Faceter 價格 (FACE)

關於Faceter (FACE)

Faceter是一種通過向攝像機實時提供計算機視覺，面部識別 ，物體檢測和視頻內容分析而使視頻監控變得智能的系統。 在下一個階段，所有這些能力將被合并為一個–“理解”當前情況，然后對此作出反應。 團隊把這個概念稱為“事件安全模型”。

項目遠景

在Faceter被市場采用之后，它可以用來維護各種服務中的白名單;例如，在網站上，員工被雇傭做一些家務。除了評論，Faceter系統還可以存儲指向包含生物識別數據的區塊鏈記錄的鏈接。同樣的方法可以用來存儲商店訪客的記錄，并檢查買方、賣方或信使的完整性。
如果連接到Faceter的所有攝像頭都與警察和救援服務數據庫集成在一起，關于被通緝的罪犯，失蹤的小孩或有困難的人的信息可以立即通過系統發送到他們的親屬和居住地點。在這種緊急情況下，警察和特殊服務部門也將能夠訪問該系統，以便在Faceter用戶的視頻檔案中發現人的“照片”，同時不會泄露機密信息，因為系統將僅使用相機的數據 業主表示同意。

項目特點

1.對象和面部識別以及由此產生的行為分析 極大地增強了視頻監控系統檢測潛在客戶和特定員工的能力。該技術的算法已通過LFW和MegaFace測試證明，它們是在行業中最值得信賴的。
2.任何計算機或移動設備的便捷應用程序都允許用戶從任何地方訪問視頻監控系統，而無需掌握復雜和慢速的界面。
3.霧計算-通過使加密貨幣的礦工進入分散的計算網絡來執行識別計算，從而為礦工提供更高的創收機會，從而大大降低了產品的成本。
4.區塊鏈-Faceter使用智能合約的所有機會，為霧計算網絡提供靈活透明的支付選項以及識別機制。這就是Faceter對加密行業發展的貢獻。
5.機器學習-使用神經網絡，您可以教Faceter對某些事件的變化做出反應。
6.數據保護-Faceter不會將源視頻流暴露到可信環境之外;只有匿名數據才能轉移到分散網絡。
7.Faceter令牌是分散網絡的“燃料”，為所有參與者提供了靈活，透明，跨境的解決機制。

應用領域

B2C
軟件專為家庭可在公寓，寫字樓，鄉村別墅中使用，以及在家庭的商店和餐館。付款方式是基于每月或每年的訂閱，保持的速率取決于所使用的攝像機的數量和工作負載（每單位的時間識別的人臉的數目）。Faceter對個人用戶的解決方案：
– 提高安全水平;
– 承受能力;
– 廣泛的適用性（與智能家居技術的結合)。
B2B
該軟件可在工廠，倉庫，大型企業，酒店，賭場，購物中心，銀行和餐飲連鎖使用，得益于與家用、辦公室和工業設備供應商簽訂的技術合作協議，以及智能設備傳感器和其他組件生產商管理系統。
B2G
市政軟件可用于分析街道和道路上，以及在人員密集場所如車站和機場的視頻流。它也可以與數據庫結合監控。
Faceter假設可以識別犯罪者的臉部并在整個檔案記錄數據庫中運行，以揭示這個人最近訪問過的地方。該解決方案可以自動控制運輸和公共場所的規范和法規的遵守情況，這將提高破案速度，并確保更高級別的公安自動控制。

技術概況

1.數據處理
Faceter軟件復合體以一組模塊的形式設計，每個模塊在不同的系統級別執行，并負責平臺操作的各個階段，ML組件開發的語言是C ++ 11。另外，GPU加速也被積極使用。
面部識別處理的階段
接收和處理來自照相機解碼視頻流;
臉部檢測（如果照相機沒有配備內置人臉檢測技術）;
面部框架更好地識別;
使用深度卷積神經網絡獲得每個人的特征向量;
向量聚類，特征向量與可用數據庫的比較以及它們在存儲系統中的位置;
通過API的結果輸出。
2.Faceter分布式網絡
由于分散的服務，其中包括基于區塊鏈業務的快速增長，Faceter計劃通過吸引GPU資源的個體所有者以及使用經濟實惠的解決方案來構建自己的計算網絡，如SONM或Golem，而不是昂貴的云服務。因此就沒有必要使用亞馬遜、微軟、谷歌等昂貴的壟斷服務。
礦工資源或其他閑置計算能力的使用對于這些資源和消費者的所有者都是非常有益的。即使是在Amazon Web Services上租用GPU服務器的成本與為礦區計算付給礦工的補償金額的粗略比較也顯示出巨大的差異。此外，網絡的復雜性每隔幾個月調整一次，以減少礦工的報酬，并且在采用新的共識機制后，根本不需要GPU計算。
Faceter網絡的主要參與者是GPU資源（節點）的所有者。智能合約將與每個節點結束時顯示。 本合同將用于提供計算能力的補償。
分散的環境需要對連接節點的可信度進行特殊驗證。為了確保執行的計算質量，生產率較低的節點將驗證其他節點的性能，并重復執行計算。高性能的節點應該被完全加載任務，而不那么強大的節點將被賦予相同任務的碎片。
計算結果將通過智能合約進行比較，如果參與者有足夠的確認信息，他們每個人將從形成的余額中獲得他們的部分獎勵。
如果負責驗證的節點接收到不同的計算散列，這將證實礦工的不誠實行為，并將導致他們在新計算機之間斷開并重新分配積累的獎勵。Faceter稱這個概念“驗證識別”。
任務的工作性能和驗證的分布將通過特殊的協調器節點（視頻集線器），這些節點也可以作為視頻集線器和敏感數據的混淆器。這些節點將位于可信區域中，而不像所有其他節點使用無價值的非個人數據。
3.個人數據保護
視頻監控系統的用戶通常是他們將相機連接到云平臺。目前市場上的幾十個提供這樣的云應用服務的公司（有時是數以百萬計人）：Ivideon，Camcloud，XMEye，vMEyeSuper等。
所有這些服務提供了閉路電視攝影機，但實際上他們都沒有開發用于處理用戶數據的明確政策;通常情況下，沒有適當的手段來控制對數據的訪問。
Faceter的模塊化架構允許用戶在可信任的環境與原始視頻流的工作：如果可能的話，在相機所有者的設備上，在Faceter的服務器上，或者在相機本身中，只有混淆（非個人）數據用于執行分散網絡上的任務。 換句話說，這些數據不能參照所有者轉換為原始格式。
4.Faceter令牌的使用模型
分散式網絡的有效運行，需要為所有參與者提供靈活，透明和跨境結算機制。使用法定貨幣的傳統方法是不是在這種特殊情況下可行的，因為它們不完全符合上述任何要求。
這意味著每個潛在的網絡參與者都必須通過擴展的KYC檢查，打開自己的銀行開立外匯賬戶，并執行國際交易遵守當地法律的所有要求， 這使得創建一個大規模的分散式計算基礎設施幾乎是不可能的。
解決這個問題的方法是Faceter自己的令牌，作為在智能視頻監控服務和網絡參與者的消費者之間進行支付的基礎。在區塊鏈技術引入Faceter平臺的整合計劃在在以下幾個階段執行：
第1階段：在Ethereum發行代幣以作為項目的自由銷售和內部經濟用途，以及向節點所有者（“礦工”）支付報酬。
第2階段：區塊鏈的開發和推出以及可能的令牌遷移。這一步應該是解決分布式任務分配的問題，提高了系統的運行速度，確保以太網區塊鏈的獨立性，降低了平臺中的交易成本。
系統功能模型
Faceter的服務，可以與代幣或其他支付工具（銀行卡，電子錢包，cryptocurrencies）支付。為了保證后者的正常運作，Faceter將實施支付令牌的瞬時轉換機構。相機的維修費用由Faceter在USD設置，并且可以按季度進行修訂。

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