Близьке майбутнє
Існує кілька методів, за якими працюють системи розпізнавання осіб, але в цілому йдеться про технологію, здатну ідентифікувати людину за цифровим зображенням або кадром з відеоджерела.
Багато власників смартфонів щодня використовують face recognition, але в мобільних пристроях швидкість розпізнавання не критична, а кількість користувачів рідко більша за одну-дві людини. Для офісних та вуличних систем (при масовому розпізнаванні) застосовуються інші технології.
Нещодавно на Хабрі обговорювали : московські мережеві кав'ярні «Правда кави» та OneBucksCoffee почали тестувати у своїх закладах сервіс розпізнавання осіб.
Кав'ярні використовують наше технічне рішення. І сьогодні ми розповімо про нього докладніше. Звичайно, про саму технологію ми вже говорили, але з'явилося дещо нове — рішення стало по-справжньому хмарним. А це все змінює.
Як працює технологія розпізнавання осіб
Перше, що має зробити система, — виділити в кадрі обличчя та за допомогою алгоритмів переконатися, що це саме людське обличчя.
Після початкової детекції відбувається визначення різних індивідуальних рис за фіксованими точками — наприклад, враховується відстань між очима та ще десятки інших параметрів.
Далі вже інші алгоритми шукають різних заздалегідь створених баз даних і видають відсоток схожості з шуканим зразком даних. Якщо відсоток схожості досить високий, обличчя вважається розпізнаним.
Якщо не вдаватися до подробиць (фото для аналізу ще потрібно нормалізувати, перш ніж передавати в нейромережу, яка зчитує деякий дескриптор), основна складність рішення на даний момент полягає не в самих технологіях (алгоритмах), а в реалізації.
Системи розпізнавання розвиваються у кількох напрямах, класифікованих залежно від підходу до обробки інформації. Іноді важко вибрати, яка саме система краще впорається із конкретним завданням.
Різноманітність систем
Дані можна обробляти у хмарі, на локальних серверах, розгорнутих у периметрі безпеки підприємства, або безпосередньо на камерах.
У разі весь аналіз здійснюється самої камерою, але в сервер надходить вже оброблена інформація. Головна перевага системи - це висока точність і можливість "повісити" на один сервер велику кількість пристроїв.
При простоті і легкості масштабування, що здається, у цієї технології теж є мінуси. Один із них — висока ціна. Плюс до цього на даний момент немає єдиного стандарту подання інформації, яку спеціалізовані камери передають на сервер. І набір даних може відрізнятися у різних вендорів.
"Проста" система розпізнавання осіб від
Системи на основі IP-камер з функцією вбудованого відеоаналізу поступаються за популярністю серверним рішенням. Але й у разі використання традиційної системи на базі реєстратора та/або локального сервера заощадити не вдасться.
Програми та ціни* Face Recognition
*За інформацією з відкритих джерел.
Враховуючи складність алгоритмів та високу ціну на серверне обладнання для модулів відеоаналітики, системи розпізнавання облич тривалий час залишалися недешевим задоволенням.
Додатково на вартість рішення впливає великий мережевий трафік, що генерується в процесі роботи – крім витрат на потужні сервери доводилося розщедрюватися на активне мережеве обладнання та «товсті» канали зв'язку.
На сьогоднішній день на російському ринку присутні кілька великих гравців, які пропонують якісні алгоритми аналізу та обробки відео. Їх поєднує зацікавленість у проектах, пов'язаних із великим бізнесом. Пояснити таке фокусування дуже просто – вартість рішення виходить далеко за межі можливостей малого та середнього бізнесу.
- МКС
Програмне забезпечення "SecurOS Face".
Вартість ліцензії на модуль захоплення осіб - 41 рублів на канал. ПЗ встановлюється на сервер розпізнавання осіб чи сервер їх детекції.
Вартість ліцензії модуля розпізнавання осіб на 1000 осіб у базі становить 665 760 рублів. Встановлюється на сервер розпізнавання облич.
- Сігур
Російський розробник обладнання та програмного забезпечення для систем контролю доступу.
Вартість ліцензії на модуль верифікації осіб на одну камеру – 50 000 рублів.
Вартість ліцензії на модуль ідентифікації осіб на одну камеру - 7 рублів.
Ціна ліцензії на базу до 1 осіб - 000 рублів.
- ITV
Програмне забезпечення «Інтелект» для розпізнавання осіб із пам'яттю на 1 000 стандартів осіб у основі — 314 000 рублів.
Ядро системи - 20 300 рублів. Підключення відеоканалу - 6 рублів.
- Macroscop
Модуль розпізнавання облич Macroscop Basic з розміром бази до 1000 осіб - 240 000 рублів.
Ліцензія на роботу з однією IP-камерою – 16 500 рублів.
Ще недавно рішення від Macroscop використовувалися для забезпечення безпеки лише особливо важливих об'єктів із великою кількістю людей: стадіонів, аеропортів, заводів. Але тепер компанія постачає свій продукт і для рітейлу. Ціна - 94 000 рублів за модулі (реєстратори не продають).
- TRASSIR
Програмне забезпечення коштує 79 рублів + 000 рублів за реєстратор. Клієнти компанії, переважно, великі фірми (заводи, видобувні компанії, університети, спорткомплекси). Але основний акцент компанія робить на традиційне відеоспостереження, а не на розпізнавання осіб. Хоча їх відеореєстратори чудово підходять і для цих завдань.
- знайти обличчя
Компанія розробляє та продає лише спеціалізоване ПЗ для розпізнавання осіб. Вибирати конфігурацію серверів для зберігання та обробки даних вам доведеться самостійно.
- Івідеон
Хмарний сервіс відеоспостереження та відеоаналітики, який запропонував послуги бізнесу обмеженого бюджетом. Сервіс працює практично з будь-якими камерами, вартість підключення одного пристрою – від 3 150 рублів з аналізом до 100 унікальних осіб на добу та базовим записом до хмарного архіву за 5 діб.
Підбір заліза для систем Face Recognition
З однієї Full HD камери для обробки відеопотоку, що містить 10 осіб у кадрі, знадобиться одне ядро процесора з частотою 2,8 ГГц. Якщо в кадрі мало осіб (від 1 до 3), то одне процесорне ядро легко впорається з обробкою двох відеопотоків.
З цього прикладу видно, що навіть у простій системі треба мати певний запас із «заліза». Адже якщо на об'єкт одночасно зайде не 10, а 15 осіб, то знадобиться вже друге ядро з аналогічною продуктивністю.
Отже, до роботи традиційної системи, з урахуванням пікових навантажень, потрібно тримати подвійні резервні потужності.
Щоб вам легше було уявити, скільки коштує традиційна система розпізнавання осіб, ми як приклад візьмемо торгову точку і порахуємо вартість традиційної та хмарної системи розпізнавання осіб.
Розрахунок витрат: вартість традиційної системи розпізнавання осіб
Допустимо, ми розгортаємо систему розпізнавання облич в аптечній мережі, що складається з 16 точок. У середньому на добу кожну аптеку відвідують 500 покупців.
Щоб повноцінно розпізнавати обличчя, кожний об'єкт спостереження можна встановити по одній поворотній камері чи камері з механізованим об'єктивом.
У разі використання традиційної системи витрати будуть такі:
- Для кожної аптеки потрібно не менше одного спеціалізованого відеореєстратора. Його роздрібна вартість становить приблизно 40 000 руб.
- Для кожного реєстратора додатково знадобиться спеціальний жорсткий диск (не плутати зі звичайним HDD для ПК) об'ємом не менше 4 ТБ, щоб записувати відеопотік у роздільній здатності 1920х1080 за високої інтенсивності руху. Середня роздрібна вартість – 10 000 рублів.
- До бюджету слід закласти вартість робіт з обслуговування системи відеоспостереження (наприклад, виїзд монтажника для усунення помилок, оновлення програмного забезпечення або заміни HDD). Вартість таких робіт - 12 000 рублів/рік (виїзд раз на квартал) для кожного об'єкта (відповідно до прайс-листа однієї з монтажних організацій).
- Мінімальна вартість повнофункціонального програмного забезпечення для розпізнавання осіб - в середньому 120 000 рублів на камеру (необмежена за часом ліцензія).
- За даними компанії Backblaze, близько 50% всіх жорстких дисків потребує заміни до 6 років експлуатації. Таким чином, через 5 років безперервної експлуатації з ладу вийдуть близько 8 дисків, а за умови, що в такій системі резервування не передбачено, в середньому потрібно закласти додаткові витрати у розмірі 1,6 дисків на рік, або 16 000 рублів/рік.
Капітальні витрати (без урахування вартості камер) становитимуть 2 928 000 рублів/рік.
Витрати на хмарну систему
У разі хмарної системи вартість тарифу відеоспостереження з розпізнаванням 500 осіб/добу становитиме 4 руб/міс (750 57 руб/рік) за камеру, або 000 912 руб/рік за 000 камер.
Нагадаємо, що ніякого додаткового «заліза» власнику мережі купувати не доведеться. Витрати на технічне обслуговування також не потрібні, адже всі сервери хмарних послуг обслуговуються провайдером хмарних послуг у дата-центрі.
В наявності економія більш ніж у 3 рази протягом першого року експлуатації системи.
Проміжний результат та додаткові «плюшки»
У розрахунках вище є важливий нюанс: через 3 роки експлуатації традиційна система з сукупних витрат стане дешевшою за хмарне розпізнавання осіб. Тут варто врахувати два фактори.
По-перше, обладнання, яке придбає власник мережі, за 3 роки експлуатації застаріє. Зате, напевно, з'являться нові, досконаліші технології та алгоритми розпізнавання осіб, які працюють на більш потужному «залізі». І через три роки, найімовірніше, доведеться повністю замінювати обладнання на точках.
З хмарною системою цього робити не потрібно – сервіс удосконалюється та оновлюється постійно за рахунок розвитку алгоритмів та зростання обчислювальної потужності дата-центрів. Підтримка стандартів безпеки також не прив'язана до заліза.
По-друге, економія коштів у перші роки дозволить обернути ці гроші кілька разів, приносячи додатковий прибуток бізнесу.
Минуле, сьогодення та майбутнє хмарного розпізнавання облич
Еволюція систем розпізнавання останніми роками прискорилася. Ще недавно замість складних алгоритмів і нейронних мереж звичайний співробітник служби безпеки за допомогою комп'ютера просто порівнював зафіксовані програмою особи з базами і зазначав, хто всі ці люди.
До того ж системи працювали через локальні сервери. Відповідно для роботи сервісу користувачеві потрібно було встановлювати виділений ПК або спеціальний відеореєстратор. А це зайві витрати на обладнання та накладні витрати на його експлуатацію.
Хмарне розпізнавання осіб не вимагає купівлі та налаштування жодного іншого обладнання, крім камер, і працюватиме з тими камерами, які вже встановлені на об'єкті.
Не потрібно тримати штат спеціалістів для підтримки роботи обладнання. Проблеми технічного стану обладнання вирішує сам провайдер сервісу (і робить це ефективнішим, ніж неспеціалізовані компанії).
Хмарне розпізнавання перетворює громіздку та вразливу систему з локальних аналітичних серверів на гнучку відмовостійку хмарну структуру. На практиці це означає, що система розпізнавання більше не залежить від можливостей конкретного сервера, купленого та встановленого в офісі клієнта, а також ІТ-інфраструктури, яка є у цього клієнта. Немає необхідності купувати нове обладнання та довго узгоджувати з постачальником питання конфігурації та можливості його розширення.
Хмара автоматично розподіляє навантаження по всій доступній інфраструктурі з потужними серверами. Клієнту не потрібно тримати рідко використовувані потужності про запас для роботи в періоди несподіваних сплесків навантаження (свята, вихідні). Докладніше про можливості системи можна дізнатися, у нас.
"Правда кави" та OneBucksCoffee зараз викликали бурю обговорень, але дуже скоро практично не залишиться компаній в офлайновому бізнесі без відеоаналітики. У гравців споживчого ринку є гостра необхідність впізнавати свого покупця в обличчя: персоналізувати сервіс та пропозиції, аналізувати настрій гостя, скорочувати витрати та повертати клієнтів, а не просто купувати технологічні рішення задля звітності.
Джерело: habr.com