Cara kerjanya

Halaman ini menjelaskan model konseptual di balik AI Insights & People: apa yang terjadi sejak kamera melihat sebuah wajah hingga wajah tersebut muncul di linimasa People Anda sebagai anggota yang teridentifikasi, pengunjung "Unsure", atau tidak muncul sama sekali.

Anda tidak memerlukan semua ini untuk menggunakan produk — tetapi pemahaman ini membuat pengaturan penyetelan dan antrean peninjauan Self Learning jauh lebih mudah dipahami. Alur yang sama digambarkan secara langsung, dengan ambang batas aktual fasilitas Anda, di panel Logic Visualisation pada halaman pengaturan Member Matching dan Shadow Profiles.

Istilah-istilah utama

Alur identifikasi

Setiap wajah yang terdeteksi melewati rantai keputusan berurutan yang sama. Urutan itu penting — hasil dari tahap yang lebih awal mencegah tahap berikutnya berjalan.

1. Pemeriksaan daftar hitam (selalu pertama)

Wajah dibandingkan dengan koleksi daftar hitam fasilitas Anda pada ambang batas tetap 95% (tidak dapat dikonfigurasi). Jika cocok, pemrosesan segera berhenti: deteksi dibuang dan tidak pernah muncul di linimasa. Inilah yang membuat daftar hitam efektif terhadap positif palsu statis seperti poster dan manekin — lihat Daftar hitam.

2. Ekstraksi wajah

Sistem memverifikasi bahwa benar-benar ada wajah yang dapat digunakan dalam gambar dan mengekstrak fitur, pose, serta skor keyakinannya. Tidak ada wajah → dibuang.

3. Cari anggota yang teridentifikasi

Wajah dicari dalam koleksi teridentifikasi — setiap anggota dengan foto tervalidasi atau deteksi yang sebelumnya telah dikonfirmasi. Pencarian berjalan dari Identified Collection Search Floor ke atas (default kemiripan 40% pada preset Balanced) sehingga kandidat di ambang batas setidaknya dipertimbangkan.

4. Pencocokan berbantuan kunjungan

Sebelum keputusan akhir, sistem memeriksa check-in fasilitas terbaru. Jika seorang kandidat anggota check-in dalam Check-in Lookback Window (default 30 menit), skor kemiripannya mendapatkan Visiting Member Bonus (default +5). Alasannya: jika seseorang yang 82% mirip dengan Alex Nguyen menggesek kartu Alex Nguyen tiga menit yang lalu, hampir pasti itu adalah Alex.

5. Keputusan kecocokan

• Skor ≥ Identified Match Threshold (default 85%, Balanced) → deteksi dikonfirmasi sebagai anggota tersebut.
• Skor di ambang batas — dalam Borderline Confidence Zone (default +7 poin di atas ambang batas) — mendapatkan pemeriksaan pose tambahan: wajah harus cukup menghadap ke depan (batas default untuk teridentifikasi: yaw 55° / pitch 30° / roll 30°). Wajah dengan sudut tajam pada tingkat keyakinan di ambang batas dibuang daripada berisiko salah identifikasi.
• Skor di bawah Drop Threshold (default 45%) → kemiripannya "not high enough to confirm the correct person with certainty" dan deteksi dibuang dari pencocokan.
• Apa pun di antaranya → orang tersebut diperlakukan sebagai unsure dan berlanjut ke langkah 6.

6. Pencocokan profil bayangan

Wajah yang tidak cocok dicari dalam koleksi tidak teridentifikasi — profil bayangan dari orang unsure yang pernah terlihat sebelumnya:

• Skor ≥ Profile Link Threshold (default 80%) → deteksi ditautkan ke profil bayangan yang sudah ada tersebut. Pengunjung yang sama mempertahankan identitas "Unsure - …" yang sama di berbagai hari dan kamera.
• Tidak cocok → deteksi menjadi kandidat untuk profil bayangan baru, tetapi hanya setelah melewati gerbang kualitas (langkah berikutnya).

7. Gerbang kualitas untuk profil bayangan baru

Membuat profil bayangan berarti menetapkan foto referensi yang akan digunakan sistem sebagai pembanding selama berminggu-minggu — jadi fotonya harus bagus. Dua tingkat pemeriksaan berjalan secara berurutan:

Foto yang lolos mendapatkan analisis atribut (perkiraan usia, jenis kelamin, emosi) lalu pemeriksaan ulang kondisi balapan (race condition) terakhir: karena deteksi diproses secara paralel, sistem mencari koleksi bayangan sekali lagi sebelum membuat profil, sehingga dua bingkai dari pengunjung baru yang sama tidak membuat dua profil. Hasilnya adalah New Shadow Profile Created atau Matched Existing Shadow Profile.

Semua ambang batas ini dapat disetel melalui preset Lenient / Balanced / Strict — lihat Penyetelan pengenalan wajah.

Self learning: menutup celah identifikasi

Pencocokan wajah saja tidak dapat mengidentifikasi anggota yang tidak memiliki foto — atau yang fotonya terlalu buruk untuk lolos validasi. Self Learning mengatasi hal ini dengan perilaku, bukan biometrik:

1. Waktu deteksi setiap orang yang tidak teridentifikasi dikorelasikan dengan check-in anggota selama periode lookback (default memerlukan 8 kunjungan terkorelasi, dengan melihat riwayat beberapa bulan terakhir, dengan jendela waktu sekitar 10 menit sebelum dan sesudah setiap check-in).
2. Jika tepat satu anggota secara konsisten check-in setiap kali orang ini terdeteksi, pemeriksaan validasi dijalankan (kesesuaian jenis kelamin, toleransi usia opsional).
3. Pemeriksaan lolos → profil ditautkan secara otomatis ke anggota tersebut. Pemeriksaan gagal → profil masuk ke antrean Pending Review untuk diputuskan oleh manusia. Beberapa kandidat anggota → tidak cocok; sistem terus memantau.

Secara terpisah, setelah seseorang telah teridentifikasi, sistem diam-diam menjaga referensi wajahnya tetap mutakhir: kecocokan yang hampir sempurna (kemiripan 99%+) dapat ditambahkan secara otomatis sebagai foto bayangan, dibatasi pada sekumpulan kecil yang bergilir (6) per orang, sehingga pengenalan tetap berfungsi seiring perubahan penampilan. Foto yang ditambahkan secara otomatis ini diberi label "Auto-added by self-learning" di profil.

Alur lengkap, statusnya, dan alur kerja peninjauan didokumentasikan di Self Learning.

Dari deteksi ke linimasa

Deteksi mentah tidak akan dapat dibaca, sehingga linimasa menampilkan kunjungan: deteksi yang digabungkan menjadi kelompok menggunakan pengaturan Detection Grouping — secara default kunjungan baru dimulai setelah jeda 45 menit, dan orang yang tidak teridentifikasi baru muncul jika memiliki setidaknya 3 deteksi yang mencakup 5 menit (sehingga seseorang yang sekilas berjalan melewati kamera pintu tidak memenuhi tampilan). Tombol alih di bilah alat linimasa dapat menonaktifkan filter ambang batas ini saat Anda ingin melihat setiap penampakan singkat.

Apa yang berjalan di mana

Setiap fasilitas memiliki koleksi wajah terisolasi sendiri (teridentifikasi, tidak teridentifikasi, dan daftar hitam) — pengenalan tidak pernah melintasi fasilitas. Gambar wajah dan metadata AI disimpan di wilayah penyimpanan pilihan Anda dan kedaluwarsa sesuai retensi AI Metadata (default 24 bulan). Lihat Keamanan & privasi.

Glosarium