顔認識のチューニング
このページの内容
Settings → Face Recognition では、識別パイプライン を支える調整項目を利用できます。Member Matching、Shadow Profiles、Self Learning です（さらに Blacklist Faces もあり、これは ブラックリスト で説明しています）。各セクションには Lenient / Balanced / Strict のプリセットがあり、基になる各しきい値は個別に調整でき、そのデフォルト値はスライダーの横に表示されます（例："(Default: 30 mins)"）。
変更する前の基本ルール：
- すべてのセクションで Balanced が推奨のデフォルトです。まずここから始め、特定の問題を示す数週間分の実データが得られるまでは変更しないでください。
- プリセットが表すトレードオフは 1 つだけです。Lenient はより多くの人物を識別しますが、誤った照合のリスクが高くなります。Strict は誤ったラベル付けをほとんど行いませんが、「Unsure」のままの人物が増えます。
- 一度に 1 つのセクションだけ を変更し、判断するまで数日間置いてください。効果は集計にしか現れません（レポート の Unsure % KPI を確認してください）。
- 設定ページには、施設の 現在の 値で描画されるライブの Logic Visualisation フロー図があります。ノードはクリックでき（"Tap to scroll to this setting"）、変更が実際に何をするかを確認するのに最適な方法です。
メンバーマッチング
パイプラインのステップ 3〜5 の判断を制御します。顔を確信を持って メンバー と判断するのはどのような場合か、という判断です。
図 1：Member Matching。上部にプリセット、その下にライブの Logic Visualisation フロー図
プリセット
| しきい値 | Lenient | Balanced（デフォルト） | Strict |
|---|---|---|---|
| Identified Match Threshold | 80 | 85 | 92 |
| Drop Threshold | 55 | 45 | 35 |
| Identified Collection Search Floor | 35 | 40 | 47 |
個別のしきい値
図 2：Member Matching の個別スライダー。それぞれにデフォルト値が表示されています
| 設定 | デフォルト | 機能 |
|---|---|---|
| Identified Match Threshold | 85% | 顔をメンバーとして確定するための最小類似度です。最も影響の大きいスライダーです |
| Drop Threshold | 45% | これを下回る部分一致は、「unsure」として保持されずに破棄されます |
| Identified Collection Search Floor | 40% | 候補が検索結果として返されるための最小類似度です |
| Visiting Member Bonus | +5 | 候補が最近チェックインしている場合に加算される類似度ポイントです。来訪情報を活用した照合 を参照してください |
| Check-in Lookback Window | "(Default: 30 mins)" | ボーナスを得るためにチェックインがどれだけ最近である必要があるかを指定します |
| Borderline Confidence Zone | "(Default: +7)" | 照合しきい値を上回るこの範囲内のスコアには、追加の姿勢チェックが行われます |
| Identified pose limits | Yaw 55° / Pitch 30° / Roll 30° | 境界付近の照合で受け入れられる頭部の最大角度です |
Balanced から変更する場合：
- Unsure % が高いが、カメラ上でメンバーがはっきり認識できる場合 → まずメンバーの 写真 を改善してください（People 一覧を "Invalid Photo" でフィルターします）。その後で Lenient を検討してください。
- 誤った識別が 1 件でも確認された場合 → ただちに Strict にしてください（または照合しきい値を上げてください）。検出結果に誤った身元が付くことは、識別されない来訪者よりもはるかに大きな損失になります。
- チェックインとの関連付けの幅が広いフロントデスクのカメラの場合 → メンバーがカメラの前を通る前にしばらく滞在する施設では、Check-in Lookback Window を少し長くすると識別率が上がることがあります。ボーナスは控えめにしてください。
シャドウプロファイル
パイプラインのステップ 6〜7 を制御します。照合されなかった顔が既存のシャドウプロフィールに結び付けられるのはどのような場合か、そして新しいプロフィールの作成をどれだけ厳しく判断するかです。
図 3：Shadow Profiles。品質プリセット、しきい値、シャドウプロフィールのフロー図
| 設定 | デフォルト | 機能 |
|---|---|---|
| Profile Link Threshold | 80% | 検出結果を既存のシャドウプロフィールに結び付けるための最小類似度です。「昨日と同じ来訪者」かどうかの判断です |
| Duplicate Prevention Threshold | 90% | 競合状態に対する最終的な再チェックで、「新しい」顔を作成済みのプロフィールとして扱う類似度です |
| Minimum Detection Confidence | 90% | プロフィールの作成を試みる前に、画像に本物の顔が含まれていることについて AI が持つ必要のある確信度です |
| Unidentified pose limits | Yaw 30° / Pitch 35° / Roll 60° | 写真を新しいプロフィールの元にするための頭部の最大角度です。この写真は長期間使われる参照になるため、照合よりも意図的に厳しくしています |
| Quality preset | Balanced | 以下の 2 段階の写真品質ゲートを決定します |
品質プリセット（Lenient / Balanced / Strict）は、Tier 1 — Fast Quality Checks（"Sharpness · Contrast · Lighting · Exposure · Dynamic Range · Eye Aspect Ratio"、約 10〜60 ms）と Tier 2 — ISO Quality Checks（"Face Occlusion · Eyes · Mouth · Head Pose · Illumination · Exposure · Compression · Expression"、約 5〜10 秒）の基準を設定します。基になる値はすべて個別に調整できます。最小解像度、シャープネス、コントラスト、照明の対称性、露出の範囲、ダイナミックレンジ、目のアスペクト比、そして IR/暗視フィルターや全体品質の最小スコアを含む ISO の全項目です。ただし、ここでの個別の上書きはサポートの指導のもとで行う領域です。実際の施設のほぼすべてはプリセットで対応できます。
症状と対処の表：
| 症状 | 考えられる対処 |
|---|---|
| 同じ来訪者に毎日新しい「Unsure」プロフィールが作成される | 品質プリセットが照明条件に対して厳しすぎるか、Profile Link Threshold が高すぎます。まず品質を Lenient にしてみてください |
| 2 人の別人が 1 つのシャドウプロフィールに統合される | Profile Link Threshold を上げるか、Strict にしてください |
| 不要なプロフィール（影、反射、画面）が大量に作成される | Minimum Detection Confidence を上げてください。固定された原因は ブラックリスト に登録してください |
セルフラーニング
来訪情報の関連付けパイプライン を制御します。Enhanced AI Analysis が有効な場合にのみ表示されます。
図 4：Self Learning の設定。証拠の要件と検証チェック
| 設定 | Balanced のデフォルト | 機能 |
|---|---|---|
| Minimum visits | 8 | 結び付けを判断する前に必要な、関連付けられた来訪の回数です。証拠の基準となります |
| Lookback period | 約 2 か月（60 日） | 関連付けで考慮する履歴の期間です |
| Timing window | ±10 分 | 関連付けられたと見なすために、検出がチェックインとどれだけ近い時刻である必要があるかを指定します |
| Gender check | オン | 検出された属性がメンバーの記録と一致する必要があります。一致しない場合は Pending Review になります |
| Age check | オフ（許容範囲 10 歳） | 任意の 2 つ目の検証です |
プリセットの考え方：Lenient は少ない証拠でより早く結び付けます（スタッフがいずれにしてもキューを確認する小規模な施設に適しています）。Strict はより多くの来訪とより厳しい検証を求めます（自動的な誤った結び付けが許されない場所に適しています）。どのプリセットでも変わらない構造上の安全策があることを覚えておいてください。関連付けは ちょうど 1 人 のメンバーを指している必要があり、そうでない場合の結果は No match になります。
調整できない項目
参考までに、設計上固定されているパイプラインの部分は次のとおりです。
- ブラックリストのチェックしきい値（95%）。ブラックリスト を参照してください。
- 認識を最新の状態に保つ シャドウ写真の自動追加ルール（99% 以上の類似度、人物ごとに入れ替わる少数の上限、クールダウン）。Self Learning を参照してください。
関連ページ
- 仕組み：これらの設定が制御するパイプライン
- Self Learning：確認用コンソール
- トラブルシューティング：認識の問題とその一般的な原因