Futuro cercanoExisten varios métodos por los cuales funcionan los sistemas de reconocimiento facial, pero en general estamos hablando de tecnología que puede identificar a una persona mediante una imagen digital o un cuadro de una fuente de video.
Muchos propietarios de teléfonos inteligentes usan el reconocimiento facial todos los días, pero en los dispositivos móviles la velocidad de reconocimiento no es crítica, y el número de usuarios rara vez supera a una o dos personas. Para los sistemas de oficina y calle (con reconocimiento masivo), se utilizan otras tecnologías.
Recientemente en Habré
se discutió la
noticia : las cafeterías de la red de Moscú "Pravda kofe" y OneBucksCoffee comenzaron a probar el servicio de reconocimiento facial en sus establecimientos.
Las cafeterías utilizan nuestra solución técnica. Y hoy te contaremos más al respecto. Por supuesto, ya hablamos sobre la tecnología en sí, pero apareció algo nuevo: la solución se volvió realmente turbia. Y eso todo cambia.
Cómo funciona la tecnología de reconocimiento facial
Lo primero que debe hacer el sistema es seleccionar una cara en el marco y usar algoritmos para asegurarse de que sea una cara humana.
Después de la detección inicial, se determinan varios rasgos individuales mediante puntos fijos; por ejemplo, se tiene en cuenta la distancia entre los ojos y docenas de otros parámetros.
Además, se buscan otros algoritmos en varias bases de datos creadas previamente y dan un porcentaje de similitud con la muestra de datos deseada. Si el porcentaje de similitud es lo suficientemente alto, se reconoce la cara.
Si no entra en detalles (la foto para el análisis aún necesita ser normalizada antes de ser transferida a una red neuronal que lee un determinado descriptor), la principal complejidad de la solución en este momento no está en las tecnologías (algoritmos) en sí, sino en la implementación.
Los sistemas de reconocimiento se desarrollan en varias direcciones, clasificadas según el enfoque del procesamiento de la información. A veces es difícil elegir qué sistema hará mejor el trabajo.
Variedad de sistemas
Los datos se pueden procesar en la nube, en servidores locales implementados en el perímetro de seguridad de la empresa o directamente en cámaras.
En este último caso, la cámara misma lleva a cabo todo el análisis y la información ya procesada llega al servidor. La principal ventaja del sistema es su alta precisión y la capacidad de "colgar" una gran cantidad de dispositivos en un servidor.
A pesar de la aparente simplicidad y facilidad de escala, esta tecnología también tiene desventajas. Uno de ellos es el alto precio. Además, por el momento no existe un estándar único para la presentación de información que las cámaras especializadas transmiten al servidor. Y el conjunto de datos puede variar mucho entre diferentes proveedores.
El sistema de reconocimiento facial "simple" de PanasonicLos sistemas basados en cámaras IP con análisis de video integrado tienen una popularidad inferior a las soluciones de servidor. Pero incluso si utiliza un sistema tradicional basado en un registrador y / o un servidor local, no podrá guardar.
Programas y precios * Reconocimiento facial
* Según información de fuentes abiertas.
Dada la complejidad de los algoritmos y el alto precio del equipo de servidor para los módulos de análisis de video, los sistemas de reconocimiento facial han sido durante mucho tiempo un placer costoso.
Además, el costo de la solución está influenciado por el gran tráfico de red generado durante la operación; además del costo de los servidores potentes, tuve que desembolsar equipos de red activos y canales de comunicación "gruesos".
Hoy en día, hay varios jugadores importantes en el mercado ruso que ofrecen algoritmos de alta calidad para analizar y procesar datos de video. Están unidos por un interés en proyectos relacionados con grandes empresas. Explicar este enfoque es muy simple: el costo de una solución va mucho más allá de las capacidades de las pequeñas y medianas empresas.
Software SecurOS Face.
El costo de una licencia para un módulo de captura de rostros es de 41,275 rublos por canal. El software se instala en el servidor de reconocimiento facial o en su servidor de detección.
El costo de una licencia del módulo de reconocimiento facial por cada 1000 personas en la base de datos es de 665,760 rublos. Instalado en el servidor de reconocimiento facial.
Desarrollador ruso de equipos y software para sistemas de control de acceso.
El costo de una licencia para un módulo de verificación de personas para una cámara es de 50,000 rublos.
El costo de una licencia para un módulo de reconocimiento facial para una cámara es de 7,000 rublos.
El precio de una licencia para una base de hasta 1,000 personas es de 294,000 rublos.
Software de intelecto para reconocimiento facial con memoria para 1,000 patrones faciales en la base de datos: 314,000 rublos.
El núcleo del sistema es de 20.300 rublos. Conexión de un canal de video - 6,000 rublos.
Módulo de reconocimiento facial Macroscop Basic con un tamaño base de hasta 1000 caras: 240,000 rublos.
Licencia para trabajar con una cámara IP: 16 500 rublos.
Más recientemente, las soluciones de Macroscop se utilizaron para garantizar la seguridad de las instalaciones críticas con un gran número de personas: estadios, aeropuertos, fábricas. Pero ahora la compañía suministra su producto para la venta minorista. Precio - 94,000 rublos por módulos (los registradores no venden).
El software cuesta 79,000 rublos + 32,000 rublos por registrador. Los clientes de la compañía son principalmente grandes empresas (fábricas, compañías mineras, universidades, complejos deportivos). Pero la compañía se centra en la videovigilancia tradicional, y no en el reconocimiento facial. Aunque sus DVR son excelentes para estas tareas.
La compañía desarrolla y vende solo software especializado de reconocimiento facial. Debe elegir la configuración del servidor para el almacenamiento y procesamiento de datos usted mismo.
Un servicio de video vigilancia y análisis de video basado en la nube que ofrece servicios a un negocio con presupuesto limitado. El
servicio Ivideon Faces funciona con casi cualquier cámara, el costo de conectar un dispositivo es de 3.150 rublos con un análisis de hasta 100 caras únicas por día y un registro básico en el archivo de la nube durante 5 días.
Selección de hardware para sistemas de reconocimiento facial
Desde una cámara Full HD para procesar una transmisión de video que contiene 10 caras en un cuadro, se requiere un núcleo del procesador con una frecuencia de 2.8 GHz. Si hay pocas caras en el cuadro (de 1 a 3), un núcleo de procesador puede manejar fácilmente el procesamiento de dos transmisiones de video.
Este ejemplo muestra que incluso en un sistema simple, debe tener un cierto suministro de hardware. De hecho, si al mismo tiempo entran 15 personas en el objeto, luego 15, se requerirá un segundo núcleo con un rendimiento similar.
Por lo tanto, para la operación del sistema tradicional, teniendo en cuenta las cargas máximas, se requiere mantener capacidades de doble reserva.
Para que le resulte más fácil imaginar cuánto cuesta el sistema tradicional de reconocimiento facial, tomaremos una salida como ejemplo y calcularemos el costo de un sistema tradicional de reconocimiento facial basado en la nube.
Costeo: el costo de un sistema tradicional de reconocimiento facial
Supongamos que implementamos un sistema de reconocimiento facial en una red de farmacias que consta de 16 puntos. En promedio, 500 clientes visitan cada farmacia por día.
Para reconocer completamente las caras, se puede instalar una cámara giratoria o una cámara con lente mecanizada en cada objeto de observación.
En el caso de utilizar el sistema tradicional, los costos serán los siguientes:
- Cada farmacia requerirá al menos una grabadora de video especializada. Su valor minorista es de aproximadamente 40,000 rublos.
- Para cada registrador, necesitará además un disco duro especial (que no debe confundirse con un HDD convencional para una PC) con un volumen de al menos 4 TB para grabar una transmisión de video en resolución de 1920x1080 a alta intensidad de tráfico. El precio promedio de venta es de 10,000 rublos.
- El presupuesto debe incluir el costo del servicio del sistema de videovigilancia (por ejemplo, el viaje del instalador para corregir errores, actualizar el software o reemplazar el HDD). El costo de dicho trabajo es de 12,000 rublos / año (una vez por trimestre) para cada objeto (de acuerdo con la lista de precios de una de las organizaciones de instalación).
- El costo mínimo del software de reconocimiento facial con todas las funciones es un promedio de 120,000 rublos por cámara (licencia de tiempo ilimitado).
- Según Backblaze, aproximadamente el 50% de todos los discos duros requieren reemplazo para el sexto año de funcionamiento. Por lo tanto, después de 5 años de operación continua, fallarán aproximadamente 8 discos, y siempre que dicho sistema no proporcione redundancia, en promedio, se deben hacer costos adicionales de 1.6 discos por año, o 16,000 rublos / año.
Los costos de capital (excluyendo el costo de las cámaras) ascenderán a 2,928,000 rublos / año.Costos en la nube
En el caso de un sistema en la nube, el costo de una tarifa de videovigilancia con reconocimiento de 500 caras / día será de
4,750 rublos / mes (57,000 rublos / año) por cámara, o 912,000 rublos / año para 16 cámaras .
Recuerde que el propietario de la red no tendrá que comprar ningún hardware adicional. Los costos de mantenimiento tampoco son necesarios, porque todos los servidores en la nube son atendidos por el proveedor de servicios en la nube en el centro de datos.
Hay un ahorro de más de 3 veces durante el primer año de operación del sistema.
Subtotal y "golosinas" adicionales
En los cálculos anteriores, hay un matiz importante: después de 3 años de operación, el sistema tradicional a costos totales se volverá más barato que el reconocimiento facial en la nube. Dos factores a considerar aquí.
En primer lugar , el equipo que comprará el propietario de la red quedará obsoleto en 3 años de funcionamiento. Pero seguramente habrá tecnologías nuevas y más avanzadas y algoritmos de reconocimiento facial que funcionarán en un hardware más potente. Y después de 3 años, lo más probable es que tenga que reemplazar completamente el equipo en los puntos.
No necesita hacer esto con el sistema en la nube: el servicio se mejora y actualiza constantemente debido al desarrollo de algoritmos y al crecimiento de la potencia informática de los centros de datos. La compatibilidad con los estándares de seguridad tampoco está vinculada al hardware.
En segundo lugar , ahorrar dinero en los primeros años le permitirá envolver este dinero varias veces, generando ganancias adicionales para el negocio.
El pasado, presente y futuro del reconocimiento de rostros en la nube
La evolución de los sistemas de reconocimiento se ha acelerado en los últimos años. No hace mucho tiempo, en lugar de algoritmos complejos y redes neuronales, un oficial de seguridad ordinario que usaba una computadora simplemente comparó a las personas registradas por el programa con las bases de datos y observó quiénes son todas estas personas.
Además, los sistemas funcionaban a través de servidores locales. En consecuencia, para que el servicio funcione, el usuario necesitaba instalar una PC dedicada o una grabadora de video especial. Y este es el costo adicional del equipo y los gastos generales de su operación.
El reconocimiento facial en la nube no requiere la compra y configuración de ningún otro equipo, excepto cámaras, y funcionará con aquellas cámaras que ya están instaladas en el sitio.
No es necesario tener un equipo de especialistas para mantener el equipo. Los problemas de la condición técnica de los equipos los resuelve el propio proveedor de servicios (y lo hace de manera más eficiente que las empresas no especializadas).
El reconocimiento de la nube transforma un sistema voluminoso y vulnerable de servidores analíticos locales en una estructura de nube flexible y resistente. En la práctica, esto significa que el sistema de reconocimiento ya no depende de las capacidades de un servidor particular comprado e instalado en la oficina del cliente, así como de la infraestructura de TI que tiene este cliente. No es necesario comprar nuevos equipos y durante mucho tiempo coordinar con el proveedor los problemas de configuración y la posibilidad de su expansión.
La nube distribuye automáticamente la carga en toda la infraestructura disponible con servidores potentes. El cliente no necesita mantener las capacidades raramente utilizadas en reserva para el trabajo durante períodos de ráfagas inesperadas de carga (días festivos, fines de semana). Puede obtener más información sobre las capacidades del sistema
consultando con nosotros.
True Coffee y OneBucksCoffee ahora han provocado una tormenta de discusión, pero muy pronto prácticamente no habrá compañías en el negocio fuera de línea sin análisis de video. Los jugadores en el mercado de consumo tienen una necesidad urgente de reconocer a sus clientes en persona: personalizar los servicios y las ofertas, analizar el estado de ánimo de los huéspedes, reducir los costos y devolver a los clientes, en lugar de simplemente comprar soluciones tecnológicas por el simple hecho de informar.