Reconocimiento Facial, mejor costo beneficio de SAFR, Parte 1: Detección en el Edge

La solución compacta, en tiempo real y altamente precisa de SAFR permite una poderosa combinación de optimización de TCO. Está diseñado para convertirse en la solución más rápida, precisa y rentable del mercado.

20 de Junio de 2019

La implantación de cualquier sistema de reconocimiento facial para vídeo en vivo comienza con tres componentes básicos: 1) una cámara IP, 2) el software de reconocimiento facial y 3) hardware local. Pero no es tan simple. La cámara debe configurarse para un caso de uso específico y, a menos que sea una solución totalmente incorporada, el hardware debe estar conectado a una red con el poder computacional de ejecutar el software.

Estos tres componentes son fundamentales para el costo total de propiedad (TCO) y, como los costos de reconocimiento facial pueden variar mucho, obtener una imagen precisa de todo lo que el TCO implica es un desafío. Aunque hay muchas consideraciones adicionales relacionadas con el TCO, vamos a concentrarnos sólo en los costos de ancho de banda y comparar el SAFR a los proveedores sólo de nube.

En comparación con las plataformas sólo en la nube, el SAFR tiene un TCO competitivo más bajo. La industria de reconocimiento facial Goliaths no son de juego para la fuerza del algoritmo perfectamente ajustado del SAFR – velocidad extremadamente rápida y alta precisión – y su ventaja en el procesamiento de bordes.

Economía Extraordinaria de ancho de banda en Edge

La solución híbrida de SAFR divide el sistema en dos partes, detección y reconocimiento, utilizando borde para detección y procesamiento de caras y la nube o un servidor en el local para reconocimiento. Esta arquitectura distribuida permite el consumo eficiente de ancho de banda, reduciendo la latencia de ida y vuelta de la velocidad de reconocimiento a menos de 100 milisegundos, incluso en redes 3G.

Los mayores proveedores de nube requieren el upload o streaming de flujos de vídeo 4K cargados de datos completos a la nube antes de que se produzca el procesamiento (detección y reconocimiento). En contraste, el SAFR manipula la detección en edge, en el preprocesamiento, usando la capacidad de computación local para extraer imágenes de 15KB de cada cara del cuadro. Enviar las imágenes extraídas en lugar del flujo de vídeo completo ahorra un enorme porcentaje de ancho de banda del 99,6% (véase el diagrama siguiente) sobre los proveedores de nube.

Es en esta etapa de preprocesamiento que la velocidad rápida del SAFR permite que rápidamente se concentre en la mejor imagen de referencia antes de enviarla a reconocimiento, reduciendo significativamente el número de llamadas de reconocimiento y el ancho de banda general, y también ofreciendo una correspondencia mucho más precisa.

Además, la arquitectura distribuida de SAFR la hace altamente escalable, mientras que las implementaciones de gran tamaño pueden ser prohibitivas en términos de costo para soluciones sólo en nube debido a los altos costos de ancho de banda. Si utiliza 10 cámaras o 1.000 cámaras, el SAFR es capaz de mantener la eficiencia del ancho de banda (ver el cuadro siguiente).

Los precios competitivos reducen aún más el TCO

En comparación con los proveedores sólo en la nube, el SAFR también incluye un modelo de precios más simple y predecible. En vez de cobrar una tasa por minuto, o una tasa por cada evento de reconocimiento, el SAFR simplemente procesa un número virtualmente ilimitado de reconocimientos, y los clientes pagan una suscripción mensual por cámara.

Considere un caso de uso en el que es necesario el monitoreo continuo. Una empresa que elige una solución sólo en la nube puede implementar una cámara para generar JPEG y enviarlos una vez por segundo, creando un número excesivo de solicitudes de reconocimiento. En una solución sólo en nube en la que se envía el cuadro completo para el reconocimiento, estos costes por imagen se suman. A diferencia de las soluciones de reconocimiento facial sólo en la nube, el SAFR ofrece desempeño de clase mundial con economía previsible.

La solución compacta, en tiempo real y altamente precisa del SAFR, posibilita una poderosa combinación de optimización de TCO. Fue diseñado para convertirse en la solución más rápida, más precisa y económica del mercado.


Actualización del SDK: para los desarrolladores y arquitectos de sistemas que desean integrar el reconocimiento facial en sus negocios, dispositivos o aplicaciones, SAFR ofrece acceso sin fricción a sus SDKs multiplataforma. Esto incluye soporte para casos de uso in situ y en el dispositivo, así como conectividad de red limitada o no disponible. Para más información sobre las ofertas de desarrollo de SAFR, póngase en contacto con nosotros.