यह कैसे काम करता है

इस पेज पर

यह पेज AI Insights & People के पीछे के वैचारिक मॉडल को समझाता है: किसी कैमरे के चेहरा देखने और उस चेहरे के आपकी पीपल टाइमलाइन पर पहचाने गए सदस्य, "Unsure" आगंतुक के रूप में दिखने, या बिल्कुल न दिखने के बीच क्या होता है।

उत्पाद का उपयोग करने के लिए आपको इसमें से कुछ भी जानने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन इससे ट्यूनिंग सेटिंग्स और Self Learning समीक्षा कतार को समझना बहुत आसान हो जाता है। यही पाइपलाइन, आपकी सुविधा के वास्तविक थ्रेशोल्ड के साथ, Member Matching और Shadow Profiles सेटिंग्स पेजों के Logic Visualisation पैनल में लाइव दिखाई जाती है।

मुख्य शब्द

शब्द	अर्थ
Detection	कैमरा फ़्रेम में कैद एक अकेला चेहरा
Track	एक कैमरे पर एक ही व्यक्ति का एक निरंतर दृश्य: कई डिटेक्शन एक साथ मिलाए गए
Visit	कैमरों में फैले ट्रैक, जिन्हें एक उपस्थिति में समूहित किया गया: Detection Grouping सेटिंग्स से नियंत्रित
Identified person	किसी सिंक किए गए सदस्य रिकॉर्ड से मिलाया गया डिटेक्शन
Unsure person	एक वास्तविक व्यक्ति जिसे सिस्टम लगातार ट्रैक करता है लेकिन अभी किसी सदस्य से नहीं जोड़ पाता: "Unsure - " के रूप में दिखाया जाता है
Shadow profile	अनिश्चित व्यक्ति के लिए बनाई गई आंतरिक प्रोफ़ाइल: वह चेहरा संदर्भ जिससे सिस्टम भविष्य के डिटेक्शन की तुलना करता है
Shadow photos	"Additional face images used by the facial recognition engine to help identify this person. They are separate to the profile photo synchronised from external systems like your member management system." (UI से उद्धृत)
Blacklisted face	ऐसा चेहरा जिसे आपने सिस्टम को पूरी तरह अनदेखा करने को कहा है: देखें Blacklist
Check-in	आपके सदस्य प्रबंधन सिस्टम से सिंक किया गया स्वाइप/प्रवेश इवेंट: विज़िट-सहायता प्राप्त मिलान और सेल्फ़ लर्निंग में उपयोग होता है

पहचान पाइपलाइन

हर पहचाना गया चेहरा निर्णयों की एक ही क्रमबद्ध शृंखला से गुज़रता है। क्रम मायने रखता है: पहले चरण का परिणाम बाद के चरणों को चलने से रोक देता है।

1. ब्लैकलिस्ट जाँच (हमेशा सबसे पहले)

चेहरे की तुलना आपकी सुविधा के ब्लैकलिस्ट संग्रह से निश्चित 95% थ्रेशोल्ड (कॉन्फ़िगर नहीं किया जा सकता) पर की जाती है। मिलान होने पर प्रोसेसिंग तुरंत रुक जाती है: डिटेक्शन हटा दिया जाता है और टाइमलाइन पर कभी नहीं दिखता। इसी कारण ब्लैकलिस्ट पोस्टर और पुतलों जैसी स्थिर गलत पहचानों के विरुद्ध प्रभावी है: देखें Blacklist।

2. चेहरा निष्कर्षण

सिस्टम पुष्टि करता है कि छवि में वास्तव में उपयोग योग्य चेहरा है, और उसकी विशेषताएँ, मुद्रा और एक विश्वास स्कोर निकालता है। चेहरा नहीं → हटा दिया जाता है।

3. पहचाने गए सदस्यों में खोज

चेहरे को पहचाने गए संग्रह में खोजा जाता है: हर वह सदस्य जिसकी फ़ोटो सत्यापित है या जिसके डिटेक्शन पहले पुष्ट हो चुके हैं। खोज Identified Collection Search Floor से ऊपर की ओर चलती है (Balanced प्रीसेट पर डिफ़ॉल्ट 40% समानता), ताकि सीमांत उम्मीदवारों पर कम से कम विचार किया जाए।

4. विज़िट-सहायता प्राप्त मिलान

अंतिम निर्णय से पहले, सिस्टम सुविधा के हाल के चेक-इन जाँचता है। यदि किसी उम्मीदवार सदस्य ने Check-in Lookback Window (डिफ़ॉल्ट 30 mins) के भीतर चेक इन किया है, तो उसके समानता स्कोर में Visiting Member Bonus (डिफ़ॉल्ट +5) जुड़ जाता है। तर्क यह है: यदि Alex Nguyen से 82% मिलता-जुलता कोई व्यक्ति तीन मिनट पहले Alex Nguyen का कार्ड स्वाइप कर चुका है, तो वह लगभग निश्चित रूप से Alex ही है।

5. मिलान का निर्णय

स्कोर ≥ Identified Match Threshold (डिफ़ॉल्ट 85%, Balanced) → डिटेक्शन की उस सदस्य के रूप में पुष्टि होती है।
सीमांत स्कोर, यानी Borderline Confidence Zone (थ्रेशोल्ड से डिफ़ॉल्ट +7 अंक ऊपर) के भीतर, की अतिरिक्त मुद्रा जाँच होती है: चेहरा काफ़ी हद तक सामने की ओर होना चाहिए (पहचाने गए के लिए डिफ़ॉल्ट सीमाएँ: yaw 55° / pitch 30° / roll 30°)। सीमांत विश्वास पर तीखे कोण वाले चेहरों को गलत पहचान का जोखिम लेने के बजाय हटा दिया जाता है।
Drop Threshold से कम स्कोर (डिफ़ॉल्ट 45%) → समानता "not high enough to confirm the correct person with certainty" है, और डिटेक्शन को मिलान से हटा दिया जाता है।
बीच का कोई भी स्कोर → व्यक्ति को अनिश्चित माना जाता है और वह चरण 6 पर जाता है।

6. शैडो प्रोफ़ाइल मिलान

बिना मिलान वाले चेहरों को अपहचाने संग्रह में खोजा जाता है, यानी पहले देखे गए अनिश्चित लोगों की शैडो प्रोफ़ाइलों में:

स्कोर ≥ Profile Link Threshold (डिफ़ॉल्ट 80%) → डिटेक्शन उस मौजूदा शैडो प्रोफ़ाइल से जुड़ जाता है। एक ही आगंतुक की दिनों और कैमरों में एक ही "Unsure - …" पहचान बनी रहती है।
कोई मिलान नहीं → डिटेक्शन नई शैडो प्रोफ़ाइल का उम्मीदवार बनता है, लेकिन केवल गुणवत्ता जाँचों (अगला चरण) के बाद।

7. नई शैडो प्रोफ़ाइलों के लिए गुणवत्ता जाँच

शैडो प्रोफ़ाइल बनाने का अर्थ है एक ऐसी संदर्भ फ़ोटो तय करना जिससे सिस्टम हफ़्तों तक तुलना करेगा, इसलिए फ़ोटो अच्छी होनी चाहिए। दो स्तर क्रम से चलते हैं:

जाँच	यह क्या जाँचती है	गति
Detection Confidence Gate	AI को इस बात का कितना भरोसा है कि उसे वास्तविक चेहरा मिला है (डिफ़ॉल्ट न्यूनतम 90)। इससे कम होने पर छवि तुरंत हटा दी जाती है: "no quality checks, no profile search"	तत्काल
Pose check	सदस्य मिलान से अधिक सख़्त (अपहचाने के लिए डिफ़ॉल्ट सीमाएँ: yaw 30° / pitch 35° / roll 60°): खराब कोण वाली संदर्भ फ़ोटो बाद में लोगों के गलत समूहन का कारण बनती हैं	तत्काल
Tier 1 — Fast Quality Checks	"Sharpness · Contrast · Lighting · Exposure · Dynamic Range · Eye Aspect Ratio": साफ़ तौर पर अनुपयोगी फ़ोटो को अस्वीकार करती है	~10–60 ms
Tier 2 — ISO Quality Checks	मानक-आधारित छवि गुणवत्ता आकलन: "Face Occlusion · Eyes · Mouth · Head Pose · Illumination · Exposure · Compression · Expression"	~5–10 s

पास होने वाली फ़ोटो का गुण विश्लेषण (अनुमानित आयु, लिंग, भावना) होता है और फिर अंतिम रेस-कंडीशन पुनर्जाँच: चूँकि डिटेक्शन समानांतर में प्रोसेस होते हैं, इसलिए सिस्टम प्रोफ़ाइल बनाने से पहले शैडो संग्रह में एक बार फिर खोजता है, ताकि एक ही नए आगंतुक के दो फ़्रेम दो प्रोफ़ाइल न बना दें। परिणाम या तो New Shadow Profile Created होता है या Matched Existing Shadow Profile।

ये सभी थ्रेशोल्ड Lenient / Balanced / Strict प्रीसेट से ट्यून किए जा सकते हैं: देखें फ़ेस रिकग्निशन ट्यूनिंग।

सेल्फ़ लर्निंग: पहचान के अंतर को पाटना

केवल फ़ेस मिलान से ऐसे सदस्य की पहचान नहीं हो सकती जिसकी कोई फ़ोटो नहीं है, या जिसकी फ़ोटो सत्यापन पास करने के लिए बहुत खराब है। Self Learning बायोमेट्रिक्स के बजाय व्यवहार के आधार पर इसका समाधान करता है:

हर अपहचाने व्यक्ति के डिटेक्शन समय का एक लुकबैक अवधि में सदस्यों के चेक-इन से सहसंबंध किया जाता है (डिफ़ॉल्ट रूप से 8 सहसंबद्ध विज़िट आवश्यक, हाल के महीनों के इतिहास को देखते हुए, हर चेक-इन के दोनों ओर लगभग 10 मिनट की समय-सीमा के साथ)।
यदि ठीक एक सदस्य ने हर बार चेक इन किया जब यह व्यक्ति पहचाना गया, तो सत्यापन जाँचें चलती हैं (लिंग का मेल, वैकल्पिक आयु सहनशीलता)।
जाँचें पास → प्रोफ़ाइल स्वचालित रूप से उस सदस्य से लिंक हो जाती है। जाँचें विफल → मानव निर्णय के लिए यह Pending Review कतार में जाती है। कई उम्मीदवार सदस्य → कोई मिलान नहीं; सिस्टम नज़र रखता रहता है।

अलग से, किसी व्यक्ति की पहचान हो जाने के बाद, सिस्टम चुपचाप उसके चेहरे के संदर्भ को ताज़ा रखता है: लगभग पूर्ण मिलान (99%+ समानता) शैडो फ़ोटो के रूप में स्वतः जोड़े जा सकते हैं, प्रति व्यक्ति एक छोटे घूमते सेट (6) तक सीमित, ताकि रूप-रंग बदलने पर भी पहचान काम करती रहे। ये स्वतः जोड़ी गई फ़ोटो प्रोफ़ाइल में "Auto-added by self-learning" लेबल के साथ दिखती हैं।

पूरी पाइपलाइन, इसकी स्थितियाँ और समीक्षा वर्कफ़्लो Self Learning में दिए गए हैं।

डिटेक्शन से टाइमलाइन तक

कच्चे डिटेक्शन पढ़ने योग्य नहीं होते, इसलिए टाइमलाइन विज़िट दिखाती है: Detection Grouping सेटिंग्स का उपयोग करके समूहों में मिलाए गए डिटेक्शन। डिफ़ॉल्ट रूप से 45 मिनट के अंतराल के बाद नई विज़िट शुरू होती है, और अपहचाने लोग तभी दिखते हैं जब 5 मिनट में कम से कम 3 डिटेक्शन हों (ताकि दरवाज़े के कैमरे के सामने से कुछ पल के लिए गुज़रने वाला व्यक्ति व्यू को अव्यवस्थित न करे)। जब आप हर छोटी उपस्थिति देखना चाहते हैं, तो टाइमलाइन के टूलबार का एक टॉगल इस थ्रेशोल्ड फ़िल्टर को बंद कर सकता है।

क्या कहाँ चलता है

चरण	यह कहाँ चलता है
वीडियो इनजेस्ट, फ़्रेम पर व्यक्ति डिटेक्शन	आपकी सुविधा पर एज प्रोसेसर पर
फ़ेस मिलान, शैडो प्रोफ़ाइल, गुणवत्ता जाँच, गुण विश्लेषण	क्लाउड में, आपकी सुविधा के निजी फ़ेस संग्रहों के विरुद्ध
सदस्य/चेक-इन सिंक	क्लाउड, आपके सदस्य प्रबंधन सिस्टम से Partner integration के माध्यम से
सेल्फ़ लर्निंग सहसंबंध	क्लाउड, नियमित शेड्यूल पर (Enhanced AI Analysis आवश्यक)
रिपोर्ट स्नैपशॉट	क्लाउड, रोज़ बनाए जाते हैं (पिछला दिन, सुविधा के स्थानीय समय के अनुसार रात भर में गणना)

हर सुविधा के अपने अलग फ़ेस संग्रह (पहचाने गए, अपहचाने और ब्लैकलिस्ट) होते हैं: पहचान कभी एक सुविधा से दूसरी सुविधा में नहीं जाती। चेहरे की छवियाँ और AI मेटाडेटा आपके चुने हुए स्टोरेज क्षेत्र में संग्रहीत होते हैं और AI Metadata रिटेंशन (डिफ़ॉल्ट 24 महीने) के अनुसार समाप्त हो जाते हैं। देखें सुरक्षा और निजता।

शब्दावली

शब्द	परिभाषा
Identified Match Threshold	किसी चेहरे को सदस्य के रूप में पुष्ट करने के लिए न्यूनतम समानता (डिफ़ॉल्ट 85, Balanced)
Drop Threshold	इससे कम होने पर आंशिक मिलान पूरी तरह हटा दिया जाता है (डिफ़ॉल्ट 45)
Identified Collection Search Floor	किसी उम्मीदवार को खोज द्वारा लौटाए जाने के लिए भी न्यूनतम समानता (डिफ़ॉल्ट 40)
Visiting Member Bonus	उम्मीदवार का हाल का चेक-इन होने पर जोड़े जाने वाले समानता अंक (डिफ़ॉल्ट +5)
Check-in Lookback Window	चेक-इन के लिए कितना पीछे तक देखना है (डिफ़ॉल्ट 30 mins)
Borderline Confidence Zone	मिलान थ्रेशोल्ड से ऊपर का स्कोर दायरा जिसमें मुद्रा जाँच लागू होती है (डिफ़ॉल्ट +7)
Profile Link Threshold	किसी डिटेक्शन को मौजूदा शैडो प्रोफ़ाइल से जोड़ने के लिए न्यूनतम समानता (डिफ़ॉल्ट 80)
Duplicate Prevention Threshold	वह समानता जिस पर रेस-कंडीशन पुनर्जाँच किसी "नए" चेहरे को मौजूदा प्रोफ़ाइल मानती है (डिफ़ॉल्ट 90)
Minimum Detection Confidence	शैडो-प्रोफ़ाइल बनाने का प्रयास करने से पहले AI को इस बात का कितना भरोसा होना चाहिए कि छवि में चेहरा है (डिफ़ॉल्ट 90)
Enhanced AI Analysis	CCTV की General सेटिंग जो समृद्ध मेटाडेटा, पाथ ट्रैकिंग और सेल्फ़ लर्निंग सक्षम करती है
Demeanor	प्रति व्यक्ति भावनात्मक आकलन: "Calculated from detected emotions during the visit"
Sentiment score	ज़ोन/सुविधा स्तर का 0–100 स्कोर, जो पहचाने गए चेहरे के भावों से निकाला जाता है और आपके Sentiment Scoring कॉन्फ़िगरेशन के अनुसार भारित होता है