التعلم الذاتي
في هذه الصفحة
علامة التبويب Self Learning (AI Insights & People → Self Learning) هي وحدة التحكم في مسار التعرّف التلقائي. وبكلمات الصفحة نفسها، فإنها "Automatically links unidentified people to real members by correlating visit patterns with check-in data. Useful when members don't have valid profile photos or their photos are of low quality."
بينما تجيب مطابقة الوجوه عن السؤال "هل يشبه هذا الوجه صورة أحد الأعضاء؟"، يجيب Self Learning عن سؤال مختلف: "هل يطابق نمط حضور هذا الشخص نمط تسجيل الوصول لعضو واحد بالضبط؟" وبهذه الطريقة يتعرّف النظام على الأعضاء الذين لا يمكن للكاميرا مطابقتهم أبدًا، لعدم وجود صورة، أو لأن الصورة رديئة جدًا ولا تجتاز التحقق.
يتطلب Self Learning تفعيل Enhanced AI Analysis في CCTV Settings → General. وعند إيقافه، تتوقف عمليات الربط ويُخفى قسم إعدادات Self Learning.
الشكل 1: عرض Self Learning: بطاقة Decision Flow، والأعداد الملخصة، وقائمة الملفات
كيف يُحسم أمر الملف
الشكل 2: بطاقة Decision Flow: "How profiles resolve"، مع الطابع الزمني لآخر عملية ربط
تلخّص بطاقة Decision Flow النتائج الأربع، تمامًا كما تسردها الواجهة:
| الشرط | النتيجة |
|---|---|
| "Successfully linked to member profile" | Automatically Linked |
| "Has visit/swipe logs but not enough info to link (e.g. missing name)" | Unable to Link |
| "Enough visits + validation checks failed" | Pending Review |
| "No single member correlation" | No match |
في الخلفية، تُجري كل عملية ربط (الطابع الزمني "Last run:" على البطاقة) ما يلي لكل ملف لم يُتعرّف عليه:
- الربط: تُطابَق أوقات اكتشاف الملف مع عمليات تسجيل الوصول للأعضاء على مدى فترة الرجوع، باستخدام نافذة توقيت حول كل تسجيل وصول (الافتراضي ±10 دقائق).
- حساب الأدلة. يحتاج الملف إلى الحد الأدنى المهيأ من الزيارات المترابطة، والقيمة الافتراضية 8 في الإعداد المسبق Balanced. تبقى الملفات التي لديها بعض الأدلة (3 أو أكثر) لكنها دون الحد الأدنى في حالة In Pipeline: "Profiles still gathering evidence from repeat visits and check-ins." وتعرض بطاقة المسار "Average progress" بالصيغة "N/M visits".
- اشتراط مرشح واحد بالضبط. إذا ارتبطت الزيارات بأكثر من عضو، كزوجين يصلان معًا دائمًا مثلًا، تكون النتيجة No match. لن يخمّن النظام بين المرشحين.
- التحقق. عند وجود مرشح واحد وعدد كافٍ من الزيارات، تُجرى فحوص التحقق: توافق الجنس بين السمات المكتشفة للملف وسجل العضو (مفعّل افتراضيًا)، واختياريًا فحص هامش التفاوت في العمر. اجتياز ← Automatically Linked. إخفاق ← Pending Review: "Strong timing match, but one or more validation checks did not pass."
يحمل كل سجل درجة ثقة تُبنى من عدد الزيارات، وعدد الأيام الفريدة، ومتوسط الفارق الزمني بين تسجيل الوصول والاكتشاف (يحصل الفارق القصير والثابت على أعلى درجة).
جميع الحدود، أي الحد الأدنى للزيارات، وفترة الرجوع، ونافذة التوقيت، وفحوص التحقق، قابلة للتهيئة باستخدام الإعدادات المسبقة Lenient / Balanced / Strict في Settings → Face Recognition → Self Learning.
الشكل 3: إعدادات Self Learning: الإعدادات المسبقة، والحد الأدنى للزيارات، وفترة الرجوع، ونافذة التوقيت، وفحوص التحقق
البطاقات الملخصة
| البطاقة | المعنى (نص الواجهة) |
|---|---|
| In Pipeline | "Profiles still gathering evidence from repeat visits and check-ins." |
| Automatically Linked | "Successfully matched and linked to a real member profile." |
| Pending Review | "Strong timing match, but one or more validation checks did not pass." |
| Rejected | "Reviewed mismatches that staff have explicitly ruled out." |
| Monitoring | "Profiles being monitored — guests, staff, or ambiguous visit patterns." |
القائمة
الشكل 4: القائمة: الوجوه، والعضو المرشح، والزيارات، ومتوسط الفارق الزمني، ودرجة الثقة، والحالة
تقسّم علامات التبويب القائمة حسب الحالة: In Pipeline وPending Review وAutomatically Linked وUnable to Link وRejected وManually Approved وMonitoring. يضيّق مربع البحث ("Search by name, ID, or personId...") القوائم الكبيرة، ويُظهر زر "Duplicates" في علامة تبويب المسار ملفات الظل المشتبه في تكرارها التي يجدر دمجها أولًا، إذ تُقسّم المكررات أدلة الزيارات وتُبطئ كل شيء.
أعمدة الجدول: Faces (صور اكتشاف الملف)، وPerson / Member (ملف الظل والعضو المرشح له)، وVisits، وAvg Lag (من تسجيل الوصول إلى اكتشاف الكاميرا)، وScore، وStatus، وUpdated. تشمل حالات الصفوف "Pipeline" و*"Pending Review"* و*"Automatically Linked"* و*"Unable to Link"* و*"No Match"* و*"Rejected"، إضافةً إلى الحالتين المؤقتتين "Linking..." و"Link Failed"* ("Link failed — will retry on next run").
مراجعة المطابقات المعلّقة
لكل صف في حالة Pending Review، قارن وجوه الاكتشاف بصورة العضو المرشح وأدلة زياراته، ثم:
- Approve: يؤكد المطابقة ويربط الملف بالعضو. تُنسب الموافقات إلى أصحابها ("Approved by ").
- Reject: يستبعد المطابقة. يطلب مربع الحوار سببًا: "Please provide a reason for rejecting this match. This will be recorded for audit purposes." (مثل "Photos clearly show different people, member data is incorrect, etc."). لن تُقترح الملفات المرفوضة مرة أخرى للعضو نفسه.
يكتمل سير العمل بإجراءين آخرين:
- Link: للصفوف في حالة Unable to Link، يتيح لك مربع حوار بحث يدوي اختيار العضو الصحيح بنفسك؛ فأدلة التوقيت موجودة، لكن الخطوة التلقائية افتقرت فقط إلى البيانات اللازمة لإتمامها.
- Unlink: يُلغي ربطًا تلقائيًا. ويحدد التأكيد بدقة ما يفعله: "Are you sure you want to unlink this profile? The face data will remain merged with the member but the self-learn record will be reverted." إذا دُمجت بيانات الوجه عن طريق الخطأ، فتابع الأمر في الملف الشخصي للشخص.
النصف الآخر: إبقاء التعرّف محدّثًا
يعمل Self Learning أيضًا بصمت على الأشخاص الذين جرى التعرّف عليهم بالفعل. عندما يكون اكتشاف مؤكد مطابقة شبه تامة (تشابه 99% أو أكثر) ويجتاز فحوص الجودة والوضعية، يمكن للنظام إضافته بوصفه صورة ظل، بحد أقصى مجموعة صغيرة متجددة من 6 صور لكل شخص، مع فترات انتظار حتى لا تُغرق زيارة واحدة المجموعة. ولهذا تتراكم في الملفات صور تحمل التسمية "Auto-added by self-learning" (الأشخاص والملفات الشخصية)، ولهذا يستمر التعرّف في العمل مع تغيّر قصات الشعر واللحى والنظارات.
نصائح عملية
- عالج قائمة Pending Review أسبوعيًا. كل موافقة تحسّن التعرّف بشكل دائم؛ وكل صف لم تُراجعه هو عضو يُحتسب في حالة "Unsure" في تقاريرك.
- ادمج المكررات أولًا. تحقق من عرض "Duplicates" قبل المراجعة، فالدمج يوحّد أدلة الزيارات وغالبًا ما يدفع ملفات المسار مباشرةً إلى تجاوز الحد.
- كبر علامة تبويب Unable to Link يشير إلى مشكلة في جودة البيانات في نظام الأعضاء لديك، وعادةً ما تكون أسماء مفقودة في السجلات التي تدعم تسجيل الوصول.
- الأزواج وشركاء التدريب الذين يصلون معًا دائمًا هم الحالة النموذجية لـ No match. تعرّف على أحدهما يدويًا فيزول الغموض بالنسبة إلى الآخر.
صفحات ذات صلة
- كيف يعمل: موقع Self Learning في المسار
- ضبط التعرّف على الوجوه: الإعدادات المسبقة والحدود الخاصة بـ Self Learning
- الأشخاص والملفات الشخصية: التعرّف والدمج يدويًا