Dostrajanie rozpoznawania twarzy
Na tej stronie
Settings → Face Recognition udostępnia parametry sterujące procesem identyfikacji: Member Matching, Shadow Profiles i Self Learning (oraz Blacklist Faces, opisane na stronie Czarna lista). Każda sekcja oferuje ustawienia wstępne Lenient / Balanced / Strict, a każdy próg bazowy można dostosować osobno — jego wartość domyślna jest wyświetlana obok suwaka, np. "(Default: 30 mins)".
Podstawowe zasady, zanim cokolwiek zmienisz:
- Balanced to zalecane ustawienie domyślne dla każdej sekcji — zacznij od niego i pozostań przy nim, dopóki nie zgromadzisz kilku tygodni rzeczywistych danych wskazujących na konkretny problem.
- Ustawienia wstępne odzwierciedlają jeden kompromis: Lenient identyfikuje więcej osób, ale zwiększa ryzyko błędnych dopasowań; Strict prawie nigdy nie przypisuje błędnej tożsamości, ale pozostawia więcej osób jako "Unsure".
- Zmieniaj jedną sekcję naraz i odczekaj kilka dni przed oceną — efekty widać dopiero w ujęciu zbiorczym (obserwuj wskaźnik Unsure % w sekcji Raporty).
- Strony ustawień zawierają interaktywny diagram przepływu Logic Visualisation generowany na podstawie bieżących wartości Twojego obiektu — węzły są klikalne ("Tap to scroll to this setting"), co czyni go najlepszym sposobem na sprawdzenie, co faktycznie robi dana zmiana.
Dopasowywanie członków
Steruje decyzją z kroków 3–5 procesu: kiedy twarz z dużą pewnością należy do członka?
Rysunek 1: Member Matching — ustawienia wstępne u góry, interaktywny diagram przepływu Logic Visualisation poniżej
Ustawienia wstępne
| Próg | Lenient | Balanced (domyślne) | Strict |
|---|---|---|---|
| Identified Match Threshold | 80 | 85 | 92 |
| Drop Threshold | 55 | 45 | 35 |
| Identified Collection Search Floor | 35 | 40 | 47 |
Poszczególne progi
Rysunek 2: Poszczególne suwaki Member Matching, każdy opisany wartością domyślną
| Ustawienie | Wartość domyślna | Działanie |
|---|---|---|
| Identified Match Threshold | 85% | Minimalne podobieństwo wymagane do potwierdzenia twarzy jako członka. Suwak o największym znaczeniu |
| Drop Threshold | 45% | Poniżej tej wartości częściowe dopasowanie jest odrzucane, zamiast pozostać jako "unsure" |
| Identified Collection Search Floor | 40% | Minimalne podobieństwo, przy którym kandydaci są w ogóle zwracani przez wyszukiwanie |
| Visiting Member Bonus | +5 | Punkty podobieństwa dodawane, gdy kandydat niedawno się zameldował — dopasowywanie wspomagane wizytą |
| Check-in Lookback Window | "(Default: 30 mins)" | Jak niedawne musi być zameldowanie, aby przyznać premię |
| Borderline Confidence Zone | "(Default: +7)" | Wyniki w tym przedziale powyżej progu dopasowania przechodzą dodatkową kontrolę pozycji głowy |
| Identified pose limits | Yaw 55° / Pitch 30° / Roll 30° | Maksymalne kąty głowy akceptowane przy dopasowaniach granicznych |
Kiedy odejść od ustawienia Balanced:
- Wysoki odsetek Unsure, choć członkowie są wyraźnie rozpoznawalni na nagraniu → najpierw popraw zdjęcia członków (przefiltruj listę People według "Invalid Photo"); dopiero potem rozważ Lenient.
- Każda potwierdzona błędna identyfikacja → natychmiast przejdź na Strict (lub podnieś próg dopasowania) — błędna tożsamość przypisana do wykryć jest znacznie bardziej kosztowna niż niezidentyfikowany odwiedzający.
- Kamera przy recepcji z szeroką korelacją zameldowań → nieznaczne wydłużenie Check-in Lookback Window może zwiększyć skuteczność identyfikacji w obiektach, w których członkowie chwilę przebywają przed przejściem obok kamery; premia powinna pozostać umiarkowana.
Profile w cieniu
Steruje krokami 6–7 procesu: kiedy niedopasowane twarze są łączone z istniejącymi profilami cieni i jak wybredny jest system przy tworzeniu nowych.
Rysunek 3: Shadow Profiles — ustawienie wstępne jakości, progi i diagram przepływu profili cieni
| Ustawienie | Wartość domyślna | Działanie |
|---|---|---|
| Profile Link Threshold | 80% | Minimalne podobieństwo wymagane do połączenia wykrycia z istniejącym profilem cienia — decyzja "ten sam odwiedzający co wczoraj" |
| Duplicate Prevention Threshold | 90% | Podobieństwo, przy którym końcowa ponowna kontrola (zapobiegająca sytuacji wyścigu) traktuje "nową" twarz jako już utworzony profil |
| Minimum Detection Confidence | 90% | Pewność AI, że obraz zawiera prawdziwą twarz, wymagana przed próbą utworzenia profilu |
| Unidentified pose limits | Yaw 30° / Pitch 35° / Roll 60° | Maksymalne kąty głowy, przy których zdjęcie może posłużyć do utworzenia nowego profilu — celowo bardziej rygorystyczne niż przy dopasowywaniu, ponieważ to zdjęcie staje się długotrwałym wzorcem |
| Quality preset | Balanced | Steruje opisanymi poniżej dwustopniowymi bramkami jakości zdjęć |
Ustawienie wstępne jakości (Lenient / Balanced / Strict) wyznacza poprzeczkę dla Tier 1 — Fast Quality Checks ("Sharpness · Contrast · Lighting · Exposure · Dynamic Range · Eye Aspect Ratio", ok. 10–60 ms) oraz Tier 2 — ISO Quality Checks ("Face Occlusion · Eyes · Mouth · Head Pose · Illumination · Exposure · Compression · Expression", ok. 5–10 s). Każdą wartość bazową można dostosować osobno — minimalną rozdzielczość, ostrość, kontrast, symetrię oświetlenia, granice ekspozycji, zakres dynamiczny, współczynnik proporcji oka oraz pełny zestaw ISO, w tym filtr IR/noktowizji i minimalny ogólny wynik jakości — ale indywidualne zmiany w tym miejscu należy wprowadzać pod kierunkiem zespołu wsparcia; ustawienia wstępne sprawdzają się w praktycznie wszystkich rzeczywistych obiektach.
Tabela objawów:
| Objaw | Prawdopodobne rozwiązanie |
|---|---|
| Ten sam odwiedzający codziennie otrzymuje nowy profil "Unsure" | Ustawienie wstępne jakości zbyt rygorystyczne dla Twojego oświetlenia lub zbyt wysoki Profile Link Threshold — najpierw wypróbuj jakość Lenient |
| Dwie różne osoby scalone w jeden profil cienia | Podnieś Profile Link Threshold / przejdź na Strict |
| Lawina bezużytecznych profili (cienie, odbicia, ekrany) | Podnieś Minimum Detection Confidence; dodaj stałe źródła problemu do czarnej listy |
Autouczenie
Steruje procesem korelacji wizyt. Widoczne tylko wtedy, gdy włączona jest opcja Enhanced AI Analysis.
Rysunek 4: Ustawienia Self Learning — wymagania dotyczące dowodów i kontrole walidacyjne
| Ustawienie | Wartość domyślna Balanced | Działanie |
|---|---|---|
| Minimum visits | 8 | Liczba skorelowanych wizyt wymagana przed decyzją o połączeniu — poprzeczka dowodowa |
| Lookback period | ok. 2 miesiące (60 dni) | Zakres historii uwzględniany przy korelacji |
| Timing window | ±10 minut | Jak blisko zameldowania musi nastąpić wykrycie, aby zostało uznane za skorelowane |
| Gender check | włączone | Wykryte atrybuty muszą być zgodne z rekordem członka, w przeciwnym razie → Pending Review |
| Age check | wyłączone (tolerancja 10 lat) | Opcjonalna druga walidacja |
Intuicja dotycząca ustawień wstępnych: Lenient łączy szybciej przy mniejszej liczbie dowodów (dobre dla małych obiektów, w których personel i tak przegląda kolejkę); Strict wymaga więcej wizyt i ściślejszej walidacji (dobre tam, gdzie automatyczne błędne połączenie jest nie do przyjęcia). Pamiętaj o zabezpieczeniu strukturalnym, którego nie zmienia żadne ustawienie wstępne: korelacja musi wskazywać dokładnie jednego członka, w przeciwnym razie wynikiem jest No match.
Czego nie można dostroić
Dla kompletności — elementy procesu, które są stałe z założenia:
- Próg kontroli czarnej listy (95%) — zobacz Czarna lista.
- Reguły automatycznych zdjęć cieni (podobieństwo 99%+, niewielki rotacyjny limit na osobę, okresy karencji), które utrzymują aktualność rozpoznawania — zobacz Self Learning.
Powiązane strony
- Jak to działa — proces, którym sterują te ustawienia
- Self Learning — konsola przeglądu
- Rozwiązywanie problemów — problemy z rozpoznawaniem i ich typowe przyczyny