Futuro próximo
Existem vários métodos pelos quais os sistemas de reconhecimento facial funcionam, mas, de um modo geral, estamos falando de uma tecnologia capaz de identificar uma pessoa a partir de uma imagem digital ou um fotograma de uma fonte de vídeo.
Muitos proprietários de smartphones usam o reconhecimento facial todos os dias, mas em dispositivos móveis a velocidade de reconhecimento não é crítica, e o número de usuários raramente ultrapassa uma ou duas pessoas. Para sistemas de escritório e ruas (em reconhecimento em massa), são aplicadas outras tecnologias.
Recentemente, houve uma discussão no Habr : as cafeterias de rede de Moscovo "Pravda Coffee" e OneBucksCoffee começaram a testar em seus estabelecimentos um serviço de reconhecimento facial.
As cafeterias utilizam nossa solução técnica. E hoje, falaremos mais sobre isso. Claro, já discutimos a própria tecnologia, mas surgiu algo novo — a solução se tornou verdadeiramente em nuvem. E isso muda tudo.
Como funciona a tecnologia de reconhecimento facial
A primeira coisa que o sistema deve fazer é identificar o rosto na imagem e, por meio de algoritmos, garantir que se trata de um rosto humano.
Após a detecção inicial, características individuais são determinadas com base em pontos fixos — por exemplo, a distância entre os olhos e outras dezenas de parâmetros.
Em seguida, outros algoritmos pesquisam em várias bases de dados previamente criadas e fornecem uma porcentagem de similaridade com o modelo de dados procurado. Se a porcentagem de similaridade for suficientemente alta, o rosto é considerado reconhecido.
Sem entrar em detalhes (a foto para análise ainda precisa ser normalizada antes de ser passada para a rede neural que lê um determinado descritor), a principal dificuldade da solução neste momento não está nas próprias tecnologias (algoritmos), mas na implementação.
Os sistemas de reconhecimento estão se desenvolvendo em várias direções, classificadas de acordo com a abordagem de processamento de informações. Às vezes, é difícil escolher qual sistema lidará melhor com uma tarefa específica.
Diversidade de sistemas
Os dados podem ser processados na nuvem, em servidores locais implantados no perímetro de segurança da empresa, ou diretamente nas câmeras.
No último caso, toda a análise é realizada pela própria câmera, e as informações processadas chegam ao servidor. A principal vantagem do sistema é sua alta precisão e a possibilidade de conectar um grande número de dispositivos a um único servidor.
Apesar da aparente simplicidade e facilidade de escalabilidade, essa tecnologia também possui desvantagens. Uma delas é o alto custo. Além disso, atualmente não existe um padrão único para a apresentação das informações que as câmeras especializadas enviam para o servidor. O conjunto de dados pode variar significativamente entre diferentes fornecedores.
Sistema de reconhecimento facial "simples" da
Sistemas baseados em câmeras IP com função de vídeo análise embutida são menos populares do que soluções de servidor. No entanto, mesmo ao usar um sistema tradicional baseado em gravador e/ou servidor local, não há economia.
Programas e preços* de Reconhecimento Facial
*Com base em informações de fontes abertas.
Considerando a complexidade dos algoritmos e o alto custo do hardware de servidor para módulos de vídeo análise, os sistemas de reconhecimento facial continuaram sendo um luxo caro por um longo tempo.
Além disso, o custo da solução é influenciado pelo grande tráfego de rede gerado durante o funcionamento – além das despesas com servidores potentes, também é necessário investir em equipamentos de rede ativos e em canais de comunicação robustos.
Atualmente, o mercado russo conta com alguns grandes players que oferecem algoritmos de qualidade para análise e processamento de dados de vídeo. Todos eles estão interessados em projetos relacionados ao grande negócio. A explicação para esse foco é muito simples: o custo da solução excede em muito as possibilidades das pequenas e médias empresas.
- ISS
Software "SecurOS Face".
O custo da licença para o módulo de captura de rostos é de 41.275 rublos por canal. O software é instalado em um servidor de reconhecimento facial ou em um servidor de detecção.
O custo da licença do módulo de reconhecimento facial para 1000 pessoas na base é de 665.760 rublos. É instalado em um servidor de reconhecimento facial.
- Sigur
Desenvolvedor russo de hardware e software para sistemas de controle de acesso.
O custo da licença do módulo de verificação de rostos para uma câmera é de 50.000 rublos.
O custo da licença para o módulo de reconhecimento facial para uma câmera é de 7.000 rublos.
O preço da licença para uma base de até 1.000 rostos é de 294.000 rublos.
- ITV
O software 'Intellect' para reconhecimento facial com capacidade para 1.000 rostos na base custa 314.000 rublos.
O núcleo do sistema custa 20.300 rublos. A conexão do canal de vídeo é de 6.000 rublos.
- Macroscop
O módulo de reconhecimento facial Macroscop Basic, com uma base de até 1.000 rostos, custa 240.000 rublos.
A licença para operar com uma câmera IP é de 16.500 rublos.
Não muito tempo atrás, as soluções da Macroscop eram usadas apenas para garantir a segurança de locais particularmente importantes com grande afluxo de pessoas, como estádios, aeroportos e fábricas. Mas agora a empresa também fornece seu produto para o setor de varejo. O preço é de 94.000 rublos por módulo (os gravadores não estão à venda).
- TRASSIR
O software custa 79.000 rublos + 32.000 rublos por gravador. Os clientes da empresa são, na maioria, grandes empresas (fábricas, empresas de mineração, universidades, complexos esportivos). No entanto, a empresa foca principalmente na vigilância tradicional, e não no reconhecimento facial. Embora seus gravadores de vídeo sejam ideais também para essas tarefas.
- FindFace
A empresa desenvolve e vende apenas software especializado para reconhecimento facial. Você precisará escolher a configuração dos servidores para armazenamento e processamento de dados por conta própria.
- Ivideon
Um serviço de videovigilância e análise de vídeo na nuvem que oferece serviços para empresas com orçamento limitado. O serviço funciona praticamente com qualquer câmera, e o custo de conexão de um dispositivo é a partir de 3.150 rublos, com análise de até 100 rostos únicos por dia e gravação básica em nuvem por 5 dias.
Seleção de hardware para sistemas de reconhecimento facial
Com uma câmera Full HD para processar um fluxo de vídeo que contém 10 rostos no quadro, será necessário um núcleo de processador com frequência de 2,8 GHz. Se houver poucos rostos no quadro (de 1 a 3), um único núcleo pode facilmente lidar com o processamento de dois fluxos de vídeo.
Este exemplo mostra que mesmo em um sistema simples é necessário ter uma certa margem em termos de hardware. Pois se 15 pessoas entrarem simultaneamente no local ao invés de 10, será necessário ter um segundo núcleo com desempenho semelhante.
Portanto, para o funcionamento de um sistema tradicional, considerando picos de carga, é necessário manter capacidades de reserva duplas.
Para facilitar a visualização do custo de um sistema tradicional de reconhecimento facial, tomaremos como exemplo um ponto de venda e calcularemos o custo do sistema tradicional em comparação com o sistema em nuvem.
Cálculo de custos: custo do sistema tradicional de reconhecimento facial
Suponha que estamos implementando um sistema de reconhecimento facial em uma rede de farmácias composta por 16 pontos. Em média, 500 clientes visitam cada farmácia diariamente.
Para reconhecer totalmente os rostos, pode-se instalar uma câmera giratória ou uma câmera com lente mecanizada em cada objeto de vigilância.
No caso de utilizar um sistema tradicional, os custos serão os seguintes:
- Para cada farmácia, será necessário pelo menos um gravador de vídeo especializado. Seu preço de varejo é de aproximadamente 40.000 rublos.
- Para cada gravador, será necessário um disco rígido especial (não confundir com um HDD comum para PC) com no mínimo 4 TB de capacidade, para gravar o fluxo de vídeo em resolução 1920x1080 durante alta intensidade de movimento. O preço médio de varejo é de 10.000 rublos.
- No orçamento deve-se incluir os custos de manutenção do sistema de videovigilância (por exemplo, visita de um montador para resolver falhas, atualizar software ou substituir HDD). O custo desses serviços é de 12.000 rublos/ano (visita trimestral) para cada objeto (de acordo com a tabela de preços de uma das organizações de montagem).
- O custo mínimo de um software de reconhecimento facial totalmente funcional é, em média, 120.000 rublos por câmera (licença ilimitada).
- De acordo com a empresa Backblaze, cerca de 50% de todos os discos rígidos precisam ser substituídos até o 6º ano de uso. Assim, após 5 anos de operação contínua, cerca de 8 discos falharão, e caso não haja redundância no sistema, deve-se incluir uma despesa adicional média de 1,6 disco por ano, ou 16.000 rublos/ano.
Os custos de capital (sem incluir o custo das câmeras) totalizarão 2.928.000 rublos/ano.
Custos do sistema em nuvem
No caso do sistema em nuvem, o custo da tarifa de videovigilância com reconhecimento de 500 rostos/dia será 4.750 rublos/mês (57.000 rublos/ano) por câmera, ou 912.000 rublos/ano por 16 câmeras..
Vale lembrar que o proprietário da rede não precisará adquirir nenhum hardware adicional. Não há custos com manutenção técnica, uma vez que todos os servidores na nuvem são mantidos pelo provedor de serviços em data centers.
Há uma economia de mais de 3 vezes durante o primeiro ano de operação do sistema.
Resumo e benefícios adicionais
Nas contas anteriores, há um detalhe importante: após 3 anos de operação, o sistema tradicional se tornará mais barato em termos de custos totais do que o reconhecimento facial em nuvem. Aqui, dois fatores devem ser considerados.
Primeiro, o equipamento que o proprietário da rede adquirir ficará obsoleto em 3 anos de operação. No entanto, novas tecnologias e algoritmos de reconhecimento facial, que operam em hardware mais poderoso, provavelmente surgirão. E, após 3 anos, o equipamento em campo provavelmente terá que ser completamente substituído.
Com o sistema em nuvem, isso não será necessário – o serviço é constantemente aprimorado e atualizado graças ao desenvolvimento de algoritmos e ao aumento da capacidade computacional dos data centers. O suporte aos padrões de segurança também não depende do hardware.
Em segundo lugar, a economia de recursos nos primeiros anos permitirá reinvestir esse dinheiro várias vezes, gerando lucro adicional para o negócio.
Passado, presente e futuro do reconhecimento facial em nuvem
A evolução dos sistemas de reconhecimento acelerou nos últimos anos. Não faz muito tempo, em vez de algoritmos complexos e redes neurais, um funcionário da segurança comparava manualmente os rostos registrados pelo programa com os bancos de dados e marcava quem eram essas pessoas.
Além disso, os sistemas funcionavam através de servidores locais. Portanto, para que o serviço funcionasse, o usuário precisava instalar um PC dedicado ou um gravador de vídeo especializado. Isso acarretava custos adicionais com equipamentos e despesas operacionais.
O reconhecimento facial em nuvem não requer a compra e configuração de nenhum outro equipamento, além das câmeras, e funcionará com as câmeras já instaladas no local.
Não é necessário manter uma equipe de especialistas para manter o funcionamento do equipamento. Os problemas relacionados ao estado técnico do hardware são resolvidos pelo próprio provedor do serviço (e isso é feito de forma mais eficiente do que empresas não especializadas).
O reconhecimento em nuvem transforma um sistema volumoso e vulnerável de servidores analíticos locais em uma estrutura de nuvem flexível e resiliente. Na prática, isso significa que o sistema de reconhecimento não depende mais das capacidades de um servidor específico adquirido e instalado no escritório do cliente, assim como da infraestrutura de TI que esse cliente possui. Não é necessário adquirir novos equipamentos e passar muito tempo alinhando questões de configuração e possibilidades de expansão com o fornecedor.
A nuvem distribui automaticamente a carga por toda a infraestrutura disponível com servidores poderosos. O cliente não precisa manter recursos raramente utilizados em espera para lidar com períodos inesperados de aumento de carga (feriados, finais de semana). Para saber mais sobre as capacidades do sistema, .
A 'Verdade do Café' e a OneBucksCoffee estão agora gerando uma onda de discussões, mas em breve praticamente não haverá empresas no setor offline sem análise de vídeo. Os jogadores do mercado consumidor têm uma necessidade urgente de reconhecer seu cliente pessoalmente: personalizar o serviço e as ofertas, analisar o humor do cliente, reduzir custos e fidelizar os clientes, em vez de simplesmente comprar soluções tecnológicas para relatórios.
Fonte: habr.com
