Faceter是一种通过向摄像机实时提供计算机视觉，面部识别 ，物体检测和视频内容分析而使视频监控变得智能的系统。 在下一个阶段，所有这些能力将被合并为一个–“理解”当前情况，然后对此作出反应。 团队把这个概念称为“事件安全模型”。

项目远景

在Faceter被市场采用之后，它可以用来维护各种服务中的白名单;例如，在网站上，员工被雇佣做一些家务。除了评论，Faceter系统还可以存储指向包含生物识别数据的区块链记录的链接。同样的方法可以用来存储商店访客的记录，并检查买方、卖方或信使的完整性。
如果连接到Faceter的所有摄像头都与警察和救援服务数据库集成在一起，关于被通缉的罪犯，失踪的小孩或有困难的人的信息可以立即通过系统发送到他们的亲属和居住地点。在这种紧急情况下，警察和特殊服务部门也将能够访问该系统，以便在Faceter用户的视频档案中发现人的“照片”，同时不会泄露机密信息，因为系统将仅使用相机的数据 业主表示同意。

项目特点

1.对象和面部识别以及由此产生的行为分析 极大地增强了视频监控系统检测潜在客户和特定员工的能力。该技术的算法已通过LFW和MegaFace测试证明，它们是在行业中最值得信赖的。
2.任何计算机或移动设备的便捷应用程序都允许用户从任何地方访问视频监控系统，而无需掌握复杂和慢速的界面。
3.雾计算-通过使加密货币的矿工进入分散的计算网络来执行识别计算，从而为矿工提供更高的创收机会，从而大大降低了产品的成本。
4.区块链-Faceter使用智能合约的所有机会，为雾计算网络提供灵活透明的支付选项以及识别机制。这就是Faceter对加密行业发展的贡献。
5.机器学习-使用神经网络，您可以教Faceter对某些事件的变化做出反应。
6.数据保护-Faceter不会将源视频流暴露到可信环境之外;只有匿名数据才能转移到分散网络。
7.Faceter令牌是分散网络的“燃料”，为所有参与者提供了灵活，透明，跨境的解决机制。

应用领域

B2C
软件专为家庭可在公寓，写字楼，乡村别墅中使用，以及在家庭的商店和餐馆。付款方式是基于每月或每年的订阅，保持的速率取决于所使用的摄像机的数量和工作负载（每单位的时间识别的人脸的数目）。Faceter对个人用户的解决方案：
– 提高安全水平;
– 承受能力;
– 广泛的适用性（与智能家居技术的结合)。
B2B
该软件可在工厂，仓库，大型企业，酒店，赌场，购物中心，银行和餐饮连锁使用，得益于与家用、办公室和工业设备供应商签订的技术合作协议，以及智能设备传感器和其他组件生产商管理系统。
B2G
市政软件可用于分析街道和道路上，以及在人员密集场所如车站和机场的视频流。它也可以与数据库结合监控。
Faceter假设可以识别犯罪者的脸部并在整个档案记录数据库中运行，以揭示这个人最近访问过的地方。该解决方案可以自动控制运输和公共场所的规范和法规的遵守情况，这将提高破案速度，并确保更高级别的公安自动控制。

技术概况

1.数据处理
Faceter软件复合体以一组模块的形式设计，每个模块在不同的系统级别执行，并负责平台操作的各个阶段，ML组件开发的语言是C ++ 11。另外，GPU加速也被积极使用。
面部识别处理的阶段
接收和处理来自照相机解码视频流;
脸部检测（如果照相机没有配备内置人脸检测技术）;
面部框架更好地识别;
使用深度卷积神经网络获得每个人的特征向量;
向量聚类，特征向量与可用数据库的比较以及它们在存储系统中的位置;
通过API的结果输出。
2.Faceter分布式网络
由于分散的服务，其中包括基于区块链业务的快速增长，Faceter计划通过吸引GPU资源的个体所有者以及使用经济实惠的解决方案来构建自己的计算网络，如SONM或Golem，而不是昂贵的云服务。因此就没有必要使用亚马逊、微软、谷歌等昂贵的垄断服务。
矿工资源或其他闲置计算能力的使用对于这些资源和消费者的所有者都是非常有益的。即使是在Amazon Web Services上租用GPU服务器的成本与为矿区计算付给矿工的补偿金额的粗略比较也显示出巨大的差异。此外，网络的复杂性每隔几个月调整一次，以减少矿工的报酬，并且在采用新的共识机制后，根本不需要GPU计算。
Faceter网络的主要参与者是GPU资源（节点）的所有者。智能合约将与每个节点结束时显示。 本合同将用于提供计算能力的补偿。
分散的环境需要对连接节点的可信度进行特殊验证。为了确保执行的计算质量，生产率较低的节点将验证其他节点的性能，并重复执行计算。高性能的节点应该被完全加载任务，而不那么强大的节点将被赋予相同任务的碎片。
计算结果将通过智能合约进行比较，如果参与者有足够的确认信息，他们每个人将从形成的余额中获得他们的部分奖励。
如果负责验证的节点接收到不同的计算散列，这将证实矿工的不诚实行为，并将导致他们在新计算机之间断开并重新分配积累的奖励。Faceter称这个概念“验证识别”。
任务的工作性能和验证的分布将通过特殊的协调器节点（视频集线器），这些节点也可以作为视频集线器和敏感数据的混淆器。这些节点将位于可信区域中，而不像所有其他节点使用无价值的非个人数据。
3.个人数据保护
视频监控系统的用户通常是他们将相机连接到云平台。目前市场上的几十个提供这样的云应用服务的公司（有时是数以百万计人）：Ivideon，Camcloud，XMEye，vMEyeSuper等。
所有这些服务提供了闭路电视摄影机，但实际上他们都没有开发用于处理用户数据的明确政策;通常情况下，没有适当的手段来控制对数据的访问。
Faceter的模块化架构允许用户在可信任的环境与原始视频流的工作：如果可能的话，在相机所有者的设备上，在Faceter的服务器上，或者在相机本身中，只有混淆（非个人）数据用于执行分散网络上的任务。 换句话说，这些数据不能参照所有者转换为原始格式。
4.Faceter令牌的使用模型
分散式网络的有效运行，需要为所有参与者提供灵活，透明和跨境结算机制。使用法定货币的传统方法是不是在这种特殊情况下可行的，因为它们不完全符合上述任何要求。
这意味着每个潜在的网络参与者都必须通过扩展的KYC检查，打开自己的银行开立外汇账户，并执行国际交易遵守当地法律的所有要求， 这使得创建一个大规模的分散式计算基础设施几乎是不可能的。
解决这个问题的方法是Faceter自己的令牌，作为在智能视频监控服务和网络参与者的消费者之间进行支付的基础。在区块链技术引入Faceter平台的整合计划在在以下几个阶段执行：
第1阶段：在Ethereum发行代币以作为项目的自由销售和内部经济用途，以及向节点所有者（“矿工”）支付报酬。
第2阶段：区块链的开发和推出以及可能的令牌迁移。这一步应该是解决分布式任务分配的问题，提高了系统的运行速度，确保以太网区块链的独立性，降低了平台中的交易成本。
系统功能模型
Faceter的服务，可以与代币或其他支付工具（银行卡，电子钱包，cryptocurrencies）支付。为了保证后者的正常运作，Faceter将实施支付令牌的瞬时转换机构。相机的维修费用由Faceter在USD设置，并且可以按季度进行修订。

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