Настройка распознавания лиц
На этой странице
В разделе Settings → Face Recognition доступны параметры, на которых основан процесс идентификации: Member Matching, Shadow Profiles и Self Learning (а также Blacklist Faces, описанный в разделе Чёрный список). В каждом разделе есть предустановки Lenient / Balanced / Strict, при этом каждый базовый порог можно изменить отдельно, а его значение по умолчанию указано рядом с ползунком, например "(Default: 30 mins)".
Основные правила, прежде чем что-либо менять:
- Balanced — рекомендуемое значение по умолчанию для каждого раздела: начните с него и не меняйте, пока за несколько недель реальных данных не проявится конкретная проблема.
- Предустановки отражают один компромисс: Lenient идентифицирует больше людей, но с большим риском ошибочных сопоставлений; Strict почти никогда не ошибается, но оставляет больше людей в статусе "Unsure".
- Меняйте по одному разделу за раз и выжидайте несколько дней, прежде чем оценивать результат: изменения проявляются только в совокупности (следите за ключевым показателем Unsure % в разделе Отчёты).
- На страницах настроек есть интерактивная блок-схема Logic Visualisation, построенная по текущим значениям вашего объекта. Узлы схемы кликабельны ("Tap to scroll to this setting"), поэтому это лучший способ проверить, что на самом деле делает изменение.
Сопоставление участников
Управляет решением, принимаемым на этапах 3–5 процесса: когда лицо можно уверенно считать участником?
Рисунок 1. Member Matching: предустановки вверху, интерактивная блок-схема Logic Visualisation ниже
Предустановки
| Порог | Lenient | Balanced (по умолчанию) | Strict |
|---|---|---|---|
| Identified Match Threshold | 80 | 85 | 92 |
| Drop Threshold | 55 | 45 | 35 |
| Identified Collection Search Floor | 35 | 40 | 47 |
Отдельные пороги
Рисунок 2. Отдельные ползунки Member Matching, у каждого указано значение по умолчанию
| Параметр | По умолчанию | Назначение |
|---|---|---|
| Identified Match Threshold | 85% | Минимальное сходство для подтверждения лица как участника. Самый важный ползунок |
| Drop Threshold | 45% | Частичное совпадение ниже этого значения отбрасывается, а не сохраняется как "unsure" |
| Identified Collection Search Floor | 40% | Минимальное сходство, при котором кандидаты вообще возвращаются поиском |
| Visiting Member Bonus | +5 | Баллы сходства, добавляемые, если кандидат недавно отметился при входе, — сопоставление с учётом посещений |
| Check-in Lookback Window | "(Default: 30 mins)" | Насколько недавней должна быть отметка при входе, чтобы начислялся бонус |
| Borderline Confidence Zone | "(Default: +7)" | Оценки в этом диапазоне выше порога совпадения проходят дополнительную проверку позы |
| Identified pose limits | Yaw 55° / Pitch 30° / Roll 30° | Максимальные углы поворота головы, допустимые для пограничных совпадений |
Когда стоит отказаться от Balanced:
- Высокий Unsure %, хотя участники хорошо узнаваемы на камере → сначала улучшите фотографии участников (отфильтруйте список People по "Invalid Photo"); только после этого рассматривайте Lenient.
- Любая подтверждённая ошибочная идентификация → немедленно переключитесь на Strict (или повысьте порог совпадения): неверная личность, привязанная к обнаружениям, обходится гораздо дороже, чем неидентифицированный посетитель.
- Камера у стойки регистрации с широкой корреляцией отметок при входе → небольшое увеличение Check-in Lookback Window может повысить идентификацию на объектах, где участники задерживаются, прежде чем пройти мимо камеры; бонус при этом оставляйте умеренным.
Теневые профили
Управляет этапами 6–7 процесса: когда несопоставленные лица привязываются к существующим теневым профилям и насколько строго система подходит к созданию новых.
Рисунок 3. Shadow Profiles: предустановка качества, пороги и блок-схема обработки теневых профилей
| Параметр | По умолчанию | Назначение |
|---|---|---|
| Profile Link Threshold | 80% | Минимальное сходство для привязки обнаружения к существующему теневому профилю — решение «тот же посетитель, что и вчера» |
| Duplicate Prevention Threshold | 90% | Сходство, при котором заключительная повторная проверка на состояние гонки считает «новое» лицо уже созданным профилем |
| Minimum Detection Confidence | 90% | Уверенность ИИ в том, что на изображении настоящее лицо, необходимая для попытки создать профиль |
| Unidentified pose limits | Yaw 30° / Pitch 35° / Roll 60° | Максимальные углы поворота головы, при которых фотография может стать основой нового профиля; намеренно строже, чем при сопоставлении, поскольку эта фотография становится долговременным эталоном |
| Quality preset | Balanced | Определяет двухуровневые проверки качества фотографий, описанные ниже |
Предустановка качества (Lenient / Balanced / Strict) задаёт планку для Tier 1 — Fast Quality Checks ("Sharpness · Contrast · Lighting · Exposure · Dynamic Range · Eye Aspect Ratio", ~10–60 мс) и Tier 2 — ISO Quality Checks ("Face Occlusion · Eyes · Mouth · Head Pose · Illumination · Exposure · Compression · Expression", ~5–10 с). Каждое базовое значение можно изменить отдельно — минимальное разрешение, резкость, контраст, симметрию освещения, границы экспозиции, динамический диапазон, соотношение сторон глаза и полный набор ISO-проверок, включая фильтр ИК/ночного видения и минимальную общую оценку качества, — но индивидуальные изменения здесь лучше вносить под руководством службы поддержки: предустановки подходят практически для всех реальных объектов.
Таблица симптомов:
| Симптом | Вероятное решение |
|---|---|
| Один и тот же посетитель каждый день получает новый профиль "Unsure" | Предустановка качества слишком строга для вашего освещения или слишком высок Profile Link Threshold — сначала попробуйте качество Lenient |
| Два разных человека объединены в один теневой профиль | Повысьте Profile Link Threshold или переключитесь на Strict |
| Лавина мусорных профилей (тени, отражения, экраны) | Повысьте Minimum Detection Confidence; добавьте статичные источники ложных срабатываний в чёрный список |
Самообучение
Управляет процессом корреляции с посещениями. Отображается, только если включён параметр Enhanced AI Analysis.
Рисунок 4. Настройки Self Learning: требования к доказательствам и проверки
| Параметр | По умолчанию для Balanced | Назначение |
|---|---|---|
| Minimum visits | 8 | Число коррелирующих посещений, необходимое для решения о привязке, — планка доказательности |
| Lookback period | ~2 месяца (60 дней) | Какой объём истории учитывается при корреляции |
| Timing window | ±10 минут | Насколько близко к отметке при входе должно быть обнаружение, чтобы считаться коррелирующим |
| Gender check | вкл. | Обнаруженные признаки должны совпадать с записью участника, иначе → Pending Review |
| Age check | выкл. (допуск 10 лет) | Необязательная вторая проверка |
Как выбрать предустановку: Lenient создаёт привязки быстрее и на меньшем объёме доказательств (подходит для небольших объектов, где персонал всё равно проверяет очередь); Strict требует больше посещений и более жёсткой проверки (подходит там, где автоматическая ошибочная привязка недопустима). Помните о структурной защите, которую не меняет ни одна предустановка: корреляция должна указывать ровно на одного участника, иначе результат — No match.
Что нельзя настроить
Для полноты картины — части процесса, которые зафиксированы намеренно:
- Порог проверки по чёрному списку (95%) — см. раздел Чёрный список.
- Правила автоматических теневых фотографий (сходство от 99%, небольшой ротируемый лимит на человека, периоды ожидания), которые поддерживают актуальность распознавания, — см. раздел Self Learning.
Связанные страницы
- Как это работает — процесс, которым управляют эти настройки
- Self Learning — консоль проверки
- Устранение неполадок — проблемы распознавания и их типичные причины