Faceter er et system som gjør videoovervåking smart ved å gi datasyn, ansiktsgjenkjenning, objektgjenkjenning og videoinnholdsanalyse til kameraer i sanntid. I neste fase vil alle disse egenskapene slås sammen til én – for å "forstå" den nåværende situasjonen og deretter reagere på den. Teamet kaller dette konseptet "hendelsessikkerhetsmodellen."

Prosjektvisjon

Etter at Faceter er tatt i bruk av markedet, kan det brukes til å opprettholde hvitelister i ulike tjenester; for eksempel på et nettsted blir ansatte ansatt for å gjøre noe husarbeid. I tillegg til kommentarer kan Faceter-systemet også lagre lenker til blokkjedeposter som inneholder biometriske data. Den samme tilnærmingen kan brukes til å lagre opptegnelser over butikkbesøkende og sjekke integriteten til kjøpere, selgere eller kurerer.
Dersom alle kameraer knyttet til Faceter er integrert med politiets og redningstjenestens databaser, kan informasjon om ettersøkte kriminelle, savnede barn eller personer i vanskeligheter umiddelbart sendes gjennom systemet til deres pårørende og bosted. I slike nødstilfeller vil politiet og spesialtjenestene også kunne få tilgang til systemet for å oppdage «bilder» av personer i videoarkivene til Faceter-brukere, uten å avsløre konfidensiell informasjon, da systemet kun vil bruke dataene fra kameraet. eiere er enige.

Prosjektfunksjoner

1. Objekt- og ansiktsgjenkjenning og den resulterende atferdsanalysen har i stor grad forbedret videoovervåkingssystemers evne til å oppdage potensielle kunder og spesifikke ansatte. Teknologiens algoritmer er bevist av LFW og MegaFace tester, de er de mest pålitelige i bransjen.
2. En praktisk applikasjon for enhver datamaskin eller mobil enhet lar brukere få tilgang til videoovervåkingssystemet fra hvor som helst uten å måtte mestre komplekse og trege grensesnitt.
3. Fog Computing - Ved å gjøre det mulig for gruvearbeidere av kryptovalutaer å gå inn i et desentralisert datanettverk for å utføre identifikasjonsberegninger, gir det gruvearbeidere høyere inntektsgenererende muligheter, og reduserer dermed kostnadene for produktet betydelig.
4. Blockchain-Faceter bruker alle mulighetene til smarte kontrakter for å tilby fleksible og transparente betalingsalternativer og identifikasjonsmekanismer for tåkedatanettverket. Dette er Faceters bidrag til utviklingen av krypteringsindustrien.
5. Maskinlæring - Ved å bruke nevrale nettverk kan du lære Faceter å reagere på endringer i visse hendelser.
6. Databeskyttelse - Faceter avslører ikke kildevideostrømmer utenfor et pålitelig miljø, kun anonymiserte data kan overføres til det desentraliserte nettverket.
7.Faceter-token er "drivstoffet" til det desentraliserte nettverket, og gir en fleksibel, transparent, grenseoverskridende oppgjørsmekanisme for alle deltakere.

Søknadsfelt

B2C
Programvare utviklet for hjemmebruk i leiligheter, kontorer, landsteder, så vel som i hjemmebutikker og restauranter. Betalingsmetoden er basert på et månedlig eller årlig abonnement, vedlikeholdssatsen avhenger av antall kameraer som brukes og arbeidsmengden (antall gjenkjente ansikter per tidsenhet). Faceters løsning for individuelle brukere:
– Økt sikkerhetsnivå;
– Rimelighet;
– Bred anvendelighet (kombinasjon med smarthusteknologi).
B2B
Programvaren kan brukes i fabrikker, varehus, store selskaper, hoteller, kasinoer, kjøpesentre, banker og restaurantkjeder, takket være samarbeidet med hjemme-, kontor- og industriutstyr leverandører Signert teknisk samarbeidsavtale, samt smart enhetssensor og annen komponentprodusents styringssystem.
B2G
Kommunal programvare kan brukes til å analysere videostrømmer på gater og veier, så vel som på overfylte steder som stasjoner og flyplasser. Det kan også kombineres med databaseovervåking.
Faceter gjenkjenner hypotetisk en gjerningspersons ansikt og kjører det gjennom en database med arkivdokumenter for å avsløre hvor personen nylig har besøkt. Løsningen kan automatisk kontrollere etterlevelse av normer og forskrifter innen transport og offentlige steder, noe som vil øke hastigheten på oppklaring av forbrytelser og sikre et høyere nivå av automatisk politikontroll.

Teknisk oversikt

1. Databehandling
Faceter-programvarekomplekset er designet i form av et sett med moduler, som hver kjører på forskjellige systemnivåer og er ansvarlige for ulike faser av plattformdrift, Språket for utvikling av ML-komponenter er C++11. GPU-akselerasjon brukes også aktivt.
Stadier av ansiktsgjenkjenningsbehandling
Motta og behandle dekodet videostrøm fra kamera;
Ansiktsgjenkjenning (hvis kameraet ikke er utstyrt med innebygd ansiktsgjenkjenningsteknologi);
Ansiktsrammer for bedre gjenkjenning;< br> >Bruk av et dypt konvolusjonelt nevralt nettverk for å skaffe funksjonsvektorer for hver person;
vektorgruppering, sammenligning av funksjonsvektorer med tilgjengelige databaser og deres plassering i lagringssystemet;
resultatutgang via API.
2.Faceter distribuert nettverk
På grunn av den raske veksten av desentraliserte tjenester, inkludert blokkjedebaserte virksomheter, planlegger Faceter å tiltrekke seg individuelle eiere av GPU-ressurser og bruke rimelige løsninger for å bygge dine egne datanettverk, som SONM eller Golem, i stedet for dyre skytjenester. Så det er ikke nødvendig å bruke dyre monopoltjenester som Amazon, Microsoft, Google etc.
Bruken av gruvearbeiderressurser eller annen ledig datakraft er svært fordelaktig for både eierne av disse ressursene og forbrukerne. Selv en overfladisk sammenligning av kostnadene ved å leie en GPU-server på Amazon Web Services versus å beregne kompensasjonsbeløpet til gruvearbeidere for en gruvefarm viser store forskjeller. I tillegg justeres kompleksiteten til nettverket med noen måneders mellomrom for å redusere gruvearbeiderbelønninger, og med den nye konsensusmekanismen er GPU-databehandling ikke nødvendig i det hele tatt.
Hoveddeltakerne i Faceter-nettverket er eierne av GPU-ressurser (noder). En smart kontrakt vil bli vist på slutten av hver node. Denne kontrakten vil bli brukt til å gi kompensasjon for datakraft.
Desentraliserte miljøer krever spesiell verifisering av påliteligheten til koblende noder. For å sikre kvaliteten på beregningene som utføres, vil mindre produktive noder verifisere ytelsen til andre noder og utføre beregninger gjentatte ganger. Høyytende noder bør være fulladet med oppgaver, mens mindre kraftige noder vil få skår av de samme oppgavene.
Beregninger vil bli sammenlignet via smarte kontrakter, og hvis deltakerne har nok bekreftelser, vil hver av dem motta sin del av belønningen fra den dannede saldoen.
Hvis den validerende noden mottar en annen beregnet hash, vil dette bekrefte uærligheten til gruvearbeideren og vil føre til at de kobler fra mellom nye datamaskiner og distribuerer de akkumulerte belønningene. Faceter kaller konseptet «valideringsgjenkjenning».
Fordeling av arbeidsutførelse og validering av oppgaver vil skje gjennom spesielle koordinatornoder (videohuber) som også fungerer som videohuber og obfuscatorer for sensitive data. Disse nodene vil være i en klarert sone, og bruker ikke verdiløse ikke-personlige data som alle andre noder.
3. Beskyttelse av personopplysninger
Brukerne av videoovervåkingssystemet er vanligvis de som kobler kameraet til skyplattformen. Det er dusinvis (noen ganger millioner) av selskaper på markedet som tilbyr slike skyapplikasjonstjenester: Ivideon, Camcloud, XMEye, vMEyeSuper, etc.
Alle disse tjenestene tilbyr CCTV-kameraer, men i praksis har ingen av dem utviklet klare retningslinjer for håndtering av brukerdata; ofte er det ingen midler på plass for å kontrollere tilgangen til dataene.
Faceters modulære arkitektur lar brukere jobbe med rå videostrømmer i et pålitelig miljø: på kameraeierens enhet, på Faceters servere eller i selve kameraet, med bare obfuskasjonsdata (ikke-personlige) som brukes til å utføre oppgaver på et desentralisert nettverk. Dataene kan med andre ord ikke konverteres til det opprinnelige formatet med referanse til eieren.
4. Bruksmodell for Faceter Token
Effektiv drift av et desentralisert nettverk krever fleksible, transparente og grenseoverskridende oppgjørsmekanismer for alle deltakere. Tradisjonelle metoder for å bruke fiat-valutaer er ikke gjennomførbare i dette spesielle tilfellet fordi de ikke fullt ut oppfyller noen av kravene ovenfor.
Dette betyr at enhver potensiell nettverksdeltaker må bestå utvidede KYC-sjekker, åpne sin egen bank for å åpne en valutakonto, og utføre internasjonale transaksjoner for å overholde alle krav i lokale lover, noe som gjør det mulig å opprette en storskala desentralisert datainfrastruktur er nesten umulig.
Løsningen på dette problemet er Faceters egen token som grunnlag for betaling mellom forbrukere av smarte videoovervåkingstjenester og nettverksdeltakere. Integreringsplanen for å introdusere Faceter-plattformen i blokkjedeteknologien implementeres i følgende stadier:
Fase 1: Utsted tokens på Ethereum for gratis salg og intern økonomisk bruk av prosjektet, og til nodeeiere ("gruvearbeidere") betale godtgjørelse.
Fase 2: Utvikling og lansering av blokkjede og mulig token-migrering. Dette trinnet skal løse problemet med distribuert oppgavefordeling, forbedre driftshastigheten til systemet, sikre uavhengigheten til Ethereum-blokkjeden og redusere transaksjonskostnadene i plattformen.
Systemfunksjonsmodell
Faceters tjenester kan betales med tokens eller andre betalingsverktøy (bankkort, elektroniske lommebøker, kryptovalutaer). For å garantere at sistnevnte fungerer riktig, vil Faceter implementere en øyeblikkelig konverteringsmekanisme for betalingstokens. Kameravedlikeholdskostnadene er satt av Faceter i USD og kan revideres kvartalsvis.

Relaterte lenker:
https://www.qukuaiwang.com.cn/news/6777.html

*Innholdet ovenfor er organisert av en offisiell YouToCoin. Hvis det skrives ut på nytt, vennligst oppgi kilden.