Como funciona

Esta página explica o modelo conceitual por trás do AI Insights & People: o que acontece entre o momento em que uma câmera vê um rosto e o momento em que esse rosto aparece na sua linha do tempo de pessoas como membro identificado, como visitante "Unsure" ou não aparece.

Você não precisa de nada disso para usar o produto — mas isso facilita muito o raciocínio sobre as configurações de ajuste e a fila de revisão do Self Learning. O mesmo pipeline é desenhado ao vivo, com os limites reais da sua instalação, nos painéis Logic Visualisation das páginas de configurações de Member Matching e Shadow Profiles.

Os personagens

O pipeline de identificação

Cada rosto detectado passa pela mesma cadeia ordenada de decisões. A ordem importa — o resultado de uma etapa anterior impede que as etapas seguintes sejam executadas.

1. Verificação da lista de bloqueio (sempre primeiro)

O rosto é comparado com a coleção da lista de bloqueio da sua instalação com um limite fixo de 95% (não configurável). Se houver correspondência, o processamento é interrompido imediatamente: a detecção é descartada e nunca aparece na linha do tempo. É isso que torna a lista de bloqueio eficaz contra falsos positivos estáticos, como pôsteres e manequins — consulte Lista de bloqueio.

2. Extração do rosto

O sistema verifica se há de fato um rosto utilizável na imagem e extrai as características, a pose e uma pontuação de confiança. Sem rosto → descartado.

3. Pesquisa de membros identificados

O rosto é pesquisado na coleção de identificados — todos os membros com fotos validadas ou detecções confirmadas anteriormente. A pesquisa começa no Identified Collection Search Floor (padrão de 40% de similaridade na predefinição Balanced), para que candidatos limítrofes sejam pelo menos considerados.

4. Correspondência assistida pela visita

Antes da decisão final, o sistema verifica os check-ins recentes na instalação. Se um membro candidato fez check-in dentro da Check-in Lookback Window (padrão de 30 mins), a pontuação de similaridade dele recebe o Visiting Member Bonus (padrão de +5). O raciocínio: se alguém 82% parecido com Alex Nguyen passou o cartão de Alex Nguyen há três minutos, é quase certamente Alex.

5. A decisão de correspondência

• Pontuação ≥ Identified Match Threshold (padrão de 85%, Balanced) → a detecção é confirmada como sendo daquele membro.
• Pontuações limítrofes — dentro da Borderline Confidence Zone (padrão de +7 pontos acima do limite) — passam por uma verificação de pose adicional: o rosto precisa estar razoavelmente de frente (limites padrão para identificados: yaw 55° / pitch 30° / roll 30°). Rostos em ângulos acentuados com confiança limítrofe são descartados para evitar o risco de uma identificação errada.
• Pontuação abaixo do Drop Threshold (padrão de 45%) → a similaridade "not high enough to confirm the correct person with certainty" e a detecção é descartada da correspondência.
• Qualquer valor intermediário → a pessoa é tratada como unsure e segue para a etapa 6.

6. Correspondência com shadow profiles

Os rostos sem correspondência são pesquisados na coleção de não identificados — os shadow profiles de pessoas unsure vistas anteriormente:

• Pontuação ≥ Profile Link Threshold (padrão de 80%) → a detecção é vinculada a esse shadow profile existente. O mesmo visitante mantém a mesma identidade "Unsure - …" em dias e câmeras diferentes.
• Sem correspondência → a detecção se torna candidata a um novo shadow profile, mas somente após os critérios de qualidade (próxima etapa).

7. Critérios de qualidade para novos shadow profiles

Criar um shadow profile significa adotar uma foto de referência com a qual o sistema fará comparações durante semanas — por isso a foto precisa ser boa. Dois níveis são executados em sequência:

As fotos aprovadas passam por uma análise de atributos (idade estimada, gênero, emoção) e, em seguida, por uma nova verificação final de condição de corrida: como as detecções são processadas em paralelo, o sistema pesquisa a coleção de shadow profiles mais uma vez antes de criar o perfil, para que dois quadros do mesmo novo visitante não criem dois perfis. O resultado é New Shadow Profile Created ou Matched Existing Shadow Profile.

Todos esses limites podem ser ajustados com as predefinições Lenient / Balanced / Strict — consulte Ajuste do reconhecimento facial.

Self learning: preenchendo a lacuna de identificação

A correspondência facial por si só não consegue identificar um membro que não tem foto — ou cuja foto é ruim demais para passar na validação. O Self Learning resolve isso com comportamento em vez de biometria:

1. Os horários de detecção de cada pessoa não identificada são correlacionados com os check-ins dos membros ao longo de um período de análise (por padrão, são necessárias 8 visitas correlacionadas, considerando o histórico dos últimos meses, com uma janela de cerca de 10 minutos antes e depois de cada check-in).
2. Se exatamente um membro fez check-in de forma consistente sempre que essa pessoa foi detectada, são executadas verificações de validação (compatibilidade de gênero, tolerância de idade opcional).
3. Verificações aprovadas → o perfil é vinculado automaticamente a esse membro. Verificações reprovadas → ele vai para a fila Pending Review para uma decisão humana. Vários membros candidatos → sem correspondência; o sistema continua observando.

Além disso, quando uma pessoa já está identificada, o sistema mantém discretamente a referência facial dela atualizada: correspondências quase perfeitas (similaridade de 99% ou mais) podem ser adicionadas automaticamente como shadow photos, limitadas a um pequeno conjunto rotativo (6) por pessoa, para que o reconhecimento continue funcionando à medida que a aparência muda. Essas fotos adicionadas automaticamente são identificadas como "Auto-added by self-learning" no perfil.

O pipeline completo, os status e o fluxo de revisão estão documentados em Self Learning.

Das detecções à linha do tempo

Detecções brutas seriam ilegíveis, por isso a linha do tempo mostra visitas: detecções reunidas em grupos com base nas configurações de Detection Grouping — por padrão, uma nova visita começa após um intervalo de 45 minutos, e pessoas não identificadas só aparecem se tiverem pelo menos 3 detecções ao longo de 5 minutos (assim, alguém que passa rapidamente por uma câmera de porta não polui a visualização). Uma opção na barra de ferramentas da linha do tempo pode desativar esse filtro de limite quando você quiser ver cada aparição breve.

O que é executado onde

Cada instalação tem as próprias coleções de rostos isoladas (identificados, não identificados e lista de bloqueio) — o reconhecimento nunca atravessa instalações. As imagens de rostos e os metadados de IA são armazenados na região de armazenamento escolhida e expiram de acordo com a retenção de AI Metadata (padrão de 24 meses). Consulte Segurança e privacidade.

Glossário