Futuro próximo
Existem vários métodos pelos quais os sistemas de reconhecimento facial funcionam, mas em geral estamos falando de uma tecnologia que pode identificar uma pessoa a partir de uma imagem digital ou quadro 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 escritórios e ruas (para reconhecimento em massa), outras tecnologias são utilizadas.
Recentemente em Habré eles discutiram : As redes de cafeterias de Moscou “Pravda Coffee” e OneBucksCoffee começaram a testar um serviço de reconhecimento facial em seus estabelecimentos.
As cafeterias utilizam nossa solução técnica. E hoje vamos contar mais sobre isso. Claro, já falamos sobre a tecnologia em si, mas algo novo apareceu - a solução tornou-se verdadeiramente baseada na nuvem. E isso muda tudo.
Como funciona a tecnologia de reconhecimento facial
A primeira coisa que o sistema deve fazer é selecionar um rosto no quadro e, por meio de algoritmos, certificar-se de que se trata de um rosto humano.
Após a detecção inicial, várias características individuais são determinadas usando pontos fixos - por exemplo, a distância entre os olhos e dezenas de outros parâmetros são levados em consideração.
Em seguida, outros algoritmos pesquisam vários bancos de dados pré-criados e fornecem uma porcentagem de similaridade com a amostra de dados desejada. Se a percentagem de semelhança for suficientemente elevada, a face é considerada reconhecida.
Sem entrar em detalhes (as fotos para análise ainda precisam ser normalizadas antes de serem transferidas para uma rede neural que lê determinado descritor), a principal dificuldade da solução no momento não está nas tecnologias (algoritmos) em si, mas na implementação .
Os sistemas de reconhecimento estão se desenvolvendo em diversas direções, classificadas de acordo com a abordagem ao processamento da informação. Às vezes é difícil escolher qual sistema irá lidar melhor com uma tarefa específica.
Variedade de sistemas
Os dados podem ser processados na nuvem, em servidores locais implantados dentro do perímetro de segurança empresarial ou diretamente em câmeras.
Neste último caso, toda a análise é feita pela própria câmera, e as informações já processadas são enviadas ao servidor. A principal vantagem do sistema é sua alta precisão e a capacidade de “pendurar” um grande número de dispositivos em um servidor.
Apesar de sua aparente simplicidade e facilidade de dimensionamento, esta tecnologia também apresenta desvantagens. Um deles é o preço alto. Além disso, no momento não existe um padrão uniforme para apresentação das informações que câmeras especializadas transmitem ao servidor. E o conjunto de dados pode variar muito entre os fornecedores.
Sistema de reconhecimento facial "simples" da
Os sistemas baseados em câmeras IP com funções integradas de análise de vídeo são inferiores em popularidade às soluções de servidor. Mas mesmo se você usar um sistema tradicional baseado em um registrador e/ou servidor local, você não conseguirá economizar dinheiro.
Programas e preços* Reconhecimento facial
*De acordo com informações de fontes abertas.
Considerando a complexidade dos algoritmos e o alto preço do equipamento de servidor para módulos de análise de vídeo, os sistemas de reconhecimento facial permanecem há muito tempo uma proposta cara.
Além disso, o custo da solução é afetado pelo grande tráfego de rede gerado durante a operação - além dos custos de servidores poderosos, era necessário desembolsar dinheiro para equipamentos de rede ativos e canais de comunicação “grossos”.
Hoje, existem vários players importantes no mercado russo que oferecem algoritmos de alta qualidade para análise e processamento de dados de vídeo. Eles estão unidos pelo interesse em projetos relacionados a grandes negócios. É muito simples explicar esse foco – o custo da solução vai muito além das capacidades das pequenas e médias empresas.
- ISS
Software "SecurOS Face".
O custo de uma licença para o módulo de captura facial é de 41 rublos por canal. O software é instalado em um servidor de reconhecimento facial ou em um servidor de detecção facial.
O custo de uma licença de módulo de reconhecimento facial para 1000 pessoas no banco de dados é de 665 rublos. Instalado no servidor de reconhecimento facial.
- Claro
Desenvolvedor russo de equipamentos e software para sistemas de controle de acesso.
O custo de uma licença para um módulo de verificação facial para uma câmera é de 50 rublos.
O custo de uma licença para um módulo de identificação facial para uma câmera é de 7 rublos.
O preço de uma licença para uma base de até 1 pessoas é de 000 rublos.
- ITV
Software "Intellect" para reconhecimento facial com memória para 1 padrões faciais no banco de dados - 000 rublos.
Núcleo do sistema - 20 rublos. Conectando um canal de vídeo - 300 rublos.
- Macroscopia
Módulo básico de reconhecimento facial Macroscop com um banco de dados de até 1000 rostos - 240 rublos.
Licença para operar com uma câmera IP - 16 rublos.
Até recentemente, as soluções da Macroscop eram utilizadas para garantir a segurança apenas de objetos particularmente importantes com grande número de pessoas: estádios, aeroportos, fábricas. Mas agora a empresa fornece seu produto ao varejo. Preço - 94 rublos por módulos (gravadores não são vendidos).
- TRASSIR
O software custa 79 rublos + 000 rublos para o gravador. Os clientes da empresa são principalmente grandes empresas (fábricas, mineradoras, universidades, complexos esportivos). Mas o foco principal da empresa está na vigilância por vídeo tradicional, e não no reconhecimento facial. Embora seus DVRs sejam ótimos para essas tarefas.
- FindFace
A empresa desenvolve e comercializa apenas softwares especializados para reconhecimento facial. Você mesmo terá que escolher a configuração do servidor para armazenar e processar dados.
- Ivideon
Um serviço de vigilância por vídeo e análise de vídeo baseado em nuvem que oferece serviços para empresas com orçamento limitado. Serviço funciona com quase todas as câmeras, o custo de conexão de um dispositivo é de 3 rublos com análise de até 150 rostos únicos por dia e gravação básica em um arquivo na nuvem em 100 dias.
Seleção de hardware para sistemas de reconhecimento facial
A partir de uma câmera Full HD, para processar um fluxo de vídeo contendo 10 faces em um quadro, você precisará de um núcleo de processador com frequência de 2,8 GHz. Se houver poucos rostos no quadro (de 1 a 3), um núcleo do processador poderá lidar facilmente com o processamento de dois fluxos de vídeo.
A partir deste exemplo fica claro que mesmo em um sistema simples você precisa de um certo suprimento de hardware. Afinal, se não 10, mas 15 pessoas entrarem nas instalações ao mesmo tempo, será necessário um segundo núcleo com desempenho semelhante.
Consequentemente, para o funcionamento de um sistema tradicional, tendo em conta os picos de carga, é necessário manter uma capacidade de reserva dupla.
Para que você possa imaginar mais facilmente quanto custa um sistema de reconhecimento facial tradicional, tomaremos como exemplo um ponto de venda e calcularemos o custo de um sistema de reconhecimento facial tradicional baseado em nuvem.
Cálculo de Custo: Custo do Sistema Tradicional de Reconhecimento Facial
Digamos que estamos implantando um sistema de reconhecimento facial em uma rede de farmácias composta por 16 pontos. Em média, 500 clientes visitam cada farmácia por dia.
Para reconhecer totalmente os rostos, uma câmera PTZ ou uma câmera com lente motorizada pode ser instalada em cada objeto de vigilância.
Se for utilizado um sistema tradicional, os custos serão os seguintes:
- Cada farmácia exigirá pelo menos um gravador de vídeo especializado. Seu preço de varejo é de aproximadamente 40 rublos.
- Cada gravador exigirá adicionalmente um disco rígido especial (não confundir com um HDD normal para PC) com capacidade de pelo menos 4 TB para gravar um stream de vídeo com resolução de 1920x1080 em alta intensidade de tráfego. O preço médio de varejo é de 10 rublos.
- O orçamento deve incluir o custo dos trabalhos de manutenção do sistema de videovigilância (por exemplo, uma visita de um instalador para eliminar erros, atualizar software ou substituir o HDD). O custo desse trabalho é de 12 rublos/ano (visita uma vez por trimestre) para cada objeto (de acordo com a lista de preços de uma das organizações instaladoras).
- O custo mínimo de um software de reconhecimento facial completo é em média 120 rublos por câmera (licença ilimitada).
- De acordo com Backblaze, cerca de 50% de todos os discos rígidos necessitam de substituição até o 6º ano de uso. Assim, após 5 anos de operação contínua, cerca de 8 discos falharão e, desde que tal sistema não forneça redundância, em média você precisa orçar custos adicionais no valor de 1,6 discos por ano, ou 16 rublos/ano .
Os custos de capital (excluindo o custo das câmeras) serão de 2 rublos/ano.
Custos do sistema em nuvem
No caso de um sistema cloud, o custo de um tarifário de videovigilância com reconhecimento de 500 faces/dia será 4 rublos/mês (750 rublos/ano) por câmera, ou 57 rublos/ano para 000 câmeras.
Lembramos que o proprietário da rede não precisará adquirir nenhum hardware adicional. Também não há custos de manutenção porque todos os servidores em nuvem são mantidos pelo provedor de serviços em nuvem no data center.
Há economias de mais de 3 vezes durante o primeiro ano de operação do sistema.
Subtotal e “pães” adicionais
Há uma nuance importante nos cálculos acima: após 3 anos de operação, o sistema tradicional ficará mais barato em termos de custos totais do que o reconhecimento facial baseado em nuvem. Há dois fatores a serem considerados aqui.
Em primeiro lugar, o equipamento que o proprietário da rede adquirir ficará desatualizado após 3 anos de operação. Mas provavelmente surgirão tecnologias novas e mais avançadas e algoritmos de reconhecimento facial, executados em hardware mais poderoso. E depois de 3 anos, muito provavelmente, os equipamentos dos pontos terão que ser totalmente substituídos.
Não há necessidade de fazer isso com um sistema em nuvem - o serviço está em constante aprimoramento e atualização devido ao desenvolvimento de algoritmos e ao crescimento do poder computacional dos data centers. O suporte aos padrões de segurança também não está vinculado ao hardware.
em segundo lugar, economizar dinheiro nos primeiros anos permitirá movimentar esse dinheiro diversas vezes, trazendo lucro adicional para o negócio.
O passado, presente e futuro do reconhecimento facial baseado 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 oficial de segurança comum, usando um computador, simplesmente comparava os rostos registrados pelo programa com os bancos de dados e anotava quem eram todas essas pessoas.
Além disso, os sistemas funcionavam através de servidores locais. Dessa forma, para que o serviço funcionasse, o usuário precisava instalar um PC dedicado ou um DVR especial. E esses são custos extras com equipamentos e custos indiretos para sua operação.
O reconhecimento facial baseado em nuvem não requer a compra e configuração de nenhum outro equipamento além de câmeras e funcionará com as câmeras já instaladas no local.
Não há necessidade de contratar pessoal especializado para manter o funcionamento do equipamento. Os problemas com o estado técnico dos equipamentos são resolvidos pelo próprio prestador de serviço (e o faz com mais eficiência do que empresas não especializadas).
O reconhecimento da nuvem transforma um sistema complicado e vulnerável de servidores analíticos locais em uma estrutura de nuvem flexível e tolerante a falhas. 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, bem como da infraestrutura de TI que este cliente possui. Não há necessidade de adquirir novos equipamentos e gastar muito tempo negociando questões de configuração e possibilidade de expansão com o fornecedor.
A nuvem distribui automaticamente a carga por toda a infraestrutura disponível com servidores poderosos. O cliente não precisa manter em reserva capacidade raramente utilizada para operação em períodos de picos de carga inesperados (feriados, finais de semana). Você pode descobrir mais sobre os recursos do sistema em: com a gente.
“Pravda Coffee” e OneBucksCoffee já causaram uma tempestade de discussões, mas muito em breve praticamente não haverá mais empresas no negócio offline sem análise de vídeo. Os players do mercado consumidor têm uma necessidade urgente de reconhecer os seus clientes de vista: personalizar o atendimento e as ofertas, analisar o humor do hóspede, reduzir custos e devolver clientes, e não apenas comprar soluções tecnológicas para reportar.
Fonte: habr.com