仕組み

このページでは、AIインサイト & ピープルの概念モデルを説明します。カメラが顔を捉えてから、その顔が 人物タイムライン に識別済みのメンバーとして表示されるか、"Unsure" の来訪者として表示されるか、あるいはまったく表示されないかが決まるまでの処理です。

製品を 使用する だけであれば、この内容を理解する必要はありません。ただし、チューニング設定 や Self Learning の確認キューについて考える際には、大いに役立ちます。同じパイプラインは、Member Matching と Shadow Profiles の設定ページにある Logic Visualisation パネルに、施設の実際のしきい値でライブ表示されます。

主な用語

識別パイプライン

検出されたすべての顔は、同じ順序の判断チェーンを通ります。順序は重要です。前の段階の結果によって、後の段階が実行されなくなります。

1. ブラックリストのチェック（常に最初）

顔は、施設のブラックリストのコレクションと 95% の固定しきい値（設定不可）で比較されます。一致した場合、処理はただちに停止し、検出結果は破棄されてタイムラインには表示されません。これにより、ポスターやマネキンなどの固定された誤検出に対してブラックリストが効果を発揮します。ブラックリスト を参照してください。

2. 顔の抽出

システムは、画像に実際に使用可能な顔があることを確認し、その特徴、姿勢、信頼度スコアを抽出します。顔がない場合は破棄されます。

3. 識別済みメンバーの検索

顔は 識別済みコレクション（検証済みの写真または過去に確認された検出結果を持つすべてのメンバー）に対して検索されます。検索は Identified Collection Search Floor（Balanced プリセットのデフォルトは類似度 40%）以上を対象に行われるため、境界付近の候補も少なくとも 検討 されます。

4. 来訪情報を活用した照合

最終判断の前に、システムは施設での最近のチェックインを確認します。候補のメンバーが Check-in Lookback Window（デフォルト 30 分）以内にチェックインしている場合、その類似度スコアに Visiting Member Bonus（デフォルト +5）が加算されます。その理由は、Alex Nguyen に 82% 似ている人物がいて、3 分前に Alex Nguyen のカードがスワイプされていれば、それはほぼ確実に Alex だからです。

5. 照合の判断

• スコアが Identified Match Threshold 以上（Balanced のデフォルトは 85%）→ 検出結果はそのメンバーとして確定されます。
• 境界付近のスコア（Borderline Confidence Zone 内、デフォルトはしきい値より +7 ポイント以内）→ 追加の 姿勢チェック が行われます。顔はある程度正面を向いている必要があります（識別済みのデフォルト上限：yaw 55° / pitch 30° / roll 30°）。境界付近の信頼度で角度が急な顔は、誤った識別のリスクを避けるために破棄されます。
• スコアが Drop Threshold（デフォルト 45%）未満 → 類似度は "not high enough to confirm the correct person with certainty" であり、検出結果は照合から除外されます。
• その中間のスコア → その人物は unsure として扱われ、ステップ 6 に進みます。

6. シャドウプロフィールの照合

照合されなかった顔は、未識別コレクション（過去に確認された unsure の人物のシャドウプロフィール）に対して検索されます。

• スコアが Profile Link Threshold 以上（デフォルト 80%）→ 検出結果はその既存のシャドウプロフィールに結び付けられます。同じ来訪者は、日やカメラが変わっても同じ "Unsure - …" の識別子を保持します。
• 一致なし → 検出結果は 新しい シャドウプロフィールの候補になりますが、品質ゲート（次のステップ）を通過した場合に限ります。

7. 新しいシャドウプロフィールの品質ゲート

シャドウプロフィールを作成するということは、システムが数週間にわたって比較に使う参照写真を確定するということです。そのため、写真の品質が良い必要があります。2 段階のチェックが順に実行されます。

合格した写真には 属性分析（推定年齢、性別、感情）が行われ、その後、最後に 競合状態の再チェック が行われます。検出は並列で処理されるため、システムはプロフィールを作成する前にもう一度シャドウコレクションを検索します。これにより、同じ新しい来訪者の 2 つのフレームから 2 つのプロフィールが作成されることを防ぎます。結果は New Shadow Profile Created または Matched Existing Shadow Profile のいずれかです。

これらのしきい値はすべて、Lenient / Balanced / Strict プリセットで調整できます。顔認識のチューニング を参照してください。

Self Learning：識別の差を埋める

顔照合だけでは、写真がないメンバーや、写真の品質が低すぎて検証に合格しないメンバーを識別できません。Self Learning は、生体情報の代わりに行動パターンを使ってこの問題を解決します。

1. 未識別の各人物の検出時刻を、一定の遡及期間にわたってメンバーの チェックイン と関連付けます（デフォルトでは 8 回の関連付けられた来訪 が必要で、直近数か月の履歴を対象とし、各チェックインの前後約 10 分 のタイミング幅を使用します）。
2. この人物が検出されるたびに、ちょうど 1 人 のメンバーが一貫してチェックインしていた場合、検証チェック（性別の一致、任意の年齢の許容範囲）が実行されます。
3. チェックに合格した場合 → プロフィールはそのメンバーに 自動的に結び付けられます。チェックに不合格の場合 → 人による判断のために Pending Review キューに入ります。候補のメンバーが複数いる場合 → 一致なし となり、システムは監視を続けます。

これとは別に、人物が 識別された 後も、システムはその顔の参照を目立たない形で最新の状態に保ちます。ほぼ完全な一致（類似度 99% 以上）はシャドウ写真として自動追加されることがあり、人物ごとに少数（6 枚）の入れ替わるセットに制限されます。これにより、外見が変わっても認識が機能し続けます。自動追加された写真には、プロフィールで "Auto-added by self-learning" というラベルが付きます。

パイプライン全体、そのステータス、確認のワークフローについては、Self Learning で説明しています。

検出からタイムラインへ

生の検出結果のままでは読み取れないため、タイムラインには 来訪 が表示されます。来訪とは、Detection Grouping の設定 を使ってグループにまとめた検出結果です。デフォルトでは、45 分 の間隔が空くと新しい来訪が始まります。また、未識別の人物は、5 分 にわたって少なくとも 3 回の検出 がある場合にのみ表示されます（そのため、ドアのカメラの前を短時間通り過ぎただけの人物でビューが煩雑になることはありません）。短時間の出現もすべて確認 したい 場合は、タイムラインのツールバーにあるトグルでこのしきい値フィルターを無効にできます。

各処理の実行場所

各施設には 独立した専用の顔コレクション（識別済み、未識別、ブラックリスト）があり、認識が施設をまたぐことはありません。顔画像と AI メタデータは、選択した ストレージリージョン に保存され、AI Metadata の保持期間（デフォルト 24 か月）が過ぎると削除されます。セキュリティとプライバシー を参照してください。

用語集