In naher ZukunftEs gibt verschiedene Methoden, mit denen Gesichtserkennungssysteme funktionieren. Im Allgemeinen handelt es sich jedoch um eine Technologie, mit der eine Person anhand eines digitalen Bildes oder eines Frames aus einer Videoquelle identifiziert werden kann.
Viele Smartphonebesitzer verwenden die Gesichtserkennung täglich, aber auf Mobilgeräten ist die Erkennungsgeschwindigkeit nicht kritisch und die Anzahl der Benutzer beträgt selten mehr als ein oder zwei Personen. Für Büro- und Straßensysteme (mit Massenerkennung) werden andere Technologien verwendet.
Kürzlich wurde auf Habré die
Nachricht diskutiert: Die Moskauer Kaffeehäuser "Pravda kofe" und OneBucksCoffee begannen, den Gesichtserkennungsdienst in ihren Einrichtungen zu testen.
Kaffeehäuser nutzen unsere technische Lösung. Und heute werden wir Ihnen mehr darüber erzählen. Natürlich haben wir bereits über die Technologie selbst gesprochen, aber etwas Neues ist aufgetaucht - die Lösung wurde wirklich trübe. Und das alles ändert sich.
So funktioniert die Gesichtserkennung
Als erstes muss das System ein Gesicht im Rahmen auswählen und mithilfe von Algorithmen sicherstellen, dass es sich um ein menschliches Gesicht handelt.
Nach der Ersterkennung werden verschiedene Einzelmerkmale durch Fixpunkte bestimmt - zum Beispiel der Abstand zwischen den Augen und Dutzende anderer Parameter werden berücksichtigt.
Darüber hinaus wird in verschiedenen vorgefertigten Datenbanken nach anderen Algorithmen gesucht, die einen prozentualen Ähnlichkeitsgrad mit der gewünschten Datenstichprobe aufweisen. Wenn der prozentuale Ähnlichkeitsgrad hoch genug ist, wird das Gesicht erkannt.
Wenn Sie nicht auf Details eingehen (das zu analysierende Foto muss noch normalisiert werden, bevor es an ein neuronales Netzwerk übertragen wird, das einen bestimmten Deskriptor liest), liegt die Hauptschwierigkeit im Moment nicht in den Technologien (Algorithmen) selbst, sondern in der Implementierung.
Erkennungssysteme entwickeln sich in verschiedene Richtungen, klassifiziert nach dem Ansatz der Informationsverarbeitung. Manchmal ist es schwierig zu entscheiden, welches System die Aufgabe besser erledigt.
Vielzahl von Systemen
Daten können in der Cloud, auf lokalen Servern im Sicherheitsbereich des Unternehmens oder direkt auf Kameras verarbeitet werden.
Im letzteren Fall wird die gesamte Analyse von der Kamera selbst durchgeführt, und bereits verarbeitete Informationen gelangen zum Server. Der Hauptvorteil des Systems ist seine hohe Genauigkeit und die Fähigkeit, eine große Anzahl von Geräten auf einem Server "aufzuhängen".
Trotz der scheinbaren Einfachheit und Leichtigkeit der Skalierung weist diese Technologie auch Nachteile auf. Einer davon ist der hohe Preis. Außerdem gibt es derzeit keinen einheitlichen Standard für die Darstellung von Informationen, die Spezialkameras an den Server senden. Und der Datensatz kann zwischen verschiedenen Anbietern stark variieren.
Das "einfache" Gesichtserkennungssystem von PanasonicSysteme, die auf IP-Kameras mit integrierter Videoanalyse basieren, sind Serverlösungen unterlegen. Aber selbst wenn Sie ein herkömmliches System verwenden, das auf einem Registrar und / oder einem lokalen Server basiert, können Sie nicht speichern.
Programme und Preise * Gesichtserkennung
* Nach Informationen aus offenen Quellen.
Angesichts der Komplexität der Algorithmen und des hohen Preises der Serverausrüstung für Videoanalysemodule waren Gesichtserkennungssysteme lange Zeit ein teures Vergnügen.
Darüber hinaus werden die Kosten der Lösung durch den großen Netzwerkverkehr beeinflusst, der während des Betriebs generiert wird. Zusätzlich zu den Kosten für leistungsstarke Server musste ich für aktive Netzwerkgeräte und „dicke“ Kommunikationskanäle shellen.
Heute gibt es auf dem russischen Markt mehrere große Anbieter, die hochwertige Algorithmen zur Analyse und Verarbeitung von Videodaten anbieten. Sie verbindet das Interesse an Projekten im Zusammenhang mit Großunternehmen. Es ist sehr einfach, einen solchen Fokus zu erklären - die Kosten einer Lösung gehen weit über die Fähigkeiten kleiner und mittlerer Unternehmen hinaus.
SecurOS Face Software.
Die Kosten für eine Lizenz für ein Gesichtserfassungsmodul betragen 41.275 Rubel pro Kanal. Die Software wird auf dem Gesichtserkennungsserver oder auf deren Erkennungsserver installiert.
Die Kosten für eine Lizenz des Gesichtserkennungsmoduls pro 1000 Personen in der Datenbank betragen 665.760 Rubel. Auf dem Gesichtserkennungsserver installiert.
Russischer Entwickler von Geräten und Software für Zugangskontrollsysteme.
Die Kosten für eine Lizenz für ein Modul zur Verifizierung von Personen für eine Kamera betragen 50.000 Rubel.
Die Lizenzkosten für ein Gesichtserkennungsmodul für eine Kamera betragen 7.000 Rubel.
Der Preis einer Lizenz für eine Basis von bis zu 1.000 Personen beträgt 294.000 Rubel.
Intelligenz-Software zur Gesichtserkennung mit Speicher für 1.000 Gesichtsmuster in der Datenbank - 314.000 Rubel.
Der Kern des Systems ist 20.300 Rubel. Anschluss eines Videokanals - 6.000 Rubel.
Macroscop Basic Gesichtserkennungsmodul mit einer Grundgröße von bis zu 1000 Gesichtern - 240.000 Rubel.
Lizenz zum Arbeiten mit einer IP-Kamera - 16 500 Rubel.
In jüngerer Zeit wurden Macroscop-Lösungen eingesetzt, um die Sicherheit von nur kritischen Einrichtungen mit einer großen Anzahl von Personen zu gewährleisten: Stadien, Flughäfen, Fabriken. Aber jetzt liefert das Unternehmen sein Produkt für den Einzelhandel. Preis - 94.000 Rubel für Module (Registrare verkaufen nicht).
Software kostet 79.000 Rubel + 32.000 Rubel pro Registrar. Die Kunden des Unternehmens sind hauptsächlich große Unternehmen (Fabriken, Bergbauunternehmen, Universitäten, Sportanlagen). Das Unternehmen konzentriert sich jedoch auf die traditionelle Videoüberwachung und nicht auf die Gesichtserkennung. Obwohl ihre DVRs für diese Aufgaben großartig sind.
Das Unternehmen entwickelt und vertreibt nur spezielle Gesichtserkennungssoftware. Sie müssen die Serverkonfiguration für die Datenspeicherung und -verarbeitung selbst auswählen.
Ein Cloud-basierter Videoüberwachungs- und Videoanalysedienst, der Dienstleistungen für ein Unternehmen mit begrenztem Budget anbietet. Der
Ivideon Faces-Service funktioniert mit fast jeder Kamera. Die Kosten für den Anschluss eines Geräts betragen 3.150 Rubel. Dabei werden bis zu 100 einzelne Gesichter pro Tag analysiert und 5 Tage lang ein Basisrekord im Cloud-Archiv erstellt.
Hardwareauswahl für Gesichtserkennungssysteme
Damit eine Full HD-Kamera einen Videostream mit 10 Gesichtern in einem Frame verarbeiten kann, ist ein Prozessorkern mit einer Frequenz von 2,8 GHz erforderlich. Wenn der Frame nur wenige Gesichter enthält (von 1 bis 3), kann ein Prozessorkern problemlos zwei Videostreams verarbeiten.
Dieses Beispiel zeigt, dass Sie selbst in einem einfachen System einen bestimmten Hardware-Vorrat benötigen. In der Tat, wenn 15 Personen gleichzeitig das Objekt betreten, dann 15, dann wird ein zweiter Kern mit ähnlicher Leistung benötigt.
Für den Betrieb des herkömmlichen Systems ist es daher erforderlich, unter Berücksichtigung von Spitzenlasten doppelte Reservekapazitäten beizubehalten.
Damit Sie sich besser vorstellen können, wie viel das herkömmliche Gesichtserkennungssystem kostet, nehmen wir ein Beispiel und berechnen die Kosten eines herkömmlichen und cloudbasierten Gesichtserkennungssystems.
Kosten: Die Kosten eines herkömmlichen Gesichtserkennungssystems
Angenommen, wir implementieren ein Gesichtserkennungssystem in einem Apothekennetzwerk, das aus 16 Punkten besteht. Im Durchschnitt besuchen 500 Kunden jede Apotheke pro Tag.
Um Gesichter vollständig zu erkennen, kann auf jedem Beobachtungsobjekt eine Rotationskamera oder eine Kamera mit einem mechanisierten Objektiv installiert werden.
Bei Verwendung des herkömmlichen Systems betragen die Kosten:
- Jede Apotheke benötigt mindestens einen speziellen Videorecorder. Der Einzelhandelswert beträgt ca. 40.000 Rubel.
- Für jeden Registrar benötigen Sie zusätzlich eine spezielle Festplatte (nicht zu verwechseln mit einer herkömmlichen Festplatte für PC) mit einem Volumen von mindestens 4 TB, um einen Videostream mit einer Auflösung von 1920 x 1080 bei hoher Verkehrsintensität aufzunehmen. Der durchschnittliche Verkaufspreis beträgt 10.000 Rubel.
- Das Budget sollte die Kosten für die Wartung des Videoüberwachungssystems enthalten (zum Beispiel die Reise des Installateurs, um Fehler zu beheben, Software zu aktualisieren oder die Festplatte zu ersetzen). Die Kosten für solche Arbeiten betragen 12.000 Rubel / Jahr (einmal pro Quartal) für jedes Objekt (gemäß der Preisliste einer der Installationsorganisationen).
- Die Mindestkosten für eine Gesichtserkennungssoftware mit vollem Funktionsumfang betragen durchschnittlich 120.000 Rubel pro Kamera (unbefristete Lizenz).
- Laut Backblaze müssen etwa 50% aller Festplatten bis zum 6. Betriebsjahr ausgetauscht werden. So fallen nach 5 Jahren Dauerbetrieb etwa 8 Platten aus, und sofern ein solches System keine Redundanz vorsieht, müssen im Durchschnitt zusätzliche Kosten von 1,6 Platten pro Jahr oder 16.000 Rubel / Jahr verursacht werden.
Die Kapitalkosten (ohne die Kosten für Kameras) belaufen sich auf 2.928.000 Rubel pro Jahr.Cloud-Kosten
Bei einem Cloud-System
betragen die Kosten für einen Videoüberwachungstarif mit Erkennung von 500 Gesichtern / Tag
4.750 Rubel / Monat (57.000 Rubel / Jahr) pro Kamera bzw. 912.000 Rubel / Jahr für 16 Kameras .
Denken Sie daran, dass der Eigentümer des Netzwerks keine zusätzliche Hardware erwerben muss. Wartungskosten entfallen ebenfalls, da alle Cloud-Server vom Cloud-Service-Provider im Rechenzentrum bedient werden.
Im ersten Betriebsjahr des Systems wird mehr als dreimal gespart.
Zwischensumme und zusätzliche „Goodies“
In den obigen Berechnungen gibt es eine wichtige Nuance: Nach 3 Betriebsjahren wird das traditionelle System zu Gesamtkosten billiger als die Erkennung von Wolkengesichtern. Zwei Faktoren, die hier zu berücksichtigen sind.
Erstens wird die Ausrüstung, die der Netzwerkbesitzer kaufen wird, in 3 Betriebsjahren veraltet sein. Aber es wird sicherlich neue, fortschrittlichere Technologien und Gesichtserkennungsalgorithmen geben, die auf einer leistungsfähigeren Hardware funktionieren. Und nach 3 Jahren müssen Sie wahrscheinlich die Ausrüstung an den Punkten vollständig ersetzen.
Mit dem Cloud-System müssen Sie dies nicht tun - der Service wird aufgrund der Entwicklung von Algorithmen und der wachsenden Rechenleistung von Rechenzentren ständig verbessert und aktualisiert. Die Unterstützung von Sicherheitsstandards ist auch nicht an Hardware gebunden.
Zweitens : Wenn Sie in den ersten Jahren Geld sparen, können Sie dieses Geld mehrmals einwickeln und dem Unternehmen zusätzlichen Gewinn bringen.
Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der Erkennung von Wolkengesichtern
Die Entwicklung von Erkennungssystemen hat sich in den letzten Jahren beschleunigt. Vor nicht allzu langer Zeit hat ein gewöhnlicher Sicherheitsbeauftragter, der einen Computer verwendete, anstelle komplexer Algorithmen und neuronaler Netze einfach die vom Programm erfassten Personen mit den Datenbanken verglichen und festgestellt, wer all diese Personen sind.
Darüber hinaus arbeiteten die Systeme über lokale Server. Dementsprechend musste der Benutzer einen dedizierten PC oder einen speziellen Videorecorder installieren, damit der Dienst funktioniert. Und dies sind die zusätzlichen Kosten für die Ausrüstung und der Aufwand für deren Betrieb.
Für die Erkennung von Cloud-Gesichtern müssen keine anderen Geräte als Kameras gekauft und konfiguriert werden. Sie können auch mit Kameras verwendet werden, die bereits auf der Site installiert sind.
Es ist nicht erforderlich, Spezialisten für die Wartung der Geräte zu beschäftigen. Die Probleme des technischen Zustands der Geräte werden vom Dienstleister selbst gelöst (und dies effizienter als nicht spezialisierte Unternehmen).
Die Cloud-Erkennung verwandelt ein umfangreiches und anfälliges System von lokalen Analyseservern in eine flexible, ausfallsichere Cloud-Struktur. In der Praxis bedeutet dies, dass das Erkennungssystem nicht mehr von den Funktionen eines bestimmten Servers abhängt, der im Büro des Kunden gekauft und installiert wurde, sowie von der IT-Infrastruktur, über die dieser Kunde verfügt. Es ist nicht erforderlich, neue Geräte zu kaufen und lange Zeit die Konfigurationsprobleme und die Möglichkeit der Erweiterung mit dem Lieferanten abzustimmen.
Die Cloud verteilt die Last automatisch auf die gesamte verfügbare Infrastruktur mit leistungsstarken Servern. Der Kunde muss selten genutzte Kapazitäten nicht für Arbeiten in Zeiten unerwarteter Belastungsspitzen (Feiertage, Wochenenden) vorhalten. Weitere Informationen zu den Funktionen des Systems erhalten Sie in
Absprache mit uns.
True Coffee und OneBucksCoffee haben jetzt für heftige Diskussionen gesorgt, aber in Kürze wird es praktisch keine Unternehmen im Offline-Geschäft ohne Videoanalyse geben. Die Akteure auf dem Verbrauchermarkt müssen ihre Kunden dringend persönlich erkennen: Services und Angebote personalisieren, Gästestimmungen analysieren, Kosten senken und Kunden zurückerhalten, anstatt nur technologische Lösungen für die Berichterstattung zu kaufen.