Face recognition security system on public cloud infrastructures

Abstract

Hoy en día la seguridad es un tema clave en nuestra sociedad. Lugares públicos con gran afluencia de gente como aeropuertos, estaciones de tren o incluso eventos sociales multitudinarios cuentan con sistemas de seguridad con vídeo vigilancia. Este proyecto propone dos modelos para la implantación de un sistema de seguridad utilizando la tecnología emergente del reconocimiento facial y dotado de suficiente potencia para hacer frente a grandes cantidades de datos gracias a la tecnología del cloud público. El primer modelo, preparado para escenarios estáticos como garitas de seguridad, cajeros bancarios o pasillos unidireccionales, proporciona resultados muy precisos gracias al control de la iluminación, pose o expresión de los individuos analizados. El segundo modelo está preparado para escenarios dinámicos como cámaras de vigilancia IP en los cuales las variables del entorno no son controladas,actuando como un excelente sistema de apoyo del primer modelo. Estos modelos permiten la identificación de personas cuyas fotografías están incluidas en las grandes bases de datos de los diferentes organismos de seguridad en el mundo. Además, gracias a la gran variedad de máquinas que nos ofrece el cloud público, se presenta un modelo basado en árbol de decisión, en el que el usuario puede determinar de forma sencilla la cantidad de máquinas que necesita dependiendo de flujo de personas, el tiempo máximo para la identificación y el coste monetario que está dispuesto a asumir; un rendimiento óptimo o máxima potenciaNowadays security is a key issue in our society. Public places with large numbers of people such as airports, train stations or even crowded social events have security systems with video surveillance. This project proposes two models for the implementation of a security system using the emerging technology of facial recognition and equipped with enough power to handle large amounts of data using public cloud technology. The first model, ready for static scenarios like security booths, cash machines or one-way corridors, provides very accurate results by controlling lighting, pose or expression of individuals analysed. The second model is prepared for dynamic environments, such as IP surveillance cameras, in which environment variables are not controlled, acting as an excellent support system of the first model. These models allow the identification of persons whose photographs are included in the large databases of different security agencies in the world. Additionally, thanks to the wide variety of machines offered by public cloud, based on decision tree model is presented, in which the user can easily determine the number of machines he needs depending on the flow of people, maximum time for the identification and monetary cost he is willing to take; the best performance or maximum power.