Faceter är ett system som gör videoövervakning smart genom att tillhandahålla datorseende, ansiktsigenkänning, objektdetektering och videoinnehållsanalys till kameror i realtid. I nästa fas kommer alla dessa förmågor att slås samman till en – för att "förstå" den nuvarande situationen och sedan reagera på den. Teamet kallar detta koncept för "eventsäkerhetsmodellen".

Projektvision

Efter att Faceter har antagits av marknaden kan den användas för att upprätthålla vitlistor i olika tjänster, till exempel på en webbplats anställs anställda för att göra en del hushållsarbete. Förutom kommentarer kan Faceter-systemet även lagra länkar till blockchain-poster som innehåller biometriska data. Samma tillvägagångssätt skulle kunna användas för att lagra register över butiksbesökare och kontrollera integriteten hos köpare, säljare eller kurirer.
Om alla kameror kopplade till Faceter är integrerade med polisens och räddningstjänstens databaser kan information om efterlysta brottslingar, försvunna barn eller personer i svårigheter skickas direkt via systemet till deras anhöriga och bostadsorter. I sådana nödsituationer kommer polisen och specialtjänster också att kunna komma åt systemet för att upptäcka "bilder" på personer i Faceter-användares videoarkiv, utan att avslöja konfidentiell information, eftersom systemet endast kommer att använda data från kameran ägarna håller med.

Projektfunktioner

1. Objekt- och ansiktsigenkänning och den resulterande beteendeanalysen har avsevärt förbättrat videoövervakningssystemens förmåga att upptäcka potentiella kunder och specifika anställda. Teknikens algoritmer har bevisats av LFW och MegaFace-tester, de är de mest pålitliga i branschen.
2. En bekväm applikation för vilken dator eller mobil enhet som helst ger användare tillgång till videoövervakningssystemet var som helst utan att behöva bemästra komplexa och långsamma gränssnitt.
3. Fog Computing - Genom att göra det möjligt för gruvarbetare av kryptovalutor att komma in i ett decentraliserat datornätverk för att utföra identifieringsberäkningar, ger det gruvarbetare högre inkomstgenererande möjligheter, vilket avsevärt minskar kostnaden för produkten.
4. Blockchain-Faceter använder alla möjligheter med smarta kontrakt för att tillhandahålla flexibla och transparenta betalningsalternativ och identifieringsmekanismer för dimdatanätverket. Detta är Faceters bidrag till utvecklingen av krypteringsindustrin.
5. Maskininlärning - Med hjälp av neurala nätverk kan du lära Faceter att reagera på förändringar i vissa händelser.
6. Dataskydd - Faceter exponerar inte källvideoströmmar utanför en pålitlig miljö, endast anonymiserad data kan överföras till det decentraliserade nätverket.
7.Faceter-token är "bränslet" i det decentraliserade nätverket, vilket ger en flexibel, transparent, gränsöverskridande avvecklingsmekanism för alla deltagare.

Ansökningsfält

B2C
Programvara designad för hemmabruk i lägenheter, kontor, hus på landet, såväl som i hembutiker och restauranger. Betalningsmetoden är baserad på ett månads- eller årsabonnemang, underhållsgraden beror på antalet kameror som används och arbetsbelastningen (antal igenkända ansikten per tidsenhet). Faceters lösning för enskilda användare:
– Ökad säkerhetsnivå;
– Prisvärdhet;
– Bred användbarhet (kombination med smarta hemteknik).
B2B
Programvaran kan användas i fabriker, lager, stora företag, hotell, kasinon, köpcentrum, banker och restaurangkedjor, tack vare samarbetet med hem-, kontors- och industriutrustning leverantörer Undertecknat tekniskt samarbetsavtal, samt smart enhetssensor och andra komponenttillverkares ledningssystem.
B2G
Kommunal programvara kan användas för att analysera videoströmmar på gator och vägar, såväl som på trånga platser som stationer och flygplatser. Det kan också kombineras med databasövervakning.
Faceter känner hypotetiskt igen en förövares ansikte och kör det genom en databas med arkivdokument för att avslöja var personen nyligen har besökt. Lösningen kan automatiskt kontrollera efterlevnaden av normer och föreskrifter inom transporter och offentliga platser, vilket kommer att öka hastigheten för att lösa brott och säkerställa en högre nivå av automatisk poliskontroll.

Teknisk översikt

1. Databehandling
Faceters mjukvarukomplex är designat i form av en uppsättning moduler, som var och en körs på olika systemnivå och ansvarar för olika faser av plattformsdrift, Språket för ML-komponentutveckling är C++11. GPU-acceleration används också aktivt.
Faser av ansiktsigenkänningsbehandling
Ta emot och bearbeta avkodad videoström från kameran;
Ansiktsavkänning (om kameran inte är utrustad med inbyggd ansiktsigenkänningsteknik);
Ansiktsramar för bättre igenkänning;< br> >Använda ett djupt faltningsneuralt nätverk för att erhålla funktionsvektorer för varje person;
vektorklustring, jämförelse av funktionsvektorer med tillgängliga databaser och deras placering i lagringssystemet;
resultatutmatning via API.
2.Faceter Distributed Network
På grund av den snabba tillväxten av decentraliserade tjänster, inklusive blockchain-baserade företag, planerar Faceter att attrahera individuella ägare av GPU-resurser och använda prisvärda lösningar för att bygga dina egna datanätverk, som SONM eller Golem, istället för dyra molntjänster. Så det finns inget behov av att använda dyra monopoltjänster som Amazon, Microsoft, Google etc.
Användningen av gruvarbetarresurser eller annan ledig datorkraft är mycket fördelaktigt för både ägarna av dessa resurser och konsumenter. Även en översiktlig jämförelse av kostnaden för att hyra en GPU-server på Amazon Web Services jämfört med att beräkna ersättningsbeloppet till gruvarbetare för en gruvfarm visar enorma skillnader. Dessutom justeras nätverkets komplexitet med några månaders mellanrum för att minska gruvarbetarbelöningar, och med den nya konsensusmekanismen krävs inte alls GPU-beräkning.
Huvuddeltagarna i Faceter-nätverket är ägarna av GPU-resurser (noder). Ett smart kontrakt kommer att visas i slutet av varje nod. Detta kontrakt kommer att användas för att ge ersättning för datorkraft.
Decentraliserade miljöer kräver särskild verifiering av tillförlitligheten hos anslutna noder. För att säkerställa kvaliteten på de utförda beräkningarna kommer mindre produktiva noder att verifiera prestanda för andra noder och utföra beräkningar upprepade gånger. Högpresterande noder bör vara fullt laddade med uppgifter, medan mindre kraftfulla noder kommer att ges delar av samma uppgifter.
Beräkningar kommer att jämföras via smarta kontrakt, och om deltagarna har tillräckligt med bekräftelser kommer var och en av dem att få sin del av belöningen från det bildade saldot.
Om den validerande noden får en annan beräknad hash, kommer detta att bekräfta gruvarbetarens oärlighet och få dem att koppla från nya datorer och omfördela de ackumulerade belöningarna. Faceter kallar konceptet för "valideringsigenkänning".
Fördelningen av arbetsprestationer och validering av uppgifter kommer att ske genom speciella koordinatornoder (videohubbar) som också fungerar som videohubbar och obfuscatorer för känslig data. Dessa noder kommer att vara i en betrodd zon, och använder inte värdelös icke-personlig data som alla andra noder.
3. Personuppgiftsskydd
Användarna av videoövervakningssystemet är vanligtvis de som kopplar kameran till molnplattformen. Det finns dussintals (ibland miljoner) företag på marknaden som tillhandahåller sådana molnapplikationstjänster: Ivideon, Camcloud, XMEye, vMEyeSuper, etc.
Alla dessa tjänster erbjuder CCTV-kameror, men i praktiken har ingen av dem utvecklat tydliga policyer för hantering av användardata, ofta finns det inga medel på plats för att kontrollera åtkomsten till data.
Faceters modulära arkitektur tillåter användare att arbeta med obearbetade videoströmmar i en pålitlig miljö: på kameraägarens enhet, på Faceters servrar eller i själva kameran, med endast obfuskeringsdata (icke-personlig) som används för att utföra uppgifter på ett decentraliserat nätverk. Data kan med andra ord inte konverteras till originalformatet med hänvisning till ägaren.
4. Användningsmodell för Faceter Token
Effektiv drift av ett decentraliserat nätverk kräver flexibla, transparenta och gränsöverskridande avvecklingsmekanismer för alla deltagare. Traditionella metoder för att använda fiat-valutor är inte genomförbara i det här specifika fallet eftersom de inte helt uppfyller något av ovanstående krav.
Detta innebär att varje potentiell nätverksdeltagare måste klara utökade KYC-kontroller, öppna sin egen bank för att öppna ett valutakonto och utföra internationella transaktioner för att uppfylla alla krav i lokala lagar, vilket gör det möjligt att skapa en storskalig decentraliserad datorinfrastruktur är näst intill omöjlig.
Lösningen på detta problem är Faceters egen token som grund för betalning mellan konsumenter av smarta videoövervakningstjänster och nätverksdeltagare. Integrationsplanen för att introducera Faceter-plattformen i blockchain-tekniken implementeras i följande steg:
Fas 1: Ge ut tokens på Ethereum för fri försäljning och intern ekonomisk användning av projektet, och till nodägare ("gruvarbetare") för att betala ersättning.
Fas 2: Utveckling och lansering av blockchain och möjlig tokenmigrering. Detta steg bör lösa problemet med distribuerad uppgiftsallokering, förbättra systemets driftshastighet, säkerställa Ethereum-blockkedjans oberoende och minska transaktionskostnaderna i plattformen.
Systemfunktionsmodell
Faceters tjänster kan betalas med tokens eller andra betalningsverktyg (bankkort, elektroniska plånböcker, kryptovalutor). För att garantera att den senare fungerar korrekt kommer Faceter att implementera en omedelbar konverteringsmekanism för betalningstokens. Kameraunderhållskostnaderna sätts av Faceter i USD och kan revideras kvartalsvis.

Relaterade länkar:
https://www.qukuaiwang.com.cn/news/6777.html

*Ovanstående innehåll är organiserat av YouToCoin-tjänstemannen. Om det skrivs ut igen, vänligen ange källan.