Niedaleka przyszłość
Istnieje kilka metod, według których działają systemy rozpoznawania twarzy, ale ogólnie chodzi o technologię, która potrafi zidentyfikować osobę na podstawie cyfrowego obrazu lub klatki wideo.
Wielu właścicieli smartfonów codziennie korzysta z rozpoznawania twarzy, lecz w urządzeniach mobilnych szybkość rozpoznawania nie jest krytyczna, a liczba użytkowników rzadko przekracza jedną lub dwie osoby. W systemach biurowych i ulicznych (przy masowym rozpoznawaniu) stosuje się inne technologie.
Ostatnio na Habra omawiano : sieci kafejek w Moskwie „Prawda Kofe” oraz OneBucksCoffee rozpoczęły testowanie w swoich lokalach usługi rozpoznawania twarzy.
Kawiarnie korzystają z naszego rozwiązania technicznego. Dziś opowiemy o nim więcej. Oczywiście, o samej technologii już mówiliśmy, ale pojawiło się kilka nowości — rozwiązanie stało się w pełni chmurowe. A to wszystko zmienia.
Jak działa technologia rozpoznawania twarzy
Pierwsze, co musi zrobić system, to wydobyć twarz z kadru i za pomocą algorytmów upewnić się, że to faktycznie ludzka twarz.
Po początkowej detekcji następuje określenie różnych indywidualnych cech na podstawie ustalonych punktów — na przykład uwzględnia się odległość między oczami oraz dziesiątki innych parametrów.
Następnie inne algorytmy przeszukują różne wcześniej stworzone bazy danych i podają procent podobieństwa do poszukiwanego wzorca danych. Jeśli procent podobieństwa jest wystarczająco wysoki, twarz uznaje się za rozpoznaną.
Jeśli nie wdawać się w szczegóły (zdjęcie do analizy jeszcze trzeba znormalizować, zanim przekaże się je do sieci neuronowej, która odczytuje pewien deskryptor), główną trudnością obecnego rozwiązania nie są same technologie (algorytmy), lecz wdrożenie.
Systemy rozpoznawania rozwijają się w kilku kierunkach, klasyfikowanych w zależności od podejścia do przetwarzania informacji. Czasami trudno jest wybrać, który system najlepiej poradzi sobie z określonym zadaniem.
Różnorodność systemów
Dane można przetwarzać w chmurze, na lokalnych serwerach zainstalowanych w obrębie bezpieczeństwa przedsiębiorstwa lub bezpośrednio na kamerach.
W ostatnim przypadku całe analizy są przeprowadzane przez samą kamerę, a na serwer trafia już przetworzona informacja. Główną zaletą systemu jest wysoka precyzja oraz możliwość podłączenia do jednego serwera wielu urządzeń.
Pomimo pozornej prostoty i łatwości skalowania, ta technologia ma również wady. Jedną z nich jest wysoka cena. Dodatkowo, obecnie nie istnieje jednolity standard przedstawiania informacji, które specjalistyczne kamery przesyłają na serwer. Zestaw danych może się znacznie różnić w zależności od dostawcy.
Prosty system rozpoznawania twarzy od
Systemy oparte na kamerach IP z funkcją wbudowanej analizy wideo ustępują popularnością rozwiązaniom serwerowym. Jednakże, w przypadku korzystania z tradycyjnego systemu opartego na rejestratorze i/lub lokalnym serwerze, również nie da się zaoszczędzić.
Programy i ceny* Rozpoznawanie twarzy
*Z informacji dostępnych w otwartych źródłach.
Biorąc pod uwagę skomplikowanie algorytmów oraz wysokie ceny sprzętu serwerowego dla modułów analizy wideo, systemy rozpoznawania twarzy przez długi czas były kosztowną przyjemnością.
Dodatkowo na koszt rozwiązania wpływa generowany w trakcie pracy duży ruch sieciowy – oprócz wydatków na mocne serwery trzeba było również zainwestować w aktywne urządzenia sieciowe oraz szerokopasmowe łącza komunikacyjne.
Obecnie na rynku rosyjskim działa kilku dużych graczy, oferujących wysokiej jakości algorytmy analizy i przetwarzania danych wideo. Łączy ich zainteresowanie projektami związanymi z dużym biznesem. Taka koncentracja jest łatwa do wytłumaczenia – koszt rozwiązania znacznie przekracza możliwości małych i średnich firm.
- ISS
Oprogramowanie „SecurOS Face”.
Koszt licencji na moduł przechwytywania twarzy wynosi 41 275 rubli za kanał. Oprogramowanie instalowane jest na serwerze rozpoznawania twarzy lub na serwerze ich detekcji.
Koszt licencji modułu rozpoznawania twarzy dla 1000 osób w bazie wynosi 665 760 rubli. Instalowane jest na serwerze rozpoznawania twarzy.
- Sigur
Rosyjski producent sprzętu i oprogramowania dla systemów kontroli dostępu.
Koszt licencji na moduł weryfikacji twarzy dla jednej kamery wynosi 50 000 rubli.
Koszt licencji na moduł identyfikacji twarzy dla jednej kamery wynosi 7 000 rubli.
Cena licencji na bazę do 1 000 twarzy wynosi 294 000 rubli.
- ITV
Oprogramowanie 'Inteligent' do rozpoznawania twarzy z pamięcią na 1 000 wzorców w bazie kosztuje 314 000 rubli.
Jądro systemu — 20 300 rubli. Podłączenie kanału wideo — 6 000 rubli.
- Macroscop
Moduł rozpoznawania twarzy Macroscop Basic z bazą do 1000 twarzy kosztuje 240 000 rubli.
Licencja na pracę z jedną kamerą IP wynosi 16 500 rubli.
Jeszcze niedawno rozwiązania od Macroscop były wykorzystywane do zapewnienia bezpieczeństwa jedynie w szczególnie ważnych obiektach z dużą liczbą ludzi: stadionach, lotniskach, fabrykach. Jednak teraz firma oferuje swój produkt również dla handlu detalicznego. Cena — 94 000 rubli za moduły (rejestratory nie są sprzedawane).
- TRASSIR
Oprogramowanie kosztuje 79 000 rubli + 32 000 rubli za rejestrator. Klientami firmy są głównie duże przedsiębiorstwa (fabryki, firmy wydobywcze, uniwersytety, obiekty sportowe). Jednak główny nacisk firma kładzie na tradycyjne monitorowanie wideo, a nie na rozpoznawanie twarzy. Chociaż ich rejestratory wideo doskonale nadają się również do tych zadań.
- FindFace
Firma rozwija i sprzedaje wyłącznie specjalistyczne oprogramowanie do rozpoznawania twarzy. Musisz samodzielnie wybrać konfigurację serwerów do przechowywania i przetwarzania danych.
- Ivideon
Chmurowa usługa monitoringu wideo i analityki wideo, która oferuje usługi dla firm z ograniczonym budżetem. Serwis działa praktycznie z dowolnymi kamerami, koszt podłączenia jednego urządzenia wynosi od 3 150 rubli, z analizą do 100 unikalnych twarzy dziennie oraz podstawowym zapisem do chmurowego archiwum przez 5 dni.
Dobór sprzętu dla systemów rozpoznawania twarzy
Z jedną kamerą Full HD do przetwarzania strumienia wideo zawierającego 10 twarzy w kadrze należy mieć jedno rdzeń procesora o częstotliwości 2,8 GHz. Jeśli w kadrze jest niewiele twarzy (od 1 do 3), to jedno rdzeń procesora poradzi sobie łatwo z przetwarzaniem dwóch strumieni wideo.
Z tego przykładu wynika, że nawet w prostym systemie należy mieć określony zapas sprzętu. Przecież jeśli na obiekt jednocześnie wejdzie nie 10, a 15 osób, potrzebne będzie już drugie rdzeń o podobnej wydajności.
W związku z tym, do pracy tradycyjnego systemu, biorąc pod uwagę szczytowe obciążenia, należy utrzymywać podwójne rezerwy mocy.
Aby lepiej zrozumieć, ile kosztuje tradycyjny system rozpoznawania twarzy, weźmiemy jako przykład punkt sprzedaży i obliczymy koszty tradycyjnego oraz chmurowego systemu rozpoznawania twarzy.
Obliczenie kosztów: koszt tradycyjnego systemu rozpoznawania twarzy
Załóżmy, że uruchamiamy system rozpoznawania twarzy w sieci aptek składającej się z 16 punktów. Średnio każdego dnia każdą aptekę odwiedza 500 klientów.
Aby w pełni rozpoznawać twarze, na każdy obiekt obserwacji można zainstalować jedną obracającą się kamerę lub kamerę z mechanizowanym obiektywem.
W przypadku korzystania z tradycyjnego systemu koszty będą następujące:
- Dla każdej apteki będzie potrzebny co najmniej jeden specjalistyczny rejestrator wideo. Jego detaliczna cena wynosi około 40 000 rubli.
- Dla każdego rejestratora dodatkowo potrzebny będzie specjalny dysk twardy (nie mylić z zwykłym HDD do PC) o pojemności co najmniej 4 TB, aby rejestrować strumień wideo w rozdzielczości 1920x1080 przy dużej intensywności ruchu. Średnia detaliczna cena to 10 000 rubli.
- W budżecie należy uwzględnić koszty związane z serwisowaniem systemu monitoringu wideo (na przykład, wyjazd montera w celu usunięcia usterek, aktualizacji oprogramowania lub wymiany HDD). Koszt takich usług wynosi 12 000 rubli/rok (wyjazd co kwartał) dla każdego obiektu (zgodnie z cennikiem jednej z firm montażowych).
- Minimalny koszt w pełni funkcjonalnego oprogramowania do rozpoznawania twarzy wynosi średnio 120 000 rubli za kamerę (licencja bezterminowa).
- Z danych firmy Backblaze wynika, że około 50% wszystkich dysków twardych wymaga wymiany w szóstym roku użytkowania. Tak więc, po 5 latach nieprzerwanej eksploatacji, uszkodzeniu ulegnie około 8 dysków, a przy założeniu, że w takim systemie nie przewidziano rezerwacji, średnio należy uwzględnić dodatkowe wydatki w wysokości 1,6 dysku rocznie, czyli 16 000 rubli/rok.
Koszty kapitałowe (bez kosztów kamer) wyniosą 2 928 000 rubli/rok.
Koszty systemu chmurowego
W przypadku systemu chmurowego koszt taryfy monitoringu z rozpoznawaniem 500 twarzy/dobę wyniesie 4 750 rub/miesiąc (57 000 rub/rok) za kamerę lub 912 000 rub/rok za 16 kamer.
Przypominamy, że właściciel sieci nie będzie musiał kupować żadnego dodatkowego „sprzętu”. Koszty utrzymania również nie są potrzebne, ponieważ wszystkie serwery w chmurze są obsługiwane przez dostawcę usług chmurowych w centrum danych.
To oszczędność ponad 3 razy w pierwszym roku użytkowania systemu.
Podsumowanie i dodatkowe „bonusy”
W powyższych kalkulacjach jest istotny niuans: po 3 latach użytkowania tradycyjny system pod względem całkowitych kosztów stanie się tańszy niż chmurowe rozpoznawanie twarzy. Należy wziąć pod uwagę dwa czynniki.
Po pierwsze,, sprzęt, który kupi właściciel sieci, po 3 latach użytkowania stanie się przestarzały. Ale z pewnością pojawią się nowe, bardziej zaawansowane technologie i algorytmy rozpoznawania twarzy, działające na potężniejszym „sprzęcie”. I po 3 latach prawdopodobnie będzie trzeba całkowicie wymienić sprzęt w punktach.
W przypadku systemu chmurowego nie ma takiej potrzeby – usługa jest ciągle doskonalona i aktualizowana dzięki rozwojowi algorytmów i wzrostowi mocy obliczeniowej centrów danych. Wsparcie standardów bezpieczeństwa również nie jest uzależnione od sprzętu.
Po drugie, oszczędności w pierwszych latach pozwolą na wielokrotne odzyskanie tych pieniędzy, przynosząc dodatkowy zysk dla biznesu.
Przeszłość, teraźniejszość i przyszłość chmurowego rozpoznawania twarzy
Ewolucja systemów rozpoznawania przyspieszyła w ostatnich latach. Jeszcze niedawno, zamiast skomplikowanych algorytmów i sieci neuronowych, zwykły pracownik służby bezpieczeństwa po prostu porównywał twarze zarejestrowane przez program z bazami danych i zaznaczał, kim są te osoby.
Ponadto systemy działały przez lokalne serwery. W związku z tym, aby korzystać z usługi, użytkownik musiał zainstalować dedykowany komputer lub specjalny rejestrator wideo. A to dodatkowe koszty związane ze sprzętem i koszty operacyjne.
Chmurowe rozpoznawanie twarzy nie wymaga zakupu i konfiguracji żadnego innego sprzętu poza kamerami, i będzie działać z tymi kamerami, które są już zainstalowane na obiekcie.
Nie trzeba zatrudniać specjalistów do utrzymania sprzętu. Problemy z technicznym stanem sprzętu rozwiązuje sam dostawca usługi (i robi to skuteczniej niż niespecjalizowane firmy).
Rozwiązanie chmurowe do rozpoznawania przekształca ciężki i podatny na awarie system lokalnych serwerów analitycznych w elastyczną, odporną na awarie strukturę chmurową. W praktyce oznacza to, że system rozpoznawania nie zależy już od możliwości konkretnego serwera zakupionego i zainstalowanego w biurze klienta, ani od posiadanej przez niego infrastruktury IT. Nie ma potrzeby zakupowania nowego sprzętu i długiego uzgadniania z dostawcą kwestii konfiguracji i możliwości rozbudowy.
Chmura automatycznie rozkłada obciążenie na całą dostępną infrastrukturę z potężnymi serwerami. Klient nie musi trzymać rzadko używanych zasobów w zapasie do pracy w okresach nieoczekiwanych wzrostów obciążenia (święta, weekendy). Więcej informacji na temat możliwości systemu można uzyskać, z nami.
«Prawda o kawie» i OneBucksCoffee wywołały burzę dyskusji, ale wkrótce prawie nie będzie firm w biznesie offline bez analityki wideo. Gracze na rynku konsumenckim mają pilną potrzebę rozpoznawania swoich klientów: personalizowania usług i ofert, analizowania nastrojów gości, redukowania kosztów i odzyskiwania klientów, a nie tylko kupowania rozwiązań technologicznych dla sprawozdawczości.
Źródło: habr.com
