Ayonixとクラウド専用顔認識の比較

どの要件が選択を決めるのか

3つの要件が単独でアーキテクチャを決定します。いずれも性能に関する問いではありません。どれか一つでも該当すれば、製品を1件も評価しない段階で候補は絞り込まれています。

• 画像やテンプレートを構外へ出せないという法令上または方針上の規定。防衛、中央銀行、データ所在地条項が及ぶ導入で一般的です。
• インターネット障害時も認識を継続する要件。照合が別の場所で行われるクラウドAPIでは満たせません。
• 最寄りのベンダー拠点への往復時間を下回る遅延要件。歩行速度でゲートを開ける用途はおおむねこれに該当します。

3つのいずれにも該当しない場合、判断は実際に開かれており、後述の試算が決め手になります。該当する場合に残る問いは、オンプレミスにするかどうかではなく、どのオンプレミス製品にするかです。

2つのアーキテクチャの比較

この表に精度の項目はありません。両者は同等のアルゴリズムを実行しており、導入を決める違いは構造的なものです。

帯域の試算はどうなるか

ライブ映像に対するクラウド顔認識の費用を決めるのはAPI単価ではなく、アップロードです。継続的なストリームは継続的な帯域確保を意味し、カメラを増やせば帯域も比例して増えます。フレームがある場所でモデルを動かせば、外に出るのは随時のメタデータ、すなわちテンプレート、イベント、サムネイルだけになります。

1. 解析対象のカメラ台数と、各台の解析フレームレートを数えます。録画のフレームレートではありません。
2. クラウド構成では、その積が業務時間中に毎日維持しなければならない上り帯域です。事象の有無にかかわらず発生します。
3. オンプレミス構成では、それはローカル機器の負荷であり、構外へ出るのはイベントのみです。
4. その取扱量での従量課金と、機器費用を耐用期間で按分した額を比較し、両者が交差する点を確認します。

交差点は取扱量とともに動きます。実証段階ではクラウドが安く、常設の複数カメラ運用でクラウドが安くなることはまれなのはこのためです。実証規模で行った比較をそのまま全体構成に当てはめることが、この判断を誤る最も一般的な原因です。

クラウドの顔認識サービスが適するのはどのような場合か

そうでないと主張するページは信用に値しない程度には、しばしば適します。継続的な解析ではなく随時の本人確認、運用するハードウェアを持たない体制、多数の拠点に薄く分散した処理、そして今週中に稼働させる必要がある場合には、クラウドが適切な選択です。

• 口座開設時の本人確認：利用者1人あたり数回の照合のみで、映像もギャラリーも不要です。
• そもそも認識が役に立つかを確かめる段階の概念実証。
• サーバーを置く場所も、それを管理する担当者もいない組織。
• ゼロから急増しまた戻る処理。リクエスト単位の課金がまさに適した形です。

どちらを選ぶ場合にも当てはまる注意点が一つあります。主要なクラウド顔認識サービスの一部では、ギャラリーに対する本人識別が制限付きまたは非提供である一方、本人確認は提供されています。他の比較を始める前に、必要なモードが提供されているかをご確認ください。

アーキテクチャを決めた後に評価すべきこと

• 自拠点のカメラでの実証。成功した照合だけでなく、2種類の誤りを報告させます。
• テンプレートの保存場所と、その保存先が漏えいした場合に露出する範囲。
• ネットワークまたは電源の障害時の動作。扉をフェイルオープンとするかフェイルセキュアとするかを含みます。
• アルゴリズムが受けた第三者評価。アルゴリズム識別子と実施時期で確認します。
• ライブネスが、器具名を明示した提示攻撃に対して、どの試験機関で試験されたか。

第三者評価の結果はNISTによるものです。提出されたアルゴリズムを非公開データで測定し、結果を公表します。NISTは特定のベンダーを推奨するものではなく、認証も発行しないため、結果は候補を絞るものであって結論ではありません。設置環境を測るのは実証であり、現場が実際に向き合う数値はそちらです。