Malapit na hinaharap
Mayroong ilang mga paraan kung saan gumagana ang mga facial recognition system, ngunit sa pangkalahatan ay pinag-uusapan natin ang isang teknolohiya na maaaring makilala ang isang tao mula sa isang digital na imahe o frame mula sa isang video source.
Maraming mga may-ari ng smartphone ang gumagamit ng pagkilala sa mukha araw-araw, ngunit sa mga mobile device ang bilis ng pagkilala ay hindi kritikal, at ang bilang ng mga gumagamit ay bihirang higit sa isa o dalawang tao. Para sa mga sistema ng opisina at kalye (para sa mass recognition), iba pang mga teknolohiya ang ginagamit.
Kamakailan sa HabrΓ© ay napag-usapan nila : Ang Moscow chain coffee shop na βPravda Coffeeβ at OneBucksCoffee ay nagsimulang sumubok ng serbisyo sa pagkilala sa mukha sa kanilang mga establisyimento.
Ginagamit ng mga coffee shop ang aming teknikal na solusyon. At ngayon sasabihin namin sa iyo ang higit pa tungkol dito. Siyempre, napag-usapan na natin ang tungkol sa teknolohiya mismo, ngunit may bagong lumitaw - ang solusyon ay naging tunay na cloud-based. At binago nito ang lahat.
Paano gumagana ang teknolohiya sa pagkilala sa mukha
Ang unang bagay na dapat gawin ng system ay pumili ng isang mukha sa frame at, gamit ang mga algorithm, siguraduhin na ito ay isang mukha ng tao.
Matapos ang paunang pagtuklas, ang iba't ibang mga indibidwal na tampok ay tinutukoy gamit ang mga nakapirming puntos - halimbawa, ang distansya sa pagitan ng mga mata at dose-dosenang iba pang mga parameter ay isinasaalang-alang.
Susunod, ang iba pang mga algorithm ay naghahanap sa iba't ibang paunang nilikha na mga database at nagbibigay ng isang porsyento ng pagkakatulad sa nais na sample ng data. Kung ang porsyento ng pagkakapareho ay sapat na mataas, ang mukha ay itinuturing na kinikilala.
Nang hindi pumunta sa mga detalye (ang mga larawan para sa pagsusuri ay kailangan pa ring gawing normal bago ilipat sa isang neural network na nagbabasa ng isang tiyak na descriptor), ang pangunahing kahirapan ng solusyon sa sandaling ito ay hindi nakasalalay sa mga teknolohiya (algorithms) mismo, ngunit sa pagpapatupad. .
Ang mga sistema ng pagkilala ay umuunlad sa ilang mga direksyon, inuri depende sa diskarte sa pagproseso ng impormasyon. Minsan mahirap piliin kung aling sistema ang pinakamahusay na makayanan ang isang partikular na gawain.
Iba't ibang mga sistema
Maaaring iproseso ang data sa cloud, sa mga lokal na server na naka-deploy sa loob ng perimeter ng seguridad ng enterprise, o direkta sa mga camera.
Sa huling kaso, ang lahat ng pagsusuri ay isinasagawa ng camera mismo, at ang naprosesong impormasyon ay ipinadala sa server. Ang pangunahing bentahe ng system ay ang mataas na katumpakan nito at ang kakayahang "mag-hang" ng isang malaking bilang ng mga device sa isang server.
Sa kabila ng maliwanag na pagiging simple at kadalian ng pag-scale, ang teknolohiyang ito ay mayroon ding mga disadvantages. Isa na rito ang mataas na presyo. Dagdag pa, sa ngayon ay walang pare-parehong pamantayan para sa paglalahad ng impormasyong ipinapadala ng mga dalubhasang camera sa server. At ang set ng data ay maaaring mag-iba nang malaki sa pagitan ng mga vendor.
"Simple" facial recognition system mula sa
Ang mga system na batay sa mga IP camera na may built-in na video analysis function ay mas mababa sa katanyagan kaysa sa mga solusyon sa server. Ngunit kahit na gumamit ka ng isang tradisyonal na sistema batay sa isang registrar at/o isang lokal na server, hindi ka makakatipid ng pera.
Mga programa at presyo* Pagkilala sa Mukha
*Ayon sa impormasyon mula sa open source.
Isinasaalang-alang ang pagiging kumplikado ng mga algorithm at ang mataas na presyo ng kagamitan ng server para sa mga module ng video analytics, ang mga sistema ng pagkilala sa mukha ay matagal nang nanatiling isang mamahaling panukala.
Bukod pa rito, ang halaga ng solusyon ay apektado ng malaking trapiko sa network na nabuo sa panahon ng operasyon - bilang karagdagan sa mga gastos ng makapangyarihang mga server, ang isa ay kailangang maglabas ng pera para sa mga aktibong kagamitan sa network at "makapal" na mga channel ng komunikasyon.
Ngayon, mayroong ilang mga pangunahing manlalaro sa merkado ng Russia na nag-aalok ng mataas na kalidad na mga algorithm para sa pagsusuri at pagproseso ng data ng video. Pinag-isa sila ng interes sa mga proyektong may kaugnayan sa malalaking negosyo. Napakasimpleng ipaliwanag ang pokus na ito - ang halaga ng solusyon ay higit pa sa mga kakayahan ng maliliit at katamtamang laki ng mga negosyo.
- ISS
Software na "SecurOS Face".
Ang halaga ng lisensya para sa face capture module ay 41 rubles bawat channel. Ang software ay naka-install sa isang face recognition server o sa isang face detection server.
Ang halaga ng isang facial recognition module license para sa 1000 tao sa database ay 665 rubles. Naka-install sa server ng pagkilala sa mukha.
- Oo naman
Russian developer ng kagamitan at software para sa mga access control system.
Ang halaga ng isang lisensya para sa isang module ng pag-verify ng mukha para sa isang camera ay 50 rubles.
Ang halaga ng isang lisensya para sa isang module ng pagkakakilanlan ng mukha para sa isang camera ay 7 rubles.
Ang presyo ng isang lisensya para sa base na hanggang 1 tao ay 000 rubles.
- ITV
"Intellect" software para sa pagkilala sa mukha na may memorya para sa 1 facial standards sa database - 000 rubles.
System core - 20 rubles. Pagkonekta sa isang channel ng video - 300 rubles.
- Macroscop
Macroscop Basic face recognition module na may sukat ng database na hanggang 1000 mukha - 240 rubles.
Lisensya upang gumana sa isang IP camera - 16 rubles.
Hanggang kamakailan, ang mga solusyon mula sa Macroscop ay ginamit upang matiyak ang seguridad ng mga partikular na mahalagang bagay lamang na may malaking bilang ng mga tao: mga stadium, paliparan, pabrika. Ngunit ngayon ang kumpanya ay nagbibigay ng produkto nito sa tingian. Presyo - 94 rubles para sa mga module (hindi ibinebenta ang mga recorder).
- TRASSIR
Ang software ay nagkakahalaga ng 79 rubles + 000 rubles para sa recorder. Ang mga kliyente ng kumpanya ay pangunahing malalaking kumpanya (pabrika, kumpanya ng pagmimina, unibersidad, sports complex). Ngunit ang pangunahing pokus ng kumpanya ay sa tradisyonal na pagsubaybay sa video, sa halip na pagkilala sa mukha. Bagama't ang kanilang mga DVR ay mahusay para sa mga gawaing ito.
- FindFace
Ang kumpanya ay bubuo at nagbebenta lamang ng espesyal na software para sa pagkilala sa mukha. Kakailanganin mong piliin ang configuration ng server para sa pag-iimbak at pagproseso ng data sa iyong sarili.
- ivideon
Isang cloud-based na video surveillance at serbisyo ng video analytics na nag-aalok ng mga serbisyo sa mga negosyo sa isang badyet. Serbisyo gumagana sa halos anumang camera, ang halaga ng pagkonekta sa isang device ay mula sa 3 rubles na may pagsusuri ng hanggang 150 natatanging mukha bawat araw at pangunahing pag-record sa cloud archive sa loob ng 100 araw.
Pagpili ng hardware para sa mga sistema ng Pagkilala sa Mukha
Mula sa isang Full HD camera, para magproseso ng video stream na naglalaman ng 10 mukha sa isang frame, kakailanganin mo ng isang processor core na may frequency na 2,8 GHz. Kung kakaunti ang mga mukha sa frame (mula 1 hanggang 3), kung gayon ang isang core ng processor ay madaling makayanan ang pagproseso ng dalawang video stream.
Mula sa halimbawang ito ay malinaw na kahit sa isang simpleng sistema kailangan mong magkaroon ng isang tiyak na supply ng hardware. Pagkatapos ng lahat, kung hindi 10, ngunit 15 na tao ang pumasok sa pasilidad nang sabay-sabay, pagkatapos ay kinakailangan ang pangalawang core na may katulad na pagganap.
Dahil dito, para sa pagpapatakbo ng isang tradisyunal na sistema, na isinasaalang-alang ang mga peak load, kinakailangan upang mapanatili ang dobleng kapasidad ng reserba.
Upang gawing mas madali para sa iyo na isipin kung magkano ang isang tradisyunal na facial recognition system, kukuha kami ng isang retail outlet bilang isang halimbawa at kalkulahin ang halaga ng isang tradisyonal at cloud-based na facial recognition system.
Pagkalkula ng Gastos: Gastos ng Traditional Facial Recognition System
Sabihin nating nagde-deploy kami ng facial recognition system sa isang pharmacy chain na binubuo ng 16 na puntos. Sa karaniwan, 500 customer ang bumibisita sa bawat parmasya bawat araw.
Upang lubos na makilala ang mga mukha, maaaring i-install ang isang PTZ camera o isang camera na may motorized lens sa bawat surveillance object.
Kung ang isang tradisyonal na sistema ay ginagamit, ang mga gastos ay ang mga sumusunod:
- Ang bawat parmasya ay mangangailangan ng hindi bababa sa isang dalubhasang video recorder. Ang retail na presyo nito ay humigit-kumulang 40 rubles.
- Ang bawat recorder ay nangangailangan din ng isang espesyal na hard drive (hindi malito sa isang regular na HDD para sa isang PC) na may kapasidad na hindi bababa sa 4 TB upang makapag-record ng isang video stream sa isang resolution ng 1920x1080 sa mataas na intensity ng trapiko. Ang average na presyo ng tingi ay 10 rubles.
- Dapat kasama sa badyet ang gastos ng maintenance work para sa video surveillance system (halimbawa, pagbisita ng installer para alisin ang mga error, i-update ang software, o palitan ang HDD). Ang halaga ng naturang trabaho ay 12 rubles / taon (bisitahin isang beses sa isang quarter) para sa bawat bagay (alinsunod sa listahan ng presyo ng isa sa mga organisasyon ng pag-install).
- Ang pinakamababang halaga ng full-feature na facial recognition software ay isang average na 120 rubles bawat camera (walang limitasyong lisensya).
- Ayon sa Backblaze, humigit-kumulang 50% ng lahat ng mga hard drive ay nangangailangan ng kapalit sa ika-6 na taon ng paggamit. Kaya, pagkatapos ng 5 taon ng tuluy-tuloy na operasyon, humigit-kumulang 8 disk ang mabibigo, at sa kondisyon na ang naturang sistema ay hindi nagbibigay ng redundancy, sa karaniwan kailangan mong magbadyet para sa mga karagdagang gastos sa halagang 1,6 disk bawat taon, o 16 rubles/taon. .
Ang mga gastos sa kapital (hindi kasama ang gastos ng mga camera) ay aabot sa 2 rubles/taon.
Mga gastos sa cloud system
Sa kaso ng isang cloud system, ang halaga ng isang video surveillance taripa na may pagkilala sa 500 mukha/araw ay magiging 4 rub/month (750 rub/year) bawat camera, o 57 rub/year para sa 000 na camera.
Paalalahanan ka namin na ang may-ari ng network ay hindi na kailangang bumili ng anumang karagdagang hardware. Wala ring mga gastos sa pagpapanatili dahil lahat ng cloud server ay pinapanatili ng cloud service provider sa data center.
May mga matitipid na higit sa 3 beses sa unang taon ng pagpapatakbo ng system.
Subtotal at karagdagang "mga buns"
Mayroong isang mahalagang nuance sa mga kalkulasyon sa itaas: pagkatapos ng 3 taon ng operasyon, ang tradisyonal na sistema ay magiging mas mura sa mga tuntunin ng kabuuang gastos kaysa sa cloud-based na pagkilala sa mukha. Mayroong dalawang mga kadahilanan upang isaalang-alang dito.
Una, ang kagamitan na binibili ng may-ari ng network ay magiging lipas na pagkatapos ng 3 taon ng operasyon. Ngunit malamang na lalabas ang mga bago, mas advanced na teknolohiya at facial recognition algorithm, na tumatakbo sa mas malakas na hardware. At pagkatapos ng 3 taon, malamang, ang kagamitan sa mga punto ay kailangang ganap na mapalitan.
Hindi na kailangang gawin ito sa isang cloud system - ang serbisyo ay patuloy na pinapabuti at ina-update dahil sa pag-unlad ng mga algorithm at paglago ng kapangyarihan ng pag-compute ng mga sentro ng data. Ang suporta para sa mga pamantayan ng seguridad ay hindi rin nakatali sa hardware.
Ikalawa, ang pag-save ng pera sa mga unang taon ay magbibigay-daan sa iyo na iikot ang perang ito nang maraming beses, na nagdadala ng karagdagang kita sa negosyo.
Ang nakaraan, kasalukuyan at hinaharap ng cloud-based na pagkilala sa mukha
Ang ebolusyon ng mga sistema ng pagkilala ay bumilis sa mga nakaraang taon. Hindi pa katagal, sa halip na mga kumplikadong algorithm at neural network, isang ordinaryong opisyal ng seguridad na gumagamit ng isang computer ay inihambing lamang ang mga mukha na naitala ng programa sa mga database at nabanggit kung sino ang lahat ng mga taong ito.
Bilang karagdagan, ang mga system ay nagtrabaho sa pamamagitan ng mga lokal na server. Alinsunod dito, para gumana ang serbisyo, kailangan ng user na mag-install ng dedikadong PC o isang espesyal na DVR. At ito ay mga karagdagang gastos para sa kagamitan at mga gastos sa overhead para sa pagpapatakbo nito.
Ang cloud-based na facial recognition ay hindi nangangailangan ng pagbili at pagsasaayos ng anumang iba pang kagamitan maliban sa mga camera, at gagana ito sa mga camera na iyon na naka-install na sa site.
Hindi na kailangang gumamit ng kawani ng mga espesyalista upang mapanatili ang pagpapatakbo ng kagamitan. Ang mga problema sa teknikal na kondisyon ng kagamitan ay nareresolba ng mismong service provider (at ginagawa ito nang mas mahusay kaysa sa mga hindi dalubhasang kumpanya).
Binabago ng pagkilala sa cloud ang masalimuot at mahinang sistema ng mga lokal na server ng analytical tungo sa isang nababaluktot, fault-tolerant na istraktura ng ulap. Sa pagsasagawa, nangangahulugan ito na ang sistema ng pagkilala ay hindi na nakasalalay sa mga kakayahan ng isang partikular na server na binili at na-install sa opisina ng kliyente, pati na rin ang imprastraktura ng IT na mayroon ang kliyenteng ito. Hindi na kailangang bumili ng mga bagong kagamitan at gumugol ng mahabang oras sa pakikipag-ayos sa mga isyu sa pagsasaayos at ang posibilidad na palawakin ito sa supplier.
Awtomatikong ibinabahagi ng cloud ang load sa buong magagamit na imprastraktura na may malalakas na server. Hindi kailangang panatilihin ng kliyente ang bihirang ginagamit na kapasidad bilang reserba para sa operasyon sa mga panahon ng hindi inaasahang load surge (holiday, weekend). Maaari mong malaman ang higit pa tungkol sa mga kakayahan ng system sa: meron kami.
Nagdulot na ngayon ng bagyo ng talakayan ang βPravda Coffeeβ at OneBucksCoffee, ngunit sa lalong madaling panahon halos wala nang mga kumpanyang natitira sa offline na negosyo nang walang video analytics. Ang mga manlalaro sa merkado ng consumer ay may agarang pangangailangan na kilalanin ang kanilang mga customer sa pamamagitan ng paningin: i-personalize ang serbisyo at mga alok, pag-aralan ang mood ng bisita, bawasan ang mga gastos at bumalik ang mga customer, at hindi lamang bumili ng mga teknolohikal na solusyon para sa pag-uulat.
Pinagmulan: www.habr.com