🥇클라우드 얼굴 인식의 이점

가까운 미래

얼굴 인식 시스템이 작동하는 방법에는 여러 가지가 있지만 일반적으로 디지털 이미지나 비디오 소스의 프레임에서 사람을 식별할 수 있는 기술에 대해 이야기하고 있습니다.

많은 스마트폰 소유자들이 매일 얼굴인식을 사용하지만, 모바일 기기에서는 인식 속도가 중요하지 않고, 사용자 수가 한두 명을 넘는 경우가 거의 없습니다. 사무실 및 거리 시스템(대량 인식용)의 경우 다른 기술이 사용됩니다.

최근 Habré에서 그들은 논의했습니다. 뉴스: 모스크바 체인 커피숍인 "Pravda Coffee"와 OneBucksCoffee는 자사 시설에서 얼굴 인식 서비스를 테스트하기 시작했습니다.

커피숍에서는 당사의 기술 솔루션을 사용합니다. 그리고 오늘 우리는 그것에 대해 더 자세히 이야기하겠습니다. 물론 우리는 이미 기술 자체에 대해 이야기했지만 새로운 것이 나타났습니다. 솔루션이 진정한 클라우드 기반이 되었습니다. 그리고 이것이 모든 것을 변화시킵니다.

얼굴 인식 기술의 작동 원리

시스템이 가장 먼저 해야 할 일은 프레임에서 얼굴을 선택하고 알고리즘을 사용하여 그것이 사람의 얼굴인지 확인하는 것입니다.

초기 감지 후 고정점을 사용하여 다양한 개별 특징이 결정됩니다. 예를 들어 눈 사이의 거리와 수십 개의 다른 매개변수가 고려됩니다.

다음으로, 다른 알고리즘은 사전 생성된 다양한 데이터베이스를 검색하고 원하는 데이터 샘플과의 유사성 비율을 제공합니다. 유사성 비율이 충분히 높으면 얼굴이 인식된 것으로 간주됩니다.

세부 사항을 다루지 않고(특정 설명자를 읽는 신경망으로 전송하기 전에 분석용 사진을 정규화해야 함) 현재 솔루션의 주요 어려움은 기술(알고리즘) 자체가 아니라 구현에 있습니다. .

인식 시스템은 정보 처리에 대한 접근 방식에 따라 분류되어 여러 방향으로 발전하고 있습니다. 때로는 특정 작업에 가장 적합한 시스템을 선택하는 것이 어렵습니다.

다양한 시스템

데이터는 클라우드, 기업 보안 경계 내에 배포된 로컬 서버 또는 카메라에서 직접 처리될 수 있습니다.

후자의 경우 모든 분석은 카메라 자체에서 이루어지며, 이미 처리된 정보는 서버로 전송됩니다. 시스템의 가장 큰 장점은 높은 정확성과 하나의 서버에 많은 수의 장치를 "걸어 놓을" 수 있는 능력입니다.

명백한 단순성과 확장 용이성에도 불구하고 이 기술에는 단점도 있습니다. 그 중 하나는 높은 가격이다. 게다가 현재로서는 특수 카메라가 서버에 전송하는 정보를 표시하는 통일된 표준이 없습니다. 그리고 데이터 세트는 공급업체마다 크게 다를 수 있습니다.

"간단한" 얼굴 인식 시스템 파나소닉

영상 분석 기능이 내장된 IP 카메라 기반 시스템은 서버 솔루션에 비해 인기가 떨어집니다. 그러나 등록자 및/또는 로컬 서버 기반의 기존 시스템을 사용하더라도 비용을 절약할 수 없습니다.

프로그램 및 가격* 얼굴 인식

*오픈 소스의 정보에 따르면.

알고리즘의 복잡성과 비디오 분석 모듈용 서버 장비의 높은 가격을 고려할 때 얼굴 인식 시스템은 오랫동안 값비싼 제품으로 남아 있었습니다.

또한 솔루션 비용은 운영 중에 생성되는 대규모 네트워크 트래픽의 영향을 받습니다. 강력한 서버 비용 외에도 활성 네트워크 장비와 "두꺼운" 통신 채널을 위해 돈을 쏟아부어야 했습니다.

오늘날 러시아 시장에는 비디오 데이터 분석 및 처리를 위한 고품질 알고리즘을 제공하는 여러 주요 업체가 있습니다. 그들은 대기업과 관련된 프로젝트에 대한 관심으로 뭉쳤습니다. 이 초점을 설명하는 것은 매우 간단합니다. 솔루션 비용은 중소기업의 능력을 훨씬 뛰어넘습니다.

소프트웨어 "SecurOS Face".

얼굴 캡처 모듈의 라이센스 비용은 채널당 41 루블입니다. 소프트웨어는 얼굴 인식 서버 또는 얼굴 감지 서버에 설치됩니다.

데이터베이스에 있는 1000명의 얼굴 인식 모듈 라이선스 비용은 665루블입니다. 얼굴인식 서버에 설치됩니다.

시구르

출입 통제 시스템용 장비 및 소프트웨어의 러시아 개발자입니다.

카메라 한 대의 얼굴 확인 모듈 라이센스 비용은 50 루블입니다.

카메라 한 대의 얼굴 인식 모듈 라이센스 비용은 7 루블입니다.

최대 1명 기준 라이센스 가격은 000 루블입니다.

데이터베이스에 있는 1개의 얼굴 표준에 대한 메모리를 갖춘 얼굴 인식용 "Intellect" 소프트웨어 - 000 루블.

시스템 코어 - 20 루블. 비디오 채널 연결 - 300 루블.

거시경

최대 1000개의 얼굴(240 루블)의 데이터베이스 크기를 갖춘 Macroscop 기본 얼굴 인식 모듈.

하나의 IP 카메라로 작동할 수 있는 라이센스 - 16 루블.

최근까지 Macroscop의 솔루션은 경기장, 공항, 공장 등 많은 사람이 있는 특히 중요한 개체의 보안을 보장하는 데 사용되었습니다. 그러나 이제 회사는 제품을 소매점에 공급합니다. 가격 - 모듈당 94 루블(레코더는 판매되지 않음)

트라시르

소프트웨어 비용은 레코더 비용 79 루블 + 000 루블입니다. 회사의 고객은 주로 대기업(공장, 광산 회사, 대학, 스포츠 단지)입니다. 그러나 회사의 주요 초점은 얼굴 인식보다는 전통적인 비디오 감시에 있습니다. DVR은 이러한 작업에 적합하지만.

FindFace

안면인식에 특화된 소프트웨어만을 개발, 판매하는 회사입니다. 데이터를 저장하고 처리하기 위한 서버 구성을 직접 선택해야 합니다.

아이 비콘

예산에 맞춰 기업에 서비스를 제공하는 클라우드 기반 비디오 감시 및 비디오 분석 서비스입니다. 서비스 이비돈 얼굴들 거의 모든 카메라에서 작동하며, 장치 하나를 연결하는 데 드는 비용은 하루에 최대 3명의 고유한 얼굴을 분석하고 150일 안에 클라우드 아카이브에 기본 녹화하는 데 100루블입니다.

얼굴 인식 시스템을 위한 하드웨어 선택

하나의 Full HD 카메라에서 프레임에 10개의 얼굴이 포함된 비디오 스트림을 처리하려면 2,8GHz 주파수의 프로세서 코어 1개가 필요합니다. 프레임에 얼굴 수가 적은 경우(3~XNUMX) 하나의 프로세서 코어가 두 개의 비디오 스트림 처리에 쉽게 대처할 수 있습니다.

이 예를 보면 단순한 시스템에서도 특정 하드웨어 공급이 필요하다는 것이 분명합니다. 결국 10명이 아니라 15명이 동시에 시설에 입장한다면 비슷한 성능을 가진 두 번째 코어가 필요할 것입니다.

결과적으로, 기존 시스템을 운영하려면 최대 부하를 고려하여 두 배의 예비 용량을 유지해야 합니다.

기존 얼굴 인식 시스템의 비용이 얼마인지 더 쉽게 상상할 수 있도록 소매점을 예로 들어 기존 및 클라우드 기반 얼굴 인식 시스템의 비용을 계산해 보겠습니다.

비용 계산: 기존 얼굴 인식 시스템의 비용

16개 지점으로 구성된 약국 체인에 얼굴 인식 시스템을 배포한다고 가정해 보겠습니다. 하루 평균 500명의 고객이 각 약국을 방문합니다.

얼굴을 완벽하게 인식하기 위해 PTZ 카메라 한 대 또는 전동 렌즈가 있는 카메라를 각 감시 개체에 설치할 수 있습니다.

기존 시스템을 사용하는 경우 비용은 다음과 같습니다.

각 약국에는 최소한 하나의 특수 비디오 녹화기가 필요합니다. 소매가는 약 40 루블입니다.
높은 트래픽 강도에서 4x1920 해상도로 비디오 스트림을 녹화하려면 각 레코더에 최소 1080TB 용량의 특수 하드 드라이브(PC의 일반 HDD와 혼동하지 말 것)가 추가로 필요합니다. 평균 소매가는 10 루블입니다.
예산에는 영상 감시 시스템의 유지 관리 작업 비용(예: 오류 제거, 소프트웨어 업데이트 또는 HDD 교체를 위한 설치자 방문)이 포함되어야 합니다. 이러한 작업 비용은 각 개체에 대해 연간 12 루블(분기에 한 번 방문)입니다(설치 조직 중 하나의 가격표에 따름).
모든 기능을 갖춘 안면 인식 소프트웨어의 최소 비용은 카메라당 평균 120루블(무제한 라이센스)입니다.
Backblaze에 따르면 전체 하드 드라이브의 약 50%가 사용 6년차까지 교체가 필요하다고 합니다. 따라서 5년간 연속 작동한 후에 약 8개의 디스크가 실패하게 되며 이러한 시스템이 중복성을 제공하지 않는 경우 평균적으로 연간 1,6개 디스크 또는 연간 16루블의 추가 비용에 대한 예산을 책정해야 합니다. .

자본 비용(카메라 비용 제외)은 연간 2 루블에 달합니다.

클라우드 시스템 비용

클라우드 시스템의 경우 하루 500명의 얼굴을 인식하는 영상감시 요금은 카메라당 4 문지름/월(750 문지름/연간) 또는 57개 카메라의 경우 000 문지름/년.

네트워크 소유자는 추가 하드웨어를 구매할 필요가 없음을 알려드립니다. 또한 모든 클라우드 서버는 데이터센터 내 클라우드 서비스 제공업체가 관리하기 때문에 유지관리 비용도 없습니다.

시스템 운영 첫해 동안 3배 이상의 비용 절감이 가능합니다.

소계 및 추가 "빵"

위 계산에는 중요한 뉘앙스가 있습니다. 운영 3년 후에는 기존 시스템이 클라우드 기반 안면 인식보다 총 비용 측면에서 더 저렴해질 것입니다. 여기서 고려해야 할 두 가지 요소가 있습니다.

첫째로, 네트워크 소유자가 구입한 장비는 운영 3년 후에는 구식이 됩니다. 그러나 더욱 강력한 하드웨어에서 실행되는 새롭고 더욱 발전된 기술과 얼굴 인식 알고리즘이 등장할 가능성이 높습니다. 그리고 3년이 지나면 해당 지점의 장비를 완전히 교체해야 할 가능성이 높습니다.

클라우드 시스템에서는 이를 수행할 필요가 없습니다. 알고리즘 개발과 데이터 센터의 컴퓨팅 성능 성장으로 인해 서비스가 지속적으로 개선되고 업데이트되고 있습니다. 보안 표준에 대한 지원도 하드웨어에 국한되지 않습니다.

둘째로, 첫해에 돈을 절약하면 이 돈을 여러 번 돌려 비즈니스에 추가 이익을 가져올 수 있습니다.

클라우드 기반 얼굴 인식의 과거, 현재, 미래

최근 몇 년 동안 인식 시스템의 발전이 가속화되었습니다. 얼마 전까지만 해도 복잡한 알고리즘과 신경망 대신 컴퓨터를 사용하는 일반 보안요원이 프로그램이 기록한 얼굴을 데이터베이스와 비교해 이들이 누구인지 간단히 알아내는 방식이 사용됐다.

또한 시스템은 로컬 서버를 통해 작동했습니다. 따라서 서비스를 이용하려면 전용 PC나 전용 DVR을 설치해야 했다. 그리고 이는 장비에 대한 추가 비용과 운영에 대한 간접비입니다.

클라우드 기반 얼굴 인식은 카메라 이외의 다른 장비를 구입하거나 구성할 필요가 없으며 현장에 이미 설치된 카메라와 함께 작동합니다.

장비 작동을 유지하기 위해 전문가를 고용할 필요가 없습니다. 장비의 기술적 상태 문제는 서비스 제공업체 자체에서 해결합니다(비전문 회사보다 더 효율적으로 이를 수행합니다).

클라우드 인식은 번거롭고 취약한 로컬 분석 서버 시스템을 유연하고 내결함성이 있는 클라우드 구조로 전환합니다. 실제로 이는 인식 시스템이 더 이상 고객 사무실에 구매하여 설치한 특정 서버의 기능과 해당 고객이 보유한 IT 인프라에 의존하지 않는다는 것을 의미합니다. 새로운 장비를 구입하고 구성 문제와 공급업체와의 확장 가능성을 협상하는 데 오랜 시간을 소비할 필요가 없습니다.

클라우드는 강력한 서버를 통해 사용 가능한 전체 인프라에 로드를 자동으로 분산시킵니다. 클라이언트는 예상치 못한 부하 급증 기간(휴일, 주말) 동안 운영을 위해 거의 사용되지 않는 용량을 예비로 유지할 필요가 없습니다. 다음에서 시스템 기능에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 상담을 한 후 우리와 함께.

"Pravda Coffee"와 OneBucksCoffee는 이제 엄청난 논의를 불러일으켰지만 머지않아 비디오 분석 없이 오프라인 사업을 하는 회사는 거의 없을 것입니다. 소비자 시장의 플레이어는 고객을 시각적으로 인식해야 합니다. 즉, 서비스 및 제안을 개인화하고, 고객의 기분을 분석하고, 비용을 절감하고 고객을 재방문하고, 단지 보고를 위한 기술 솔루션을 구매하는 것이 아닙니다.

출처 : habr.com

클라우드 얼굴 인식의 이점