul server arriva gi\u00e0 un'informazione elaborata. Il principale pregio del sistema \u00e8 l'alta precisione e la possibilit\u00e0 di collegare a un solo server un gran numero di dispositivi.<\/p>\n<p>Nonostante la semplicit\u00e0 apparente e la facilit\u00e0 di scaling, questa tecnologia ha anche dei lati negativi. Uno di questi \u00e8 il prezzo elevato. Inoltre, al momento non esiste uno standard unico per la rappresentazione delle informazioni che le telecamere specializzate trasmettono 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 basato su cloud\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/7e05d83ea7bbb2f8e9a8af5aa89e67e9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Sistema di riconoscimento facciale \"semplice\" da <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 videoanalisi integrata sono meno popolari delle 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* Face Recognition <\/h2>\n<p>\n<i>*Secondo informazioni provenienti da fonti aperte. <br \/>\n<\/i><br \/>\nConsiderando la complessit\u00e0 degli algoritmi e l'elevato costo delle attrezzature server per i moduli di videoanalisi, i sistemi di riconoscimento facciale sono stati a lungo un piacere costoso. <\/p>\n<p>Inoltre, 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 attive e canali di comunicazione \"grandi\".<\/p>\n<p>Oggi, nel mercato russo, ci sono diversi grandi giocatori che offrono algoritmi di analisi e trattamento dei dati video di alta qualit\u00e0. Li accomuna l'interesse per progetti legati a grandi aziende. Spiegare questa focalizzazione \u00e8 molto semplice: il costo della soluzione supera di gran lunga le possibilit\u00e0 delle piccole e medie imprese. <\/p>\n<ul>\n<li>ISS<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSoftware \"SecurOS Face\". <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di acquisizione facciale \u00e8 di 41.275 rubli per canale. Il software viene installato su un server di riconoscimento facciale o su un server di loro rilevazione. <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di riconoscimento facciale per 1000 persone nel database \u00e8 di 665.760 rubli. Viene installato su un server di riconoscimento facciale.<\/p>\n<ul>\n<li>Sigur<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSviluppatore russo di attrezzature e software per sistemi di controllo accessi. <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di verifica facciale per una telecamera \u00e8 di 50.000 rubli. <\/p>\n<p>Il costo della licenza per il modulo di identificazione facciale per una telecamera \u00e8 di 7.000 rubli. <\/p>\n<p>Il prezzo della licenza per la base fino a 1.000 volti \u00e8 di 294.000 rubli.<\/p>\n<ul>\n<li>ITV<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl software \"Intelligence\" per il riconoscimento facciale con memoria per 1.000 template di volti nella base \u00e8 di 314.000 rubli. <\/p>\n<p>Il nucleo del sistema costa 20.300 rubli. Collegamento del canale video \u2013 6.000 rubli.<\/p>\n<ul>\n<li>Macroscop<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nModulo di riconoscimento facciale Macroscop Basic con capacit\u00e0 di base fino a 1000 volti \u2013 240.000 rubli. <\/p>\n<p>Licenza per lavorare con una telecamera IP \u2013 16.500 rubli.<\/p>\n<p>Fino a poco tempo fa, le soluzioni di Macroscop venivano utilizzate per garantire la sicurezza solo di oggetti particolarmente importanti con un gran numero di persone: stadi, aeroporti, fabbriche. Ma ora l'azienda offre il suo prodotto anche per il retail. Prezzo \u2013 94.000 rubli per modulo (i registratori non sono in vendita).<\/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 focalizza principalmente sul tradizionale monitoraggio video e non sul riconoscimento facciale. Anche se i loro videoregistratori sono ottimi 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. Dovrai scegliere autonomamente la configurazione dei server per lo stoccaggio e l'elaborazione dei dati.<\/p>\n<ul>\n<li>Ivideon<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nServizio cloud di video sorveglianza e video analisi, che offre servizi a imprese 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, il costo per la connessione di un dispositivo \u00e8 a partire da 3.150 rubli con analisi fino a 100 volti unici al giorno e registrazione di base in archivio cloud per 5 giorni. <\/p>\n<h2>Selezione dell'hardware per i sistemi di riconoscimento facciale <\/h2>\n<p>\nCon una telecamera Full HD per elaborare un flusso video contenente 10 volti in scena, sar\u00e0 richiesto un nucleo di processore con frequenza di 2,8 GHz. Se ci sono pochi volti in scena (da 1 a 3), un singolo core di processore pu\u00f2 facilmente gestire anche l'elaborazione di due flussi video.<\/p>\n<p>Da questo esempio si vede che anche in un sistema semplice \u00e8 necessario avere una certa riserva di \"hardware\". Infatti, se nello spazio entreranno simultaneamente non 10, ma 15 persone, sar\u00e0 richiesto un secondo nucleo con prestazioni simili. <\/p>\n<p>Pertanto, per il funzionamento di un sistema tradizionale, considerando i picchi di carico, \u00e8 necessario mantenere potenze di riserva doppie.<\/p>\n<p>Per aiutarvi a comprendere meglio il costo di un sistema di riconoscimento facciale tradizionale, prendiamo come esempio un punto vendita e calcoliamo il costo sia del sistema tradizionale che di quello basato sul cloud.<\/p>\n<h2>Calcolo dei costi: costo del sistema di riconoscimento facciale tradizionale<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Vantaggi del riconoscimento facciale basato su 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 riconoscere i volti in modo completo, \u00e8 possibile installare una telecamera panoramica o una telecamera con obiettivo meccanizzato su ogni oggetto di sorveglianza.<\/p>\n<p>Nel caso di un sistema tradizionale, i costi saranno i seguenti:<\/p>\n<ol>\n<li>Per ogni farmacia sar\u00e0 necessario almeno un videoregistratore specializzato. Il suo prezzo al dettaglio \u00e8 di circa 40.000 rubli.<\/li>\n<li>Per ogni registratore sar\u00e0 inoltre necessario un disco rigido speciale (non confondetelo con un normale HDD per PC) con una capacit\u00e0 di almeno 4 TB, per registrare il flusso video alla risoluzione di 1920x1080 in caso di alta intensit\u00e0 di movimento. Il prezzo al dettaglio medio \u00e8 di 10.000 rubli.<\/li>\n<li>Nel budget si deve prevedere il costo dei lavori di manutenzione del sistema di videosorveglianza (ad esempio, la visita di un tecnico per risolvere errori, aggiornamenti software o sostituzioni di HDD). Il costo di questi lavori \u00e8 di 12.000 rubli\/anno (visita ogni trimestre) per ogni punto vendita (secondo il listino di una delle aziende di installazione).<\/li>\n<li>Il costo minimo di un software completamente funzionale per il riconoscimento facciale \u00e8 in media di 120.000 rubli per telecamera (licenza illimitata nel tempo).<\/li>\n<li>Secondo i dati dell'azienda Backblaze, circa il 50% di tutti i dischi rigidi necessita di sostituzione entro il 6\u00b0 anno di utilizzo. Pertanto, dopo 5 anni di utilizzo continuo, si guasteranno circa 8 dischi, e nel caso in cui in un tale sistema non sia prevista alcuna ridondanza, in media si devono prevedere costi aggiuntivi dell'1,6 disco all'anno, pari a 16.000 rubli\/anno.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<b>I costi di capitale (escludendo il costo delle telecamere) ammontano a 2.928.000 rubli\/anno.<\/b><\/p>\n<h2>Costi per il sistema cloud<\/h2>\n<p>\nNel caso di un sistema cloud, il costo della tariffa per videosorveglianza con riconoscimento di 500 volti\/giorno sar\u00e0 <b>4.750 rub\/mese (57.000 rub\/anno) per telecamera, o 912.000 rub\/anno per 16 telecamere<\/b>.<\/p>\n<p>Ricordiamo che il proprietario della rete non dovr\u00e0 acquistare alcun ulteriore \"hardware\". Non sono necessari costi per la manutenzione tecnica, poich\u00e9 tutti i server cloud sono gestiti dal fornitore di servizi cloud nel data center.<\/p>\n<p>Si nota un risparmio di oltre 3 volte durante il primo anno di utilizzo del sistema.<\/p>\n<h2>Risultato intermedio e vantaggi aggiuntivi<\/h2>\n<p>\nNei calcoli sopra c'\u00e8 un importante punto da considerare: dopo 3 anni di utilizzo, un sistema tradizionale diventa pi\u00f9 economico nel complesso rispetto al riconoscimento facciale cloud. Qui bisogna tenere in considerazione due fattori.<\/p>\n<p><b>Primo<\/b>, l'hardware che il proprietario della rete acquister\u00e0 si offender\u00e0 dopo 3 anni di utilizzo. Tuttavia, sicuramente emergeranno nuove tecnologie e algoritmi di riconoscimento facciale, che funzionano su hardware pi\u00f9 potente. E dopo 3 anni, molto probabilmente, sar\u00e0 necessario sostituire completamente l'hardware nei punti.<\/p>\n<p>Con il sistema cloud non \u00e8 necessario fare questo: il servizio si migliora e si aggiorna costantemente grazie all'evoluzione degli algoritmi e all'aumento della potenza di calcolo dei data center. Il supporto degli standard di sicurezza non \u00e8 legato all'hardware. <\/p>\n<p><b>In secondo luogo<\/b>, il risparmio economico nei primi anni permetter\u00e0 di reinvestire questo denaro pi\u00f9 volte, generando ulteriore profitto per l'azienda.<\/p>\n<h2>Passato, presente e futuro del riconoscimento facciale cloud<br \/>\n<\/h2>\n<p>\nL'evoluzione dei sistemi di riconoscimento si \u00e8 accelerata negli ultimi anni. Non molto tempo fa, invece di algoritmi complessi e reti neurali, un normale dipendente del servizio di sicurezza confrontava semplicemente i volti registrati dal programma con le banche dati e annotava chi fossero tutte quelle persone.<\/p>\n<p>Inoltre, i sistemi operavano tramite server locali. Di conseguenza, per far funzionare il servizio, l'utente doveva installare un PC dedicato o un videoregistratore speciale. Questo comportava costi aggiuntivi per l'hardware e spese operative.<\/p>\n<p>Il riconoscimento facciale cloud non richiede l'acquisto e la configurazione di alcun altro hardware, tranne le telecamere, e funzioner\u00e0 con quelle telecamere gi\u00e0 installate nell'oggetto.<\/p>\n<p>Non \u00e8 necessario mantenere un team di specialisti per garantire il funzionamento dell'hardware. I problemi tecnici dell'hardware vengono risolti dal fornitore del servizio (e lo fa in modo pi\u00f9 efficace rispetto alle aziende non specializzate). <\/p>\n<p>Il riconoscimento basato sul cloud trasforma un ingombrante e vulnerabile sistema di server analitici locali in una struttura cloud flessibile e resistente ai guasti. In pratica, ci\u00f2 significa che il sistema di riconoscimento non dipende pi\u00f9 dalle capacit\u00e0 di un server specifico acquistato e installato presso l'ufficio del cliente, n\u00e9 dall'infrastruttura IT disponibile per quel cliente. Non \u00e8 necessario acquistare nuova attrezzatura e discutere a lungo con il fornitore riguardo a configurazioni e possibilit\u00e0 di espansione.<\/p>\n<p>Il cloud distribuisce automaticamente il carico su tutta l'infrastruttura disponibile con server potenti. Il cliente non deve mantenere capacit\u00e0 raramente utilizzate come riserva per affrontare periodi di picco imprevisti (festivit\u00e0, weekend). Per saperne di pi\u00f9 sulle funzionalit\u00e0 del sistema, puoi <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"mailto:videoanalytics@ivideon.com\">consultare<\/a><\/noindex> noi. <\/p>\n<p>\u00abTruth Coffee\u00bb e OneBucksCoffee hanno gi\u00e0 suscitato un ampio dibattito, ma molto presto non ci saranno praticamente aziende nel settore offline senza analisi video. I player del mercato dei consumatori hanno un'acuta necessit\u00e0 di riconoscere i propri clienti di persona: personalizzare il servizio e le offerte, analizzare l'umore del cliente, ridurre i costi e fidelizzare i clienti, piuttosto che acquistare semplicemente soluzioni tecnologiche a scopo 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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