视频监控系统是目前通过记录事实和控制现场情况来确保公共安全最有效的技术手段。由于全球犯罪、恐怖袭击事件的增多，尤其是公众对公共安全日益增加的关注，是促进全球视频监控市场发展的因素。根据市场研究，该行业的营业额在2016年已达到303.7亿美元。并且预期未来将持续增长，该行业预计在2022年将达到756.4亿美元。视频监控市场的数量

问题是类似的 - 大多数视频监控系统，本质上效率低下，功能性差。因为它只能通过视频记录数据并存储视频档案。 他们往往有些后知后觉，而且在实际发生的情况下无法对某些情况做出反应。计算机视频监控技术的开发费用是昂贵的，并且需要额外的花费，需要大量的计算资源来运行。只有个别的B2B解决方案是将计算机视频内容分析作为其技术堆栈的一部分来实施。因此，与神经网络的巨大潜力所提供的可能性相比，他们的技术还处于非常早期的阶段。目前还没有产品可以远程通过对消费者面部或事件识别来分析视频流。Faceter是第一个针对消费者的分散式视频监控系统。Faceter使视频监控变得更加智能，通过增强的面部检测，对象检测和实时视频分析功能，为相机提供了大脑。这些功能使相机能够了解情况并作出响应，为所有客户提供更好的安全性。

Faceter计算机视频监控技术使得该产品对于所有规模的企业和大众市场的消费者而言是价格可负担的。 该资源对Faceter的贡献是在相同的图形处理单元（GPU）*上，它的速度是以太网的两倍。 Faceter的技术核心是对隐私的绝对尊重，利用卷积神经网络的特性来分割任务来加强了这一承诺。 因此，敏感数据总是在一个完全可信的环境下处理，所有不需要恢复图像都被传送到分散的网络。 这一过程相当于计算总量的80％Faceter 计划通过向大众消费者（如小企业和普通人）提供功能广泛且价格合理的产品来填补这一空白。

Faceter的解决方案

1.系统描述

Faceter的主要组成部分是分散式基础设施，利用神经网络进行复杂的数据处理，使用雾计算和区块链的分散力来完成。 Faceter是一个智能视频监控系统，为相机提供“眼睛” - 人脸识别、物体检测和实时视频内容分析。 在下一个阶段，所有这些能力将被合并成一个单一的特征：能够“理解”情况并相应地做出反应。 这种计算的低成本使得他们对于小企业和大众消费者来说是可以负担得起的; 它们甚至可以与连接到互联网的最简单的摄像机结合使用。 Faceter的主要特点 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。

2.有竞争力的优势

市场上的大多数视频监控软件都使用两个参数：记录时间和来源。这意味着用户只能看到每个安装的摄像机在某个时间发生了什么。Faceter大大扩展了使用视频的可能性。 分散化 通过雾计算和区块链使用前沿分散技术，Faceter能够将以前分散且难以进入的行业转变为技术，所有潜在用户的手段都可以利用其特有的优势。多个矿业资源以令人难以置信的吸引力参与其中，这使得这个机会在许多不同的获取点上不可避免地在经济上获得成功。 高度准确的面部识别 由于具有高级面部识别技术（由LFW和MegaFace测试证实），Faceter能够 起草办公室工作人员，家庭成员或餐馆用户的卡片文件; 生成一个报告，指出何人于何时在何地由摄像机拍摄; 跟踪出现在特定地点的特定人员的每个案件，并从档案中发布具体记录。 集成接口 Faceter可以教用户如何响应某些事件。例如，系统可以在孩子从学校回来时向家长发送短信，并通过API将信息传送到集成系统。它可以是一个智能的家庭管理平台；可以给微波指示，自动加热食物。在未来的两年里，Faceter将能够支持几个领先的智能家居平台和标准API回调的协议。 当与城市服务相结合时，Faceter可以配置为执行特定的操作，例如在发生任何暴力迹象或正在准备犯罪的情况下向911救援服务发送警报。

真正的智能监控 在未来的版本中，除了检测和识别面孔之外，Faceter还将能够：

大众消费者的负担能力 计算和存储数据的成本是由人工智能和神经网络驱动的产品中的主要支出项目之一。 Faceter的技术涉及使用分散式计算能力：雾计算。与标准的公共云计算（AWS，微软Azure等）相比，这种方法可以显着降低基础设施成本，使大众消费者能够负担得起。

3.应用领域

Faceter开发了可以在很多情况下供企业和政府客户使用的产品版本，无论是作为云服务和其他解决方案。下一阶段的主要目标是开发基于分散式计算能力（所谓的“雾计算”）的大众消费者的产品。该技术有助于降低基础架构和计算成本，使服务更实惠。 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，Faceter将提供以下附加功能： 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。

4.未来的发展

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。

Faceter技术

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。 面部识别过程的渠道

分步计算资源的分布

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平台运行

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。 Faceter与客户和矿工的关系受到一系列保证透明度和满足所有条款和条件的智能合约的约束。 下面是关于在分布式网络中和Faceter令牌使用结算过程中的要点： 1.Faceter与矿工签订了一系列智能合同，包括租赁计算能力，报酬率，合同期限等所有主要条款和条件。 2.Faceter预先将代币转让给矿工的智能合约，以便随后使用系统的储备池支付租赁服务。 3.服务用户提出申请，他们的闭路电视摄影机，并使用他们的首选付款方式付款。如果付款是在不使用FACE令牌的情况下进行的，则会立即转换为令牌。 4.也为客户创造了智能合同。这些智能合同规定的购买服务的参数和用于接收令牌付款。 5.客户智能合约分配令牌。 令牌的主要部分返回到系统的预留池（〜60％），一部分去Faceter（〜20％）作为视频混淆成本和服务支持的补偿，余下的余额被烧毁。 6.通过刻录获得的事务标识符是服务的访问键。 然后与分散的网络中的所有任务一起广播，并且可以由每个参与者验证。 7.客户端他们的相机连接到服务，并开始发送视频流。Faceter执行所有图像的解码和模糊处理，将它们传递给矿工进行深入分析和选择被检测对象的独特向量。 8.对于每个矿工，Faceter随机分配三个执行计算结果（个体片段的再加工）来验证其他矿工。 9.每天一次，矿工通过的处理结果散列到智能合同。相同的动作是由负责验证的节点，之后散列被协调进行。如果它们不相符，这表明矿工之一的不守信用，在种情况下，他们的酬金自动冻结从而启动仲裁程序。 10.考虑到托管期从1天到14天，矿工独立要求从他们的智能合约支付费用。在此期间资金被持有。 托管期的持续时间取决于矿工的排名，并可能在工作过程中减少。 11.矿工和其他代币持有人可以使用FACE购买Faceter服务或通过交易所出售它们，也可以在购买时将代币兑换成ETH（更多详细信息参见第9.2章“购买计划”)。

Faceter的团队还同其他公司协商合作在雾计算领域发展的解决方案，并提供通过令牌交换机制链接来自其他网络的计算资源的机会。 在Faceter的令牌流通体系

由于所有产品的销售，无论是按月订购还是许可合同，都会反映在区块链上，对公司的业务指标的所有信息将公开，并可以通过客户（许可信息显示在用户的验证用户帐户）和生态系统的其他参与者（诸如节点所有者）来执行图像处理。

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Faceter

信息：https://tokensale.faceter.io/

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