Futuro próximoExistem vários métodos pelos quais os sistemas de reconhecimento de rosto funcionam, mas em geral estamos falando de tecnologia que pode identificar uma pessoa por uma imagem digital ou um quadro de uma fonte de vídeo.
Muitos proprietários de smartphones usam reconhecimento de rosto todos os dias, mas em dispositivos móveis a velocidade de reconhecimento não é crítica e o número de usuários raramente é superior a uma ou duas pessoas. Para sistemas de escritórios e ruas (com reconhecimento de massa), outras tecnologias são usadas.
Recentemente, em Habré, as
notícias foram discutidas: as cafeterias da rede de Moscou "Pravda kofe" e OneBucksCoffee começaram a testar o serviço de reconhecimento de rosto em seus estabelecimentos.
As cafeterias usam nossa solução técnica. E hoje falaremos mais sobre isso. Obviamente, já conversamos sobre a própria tecnologia, mas algo novo apareceu - a solução ficou realmente nublada. E isso tudo muda.
Como a tecnologia de reconhecimento facial funciona
A primeira coisa que o sistema deve fazer é selecionar uma face no quadro e usar algoritmos para garantir que ela seja uma face humana.
Após a detecção inicial, várias características individuais são determinadas por pontos fixos - por exemplo, a distância entre os olhos e dezenas de outros parâmetros é levada em consideração.
Além disso, outros algoritmos são pesquisados em vários bancos de dados pré-criados e fornecem uma porcentagem de similaridade com a amostra de dados desejada. Se a porcentagem de similaridade for alta o suficiente, o rosto será reconhecido.
Se você não entrar em detalhes (a foto para análise ainda precisa ser normalizada antes de ser transferida para uma rede neural que lê um determinado descritor), a principal dificuldade da solução no momento não está nas tecnologias (algoritmos), mas na implementação.
Os sistemas de reconhecimento estão se desenvolvendo em várias direções, classificadas de acordo com a abordagem do processamento de informações. Às vezes, é difícil escolher qual sistema fará o trabalho melhor.
Variedade de sistemas
Os dados podem ser processados na nuvem, em servidores locais implantados no perímetro de segurança da empresa ou diretamente nas câmeras.
Neste último caso, toda a análise é realizada pela própria câmera e as informações já processadas chegam ao servidor. A principal vantagem do sistema é sua alta precisão e a capacidade de "travar" um grande número de dispositivos em um servidor.
Apesar da aparente simplicidade e facilidade de dimensionamento, essa tecnologia também apresenta desvantagens. Um deles é o alto preço. Além disso, no momento não existe um padrão único para a apresentação de informações que câmeras especializadas transmitem ao servidor. E o conjunto de dados pode variar bastante entre diferentes fornecedores.
Sistema de reconhecimento facial "simples" da PanasonicOs sistemas baseados em câmeras IP com análise de vídeo integrada são inferiores em popularidade às soluções de servidor. Mas mesmo se você usar um sistema tradicional baseado em um registrador e / ou um servidor local, não poderá salvar.
Programas e preços * Face Recognition
* De acordo com informações de fontes abertas.
Dada a complexidade dos algoritmos e o alto preço do equipamento de servidor para os módulos de análise de vídeo, os sistemas de reconhecimento de rosto são um prazer caro.
Além disso, o custo da solução é influenciado pelo grande tráfego de rede gerado durante a operação - além do custo de servidores poderosos, tive que desembolsar equipamentos de rede ativos e canais de comunicação "grossos".
Hoje, existem vários grandes players no mercado russo que oferecem algoritmos de alta qualidade para analisar e processar dados de vídeo. Eles estão unidos pelo interesse em projetos relacionados a grandes empresas. É muito simples explicar esse foco - o custo de uma solução vai muito além das capacidades das pequenas e médias empresas.
Software SecurOS Face.
O custo de uma licença para um módulo de captura de rosto é de 41.275 rublos por canal. O software é instalado no servidor de reconhecimento de rosto ou no servidor de detecção.
O custo de uma licença do módulo de reconhecimento facial por 1000 pessoas no banco de dados é de 665.760 rublos. Instalado no servidor de reconhecimento de rosto.
Desenvolvedor russo de equipamentos e software para sistemas de controle de acesso.
O custo de uma licença para um módulo de verificação de pessoas para uma câmera é de 50.000 rublos.
O custo de uma licença para um módulo de reconhecimento de rosto para uma câmera é de 7.000 rublos.
O preço de uma licença para uma base de até 1.000 pessoas é de 294.000 rublos.
Software Intelect para reconhecimento de rosto com memória para 1.000 padrões de rosto no banco de dados - 314.000 rublos.
O núcleo do sistema é 20.300 rublos. Conexão de um canal de vídeo - 6.000 rublos.
Macroscop Módulo básico de reconhecimento de faces com um tamanho de base de até 1000 faces - 240.000 rublos.
Licença para trabalhar com uma câmera IP - 16 500 rublos.
Mais recentemente, as soluções Macroscop foram usadas para garantir a segurança de apenas instalações críticas com um grande número de pessoas: estádios, aeroportos, fábricas. Mas agora a empresa fornece seu produto para o varejo. Preço - 94.000 rublos para módulos (registradores não vendem).
O software custa 79.000 rublos + 32.000 rublos por registrador. Os clientes da empresa são principalmente grandes empresas (fábricas, mineradoras, universidades, complexos esportivos). Mas a empresa se concentra na vigilância por vídeo tradicional, e não no reconhecimento facial. Embora seus DVRs sejam ótimos para essas tarefas.
A empresa desenvolve e vende apenas software de reconhecimento facial especializado. Você precisa escolher a configuração do servidor para armazenamento e processamento de dados.
Um serviço de vigilância por vídeo e análise de vídeo baseado em nuvem que oferecia serviços a uma empresa com orçamento limitado. O
serviço Ivideon Faces funciona com quase todas as câmeras, o custo de conexão de um dispositivo é de 3.150 rublos, com uma análise de até 100 faces únicas por dia e um registro básico no arquivo em nuvem por 5 dias.
Seleção de hardware para sistemas de reconhecimento facial
De uma câmera Full HD para processar um fluxo de vídeo contendo 10 faces em um quadro, é necessário um núcleo do processador com uma frequência de 2,8 GHz. Se houver poucas faces no quadro (de 1 a 3), um núcleo de processador poderá lidar facilmente com o processamento de dois fluxos de vídeo.
Este exemplo mostra que, mesmo em um sistema simples, você precisa ter um determinado suprimento de hardware. De fato, se ao mesmo tempo 15 pessoas entrarem no objeto, então 15, será necessário um segundo núcleo com desempenho semelhante.
Portanto, para a operação do sistema tradicional, levando em consideração os picos de carga, é necessário manter a capacidade de reserva dupla.
Para facilitar a você imaginar quanto custa o sistema de reconhecimento de rosto tradicional, tomaremos um exemplo como exemplo e calcularemos o custo de um sistema de reconhecimento de rosto tradicional e baseado em nuvem.
Custeio: o custo de um sistema tradicional de reconhecimento facial
Suponha que implantemos 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 rotativa ou uma câmera com lente mecanizada pode ser instalada em cada objeto de observação.
No caso de usar o sistema tradicional, os custos serão os seguintes:
- Cada farmácia exigirá pelo menos um gravador de vídeo especializado. Seu valor de varejo é de aproximadamente 40.000 rublos.
- Para cada registrador, você precisará adicionalmente de um disco rígido especial (para não confundir com um HDD comum para PC) com um volume de pelo menos 4 TB para gravar um fluxo de vídeo em resolução 1920x1080 com alta intensidade de tráfego. O preço médio de varejo é de 10.000 rublos.
- O orçamento deve incluir o custo de manutenção do sistema de videovigilância (por exemplo, a viagem do instalador para corrigir erros, atualizar o software ou substituir o HDD). O custo desse trabalho é de 12.000 rublos / ano (uma vez por trimestre) para cada objeto (de acordo com a lista de preços de uma das organizações de instalação).
- O custo mínimo do software de reconhecimento de rosto com todos os recursos é uma média de 120.000 rublos por câmera (licença por tempo ilimitado).
- Segundo o Backblaze, cerca de 50% de todos os discos rígidos precisam ser substituídos até o sexto ano de operação. Assim, após 5 anos de operação contínua, cerca de 8 discos falharão, e desde que esse sistema não forneça redundância, em média, custos adicionais de 1,6 discos por ano ou 16.000 rublos / ano deverão ser feitos.
Os custos de capital (excluindo o custo das câmeras) serão de 2.928.000 rublos / ano.Custos na nuvem
No caso de um sistema em nuvem, o custo de uma tarifa de videovigilância com reconhecimento de 500 faces / dia será de
4.750 rublos / mês (57.000 rublos / ano) por câmera, ou 912.000 rublos / ano para 16 câmeras .
Lembre-se de que o proprietário da rede não precisará comprar nenhum hardware adicional. Os custos de manutenção também não são necessários, porque todos os servidores em nuvem são atendidos pelo provedor de serviços em nuvem no data center.
Há uma economia de mais de 3 vezes durante o primeiro ano de operação do sistema.
Subtotal e "brindes" adicionais
Nos cálculos acima, há uma nuance importante: após 3 anos de operação, o sistema tradicional a custos totais se tornará mais barato que o reconhecimento de face da nuvem. Dois fatores a serem considerados aqui.
Em primeiro lugar , o equipamento que o proprietário da rede comprará ficará obsoleto em 3 anos de operação. Mas certamente haverá novas tecnologias mais avançadas e algoritmos de reconhecimento de face que funcionam em um hardware mais poderoso. E depois de 3 anos, provavelmente, você terá que substituir completamente o equipamento nos pontos.
Você não precisa fazer isso com o sistema em nuvem - o serviço está sendo aprimorado e atualizado constantemente devido ao desenvolvimento de algoritmos e ao crescimento do poder de computação dos data centers. O suporte aos padrões de segurança também não está vinculado ao hardware.
Em segundo lugar , economizar dinheiro nos primeiros anos permitirá envolver esse dinheiro várias vezes, trazendo lucro adicional aos negócios.
O passado, presente e futuro do reconhecimento facial
A evolução dos sistemas de reconhecimento se 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 comparou as pessoas registradas pelo programa com os bancos de dados e observou quem são todas essas pessoas.
Além disso, os sistemas funcionavam através de servidores locais. Assim, para o serviço funcionar, o usuário precisava instalar um PC dedicado ou um gravador de vídeo especial. E esse é o custo extra do equipamento e a sobrecarga de sua operação.
O reconhecimento de face na nuvem não requer a compra e configuração de nenhum outro equipamento, exceto câmeras, e funcionará com as câmeras que já estão instaladas no site.
Não há necessidade de manter uma equipe de especialistas para manter o equipamento. Os problemas da condição técnica do equipamento são resolvidos pelo próprio prestador de serviços (e fazem isso com mais eficiência do que as empresas não especializadas).
O reconhecimento da nuvem transforma um sistema volumoso e vulnerável de servidores analíticos locais em uma estrutura de nuvem flexível e resiliente. Na prática, isso significa que o sistema de reconhecimento não depende mais dos recursos de um servidor específico adquirido e instalado no escritório do cliente, bem como da infraestrutura de TI que esse cliente possui. Não há necessidade de comprar novos equipamentos e, por um longo tempo, coordenar com os problemas de configuração do fornecedor e a possibilidade de sua expansão.
A nuvem distribui automaticamente a carga por toda a infraestrutura disponível com servidores poderosos. O cliente não precisa manter as capacidades raramente utilizadas reservadas para o trabalho durante períodos inesperados de carga (feriados, fins de semana). Você pode aprender mais sobre os recursos do sistema
consultando -nos.
True Coffee e OneBucksCoffee agora causaram uma tempestade de discussões, mas muito em breve praticamente não haverá empresas no negócio offline sem análise de vídeo. Os participantes no mercado de consumo têm uma necessidade urgente de reconhecer seus clientes pessoalmente: personalizar serviços e ofertas, analisar o humor dos hóspedes, reduzir custos e devolver clientes, em vez de apenas comprar soluções tecnológicas para gerar relatórios.