วิธีการทำงาน

ในหน้านี้

หน้านี้อธิบายแบบจำลองเชิงแนวคิดเบื้องหลัง AI Insights & People ว่าเกิดอะไรขึ้นระหว่างที่กล้องเห็นใบหน้าจนถึงตอนที่ใบหน้านั้นปรากฏบนไทม์ไลน์ของบุคคล ในฐานะสมาชิกที่ระบุตัวได้ ผู้มาเยือนที่เป็น "Unsure" หรือไม่ปรากฏเลย

คุณไม่จำเป็นต้องรู้เรื่องเหล่านี้เพื่อใช้งานผลิตภัณฑ์ แต่จะช่วยให้เข้าใจการตั้งค่าการปรับแต่งและคิวการตรวจสอบของ Self Learning ได้ง่ายขึ้นมาก กระบวนการเดียวกันนี้แสดงแบบสดพร้อมเกณฑ์จริงของสถานที่ของคุณในแผง Logic Visualisation บนหน้าการตั้งค่า Member Matching และ Shadow Profiles

องค์ประกอบหลัก

คำศัพท์	ความหมาย
Detection	ใบหน้าหนึ่งใบที่จับได้ในเฟรมของกล้อง
Track	การพบเห็นบุคคลเดียวกันอย่างต่อเนื่องหนึ่งครั้งบนกล้องหนึ่งตัว ซึ่งเป็นการรวมการตรวจจับหลายครั้งเข้าด้วยกัน
Visit	แทร็กที่จัดกลุ่มข้ามกล้องเป็นการเข้าใช้หนึ่งครั้ง ควบคุมโดยการตั้งค่า Detection Grouping
Identified person	การตรวจจับที่จับคู่กับระเบียนสมาชิกที่ซิงค์ไว้
Unsure person	บุคคลจริงที่ระบบติดตามได้อย่างสม่ำเสมอแต่ยังผูกกับสมาชิกไม่ได้ แสดงเป็น "Unsure - "
Shadow profile	โปรไฟล์ภายในที่สร้างขึ้นสำหรับบุคคลที่ไม่แน่ใจ เป็นภาพอ้างอิงใบหน้าที่ระบบใช้เปรียบเทียบกับการตรวจจับในอนาคต
Shadow photos	"Additional face images used by the facial recognition engine to help identify this person. They are separate to the profile photo synchronised from external systems like your member management system." (อ้างอิงจาก UI)
Blacklisted face	ใบหน้าที่คุณสั่งให้ระบบเพิกเฉยโดยสิ้นเชิง ดูบัญชีดำ
Check-in	เหตุการณ์การรูดบัตร/การเข้าที่ซิงค์จากระบบจัดการสมาชิกของคุณ ใช้สำหรับการจับคู่โดยอาศัยการเข้าใช้และ Self Learning

กระบวนการระบุตัวตน

ใบหน้าทุกใบที่ตรวจพบจะผ่านลำดับการตัดสินใจเดียวกันตามลำดับ ลำดับนี้มีความสำคัญ เนื่องจากผลลัพธ์ของขั้นก่อนหน้าจะทำให้ขั้นถัดไปไม่ทำงาน

1. การตรวจสอบบัญชีดำ (ทำก่อนเสมอ)

ใบหน้าจะถูกเปรียบเทียบกับชุดข้อมูลบัญชีดำของสถานที่ของคุณที่เกณฑ์คงที่ 95% (กำหนดค่าไม่ได้) หากตรงกัน การประมวลผลจะหยุดทันที การตรวจจับจะถูกตัดออกและไม่ปรากฏบนไทม์ไลน์เลย นี่คือสิ่งที่ทำให้บัญชีดำมีประสิทธิภาพในการจัดการผลบวกลวงที่อยู่กับที่ เช่น โปสเตอร์และหุ่นโชว์ ดูบัญชีดำ

2. การแยกใบหน้า

ระบบจะตรวจสอบว่ามีใบหน้าที่ใช้งานได้จริงในภาพ และแยกคุณลักษณะ ท่าทาง และคะแนนความมั่นใจออกมา หากไม่มีใบหน้า → ตัดออก

3. ค้นหาสมาชิกที่ระบุตัวได้

ใบหน้าจะถูกค้นหาในชุดข้อมูลที่ระบุตัวได้ ซึ่งประกอบด้วยสมาชิกทุกคนที่มีรูปถ่ายที่ผ่านการตรวจสอบหรือการตรวจจับที่ยืนยันแล้วก่อนหน้านี้ การค้นหาจะเริ่มจาก Identified Collection Search Floor ขึ้นไป (ค่าเริ่มต้นคือความคล้ายคลึง 40% ในค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแบบ Balanced) เพื่อให้ผู้ที่อาจตรงกันซึ่งอยู่ในเกณฑ์ก้ำกึ่งได้รับการพิจารณาเป็นอย่างน้อย

4. การจับคู่โดยอาศัยการเข้าใช้

ก่อนการตัดสินใจขั้นสุดท้าย ระบบจะตรวจสอบการเช็คอินล่าสุดที่สถานที่ หากสมาชิกที่อาจตรงกันเช็คอินภายใน Check-in Lookback Window (ค่าเริ่มต้น 30 นาที) คะแนนความคล้ายคลึงของสมาชิกนั้นจะได้รับ Visiting Member Bonus (ค่าเริ่มต้น +5) เหตุผลคือ หากบุคคลที่ดูเหมือน Alex Nguyen 82% เพิ่งรูดบัตรของ Alex Nguyen เมื่อสามนาทีก่อน ก็เกือบแน่นอนว่าบุคคลนั้นคือ Alex

5. การตัดสินใจจับคู่

คะแนน ≥ Identified Match Threshold (ค่าเริ่มต้น 85%, Balanced) → การตรวจจับได้รับการยืนยันว่าเป็นสมาชิกนั้น
คะแนนที่อยู่ในเกณฑ์ก้ำกึ่ง ซึ่งอยู่ภายใน Borderline Confidence Zone (ค่าเริ่มต้น +7 คะแนนเหนือเกณฑ์) จะได้รับการตรวจสอบท่าทางเพิ่มเติม โดยใบหน้าต้องหันไปด้านหน้าพอสมควร (ขีดจำกัดเริ่มต้นสำหรับผู้ที่ระบุตัวได้: yaw 55° / pitch 30° / roll 30°) ใบหน้าที่มีมุมเอียงมากและมีความมั่นใจอยู่ในเกณฑ์ก้ำกึ่งจะถูกตัดออกแทนที่จะเสี่ยงต่อการระบุตัวผิด
คะแนนต่ำกว่า Drop Threshold (ค่าเริ่มต้น 45%) → ความคล้ายคลึง "not high enough to confirm the correct person with certainty" และการตรวจจับจะถูกตัดออกจากการจับคู่
คะแนนที่อยู่ระหว่างนั้น → บุคคลนั้นจะถือว่าไม่แน่ใจ และดำเนินการต่อในขั้นตอนที่ 6

6. การจับคู่ Shadow Profile

ใบหน้าที่ไม่ตรงกับสมาชิกจะถูกค้นหาในชุดข้อมูลที่ไม่ระบุตัว ซึ่งเป็น Shadow Profile ของบุคคลที่ไม่แน่ใจที่เคยพบเห็นมาก่อน:

คะแนน ≥ Profile Link Threshold (ค่าเริ่มต้น 80%) → การตรวจจับจะเชื่อมโยงกับ Shadow Profile ที่มีอยู่นั้น ผู้มาเยือนคนเดิมจะคงตัวตน "Unsure - …" เดิมไว้ข้ามวันและข้ามกล้อง
ไม่ตรงกัน → การตรวจจับจะกลายเป็นผู้ที่อาจใช้สร้าง Shadow Profile ใหม่ แต่ต้องผ่านเกณฑ์คุณภาพก่อน (ขั้นตอนถัดไป)

7. เกณฑ์คุณภาพสำหรับ Shadow Profile ใหม่

การสร้าง Shadow Profile หมายถึงการใช้รูปถ่ายอ้างอิงที่ระบบจะใช้เปรียบเทียบเป็นเวลาหลายสัปดาห์ ดังนั้นรูปถ่ายต้องมีคุณภาพดี โดยมีการตรวจสอบสองระดับทำงานตามลำดับ:

เกณฑ์	สิ่งที่ตรวจสอบ	ความเร็ว
Detection Confidence Gate	ความมั่นใจของ AI ว่าพบใบหน้าจริง (ค่าขั้นต่ำเริ่มต้น 90) หากต่ำกว่านี้ ภาพจะถูกตัดออกทันที "no quality checks, no profile search"	ทันที
Pose check	เข้มงวดกว่าการจับคู่สมาชิก (ขีดจำกัดเริ่มต้นสำหรับผู้ที่ไม่ระบุตัว: yaw 30° / pitch 35° / roll 60°) รูปถ่ายอ้างอิงที่มีมุมไม่ดีจะทำให้จัดกลุ่มบุคคลผิดในภายหลัง	ทันที
Tier 1 — Fast Quality Checks	"Sharpness · Contrast · Lighting · Exposure · Dynamic Range · Eye Aspect Ratio" ปฏิเสธรูปถ่ายที่ใช้งานไม่ได้อย่างชัดเจน	ประมาณ 10–60 ms
Tier 2 — ISO Quality Checks	การประเมินคุณภาพภาพตามมาตรฐาน: "Face Occlusion · Eyes · Mouth · Head Pose · Illumination · Exposure · Compression · Expression"	ประมาณ 5–10 s

รูปถ่ายที่ผ่านจะได้รับการวิเคราะห์คุณลักษณะ (อายุโดยประมาณ เพศ อารมณ์) จากนั้นจึงตรวจสอบซ้ำเพื่อป้องกันการทำงานซ้อนกัน (race condition) เป็นขั้นสุดท้าย เนื่องจากการตรวจจับประมวลผลแบบขนาน ระบบจึงค้นหาในชุดข้อมูล Shadow อีกครั้งก่อนสร้างโปรไฟล์ เพื่อไม่ให้สองเฟรมของผู้มาเยือนใหม่คนเดียวกันสร้างโปรไฟล์สองรายการ ผลลัพธ์จะเป็น New Shadow Profile Created หรือ Matched Existing Shadow Profile

เกณฑ์ทั้งหมดนี้ปรับแต่งได้ผ่านค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแบบ Lenient / Balanced / Strict ดูการปรับแต่งการจดจำใบหน้า

Self Learning: ปิดช่องว่างของการระบุตัวตน

การจับคู่ใบหน้าเพียงอย่างเดียวไม่สามารถระบุตัวสมาชิกที่ไม่มีรูปถ่าย หรือมีรูปถ่ายคุณภาพต่ำเกินกว่าจะผ่านการตรวจสอบได้ Self Learning แก้ปัญหานี้โดยใช้พฤติกรรมแทนข้อมูลชีวมิติ:

เวลาการตรวจจับของบุคคลที่ไม่ระบุตัวแต่ละคนจะถูกนำไปหาความสัมพันธ์กับการเช็คอินของสมาชิกในช่วงเวลาย้อนหลัง (ค่าเริ่มต้นต้องมีการเข้าใช้ที่มีความสัมพันธ์กัน 8 ครั้ง โดยดูประวัติในช่วงหลายเดือนล่าสุด และมีช่วงเวลาประมาณ 10 นาทีก่อนและหลังการเช็คอินแต่ละครั้ง)
หากมีสมาชิกเพียงคนเดียวที่เช็คอินอย่างสม่ำเสมอทุกครั้งที่ตรวจพบบุคคลนี้ ระบบจะเรียกใช้การตรวจสอบความถูกต้อง (ความสอดคล้องของเพศ และค่าความคลาดเคลื่อนของอายุซึ่งเป็นตัวเลือก)
ผ่านการตรวจสอบ → โปรไฟล์จะเชื่อมโยงโดยอัตโนมัติกับสมาชิกนั้น ไม่ผ่านการตรวจสอบ → โปรไฟล์จะเข้าสู่คิว Pending Review เพื่อให้บุคคลตัดสินใจ มีสมาชิกที่อาจตรงกันหลายคน → ไม่ตรงกัน และระบบจะเฝ้าดูต่อไป

นอกจากนี้ เมื่อบุคคลได้รับการระบุตัวแล้ว ระบบจะคอยรักษาภาพอ้างอิงใบหน้าให้เป็นปัจจุบันอยู่เบื้องหลัง โดยการจับคู่ที่เกือบสมบูรณ์แบบ (ความคล้ายคลึง 99% ขึ้นไป) สามารถเพิ่มเป็นรูปถ่ายเงาได้โดยอัตโนมัติ จำกัดไว้เป็นชุดเล็ก ๆ ที่หมุนเวียน (6 รูป) ต่อบุคคล เพื่อให้การจดจำยังคงทำงานได้เมื่อรูปลักษณ์เปลี่ยนไป รูปถ่ายที่เพิ่มโดยอัตโนมัติเหล่านี้จะมีป้ายกำกับ "Auto-added by self-learning" ในโปรไฟล์

กระบวนการทั้งหมด สถานะต่าง ๆ และขั้นตอนการตรวจสอบมีเอกสารอยู่ใน Self Learning

จากการตรวจจับสู่ไทม์ไลน์

การตรวจจับดิบจะอ่านไม่รู้เรื่อง ไทม์ไลน์จึงแสดงการเข้าใช้ ซึ่งเป็นการตรวจจับที่รวมเป็นกลุ่มโดยใช้การตั้งค่า Detection Grouping โดยค่าเริ่มต้น การเข้าใช้ครั้งใหม่จะเริ่มขึ้นหลังจากเว้นช่วง 45 นาที และบุคคลที่ไม่ระบุตัวจะปรากฏก็ต่อเมื่อมีการตรวจจับอย่างน้อย 3 ครั้งในช่วง 5 นาที (เพื่อไม่ให้ผู้ที่เดินผ่านกล้องที่ประตูเพียงชั่วครู่ทำให้มุมมองรก) สวิตช์ในแถบเครื่องมือของไทม์ไลน์สามารถปิดตัวกรองเกณฑ์นี้ได้เมื่อคุณต้องการดูการปรากฏตัวช่วงสั้น ๆ ทุกครั้ง

ส่วนใดทำงานที่ใด

ขั้นตอน	ตำแหน่งที่ทำงาน
การรับวิดีโอ การตรวจจับบุคคลในเฟรม	บน Edge Processor ที่สถานที่ของคุณ
การจับคู่ใบหน้า Shadow Profile เกณฑ์คุณภาพ การวิเคราะห์คุณลักษณะ	บนคลาวด์ โดยใช้ชุดข้อมูลใบหน้าส่วนตัวของสถานที่ของคุณ
การซิงค์สมาชิก/การเช็คอิน	คลาวด์ จากระบบจัดการสมาชิกของคุณผ่านการผสานรวม Partner
การหาความสัมพันธ์ของ Self Learning	คลาวด์ ตามกำหนดเวลาที่เกิดซ้ำ (ต้องใช้ Enhanced AI Analysis)
ภาพรวมรายงาน	คลาวด์ สร้างขึ้นทุกวัน (สำหรับวันก่อนหน้า คำนวณในช่วงกลางคืนตามเวลาท้องถิ่นของสถานที่)

สถานที่แต่ละแห่งมีชุดข้อมูลใบหน้าที่แยกจากกันของตนเอง (ระบุตัวได้ ไม่ระบุตัว และบัญชีดำ) การจดจำจะไม่ข้ามสถานที่ ภาพใบหน้าและเมทาดาทา AI จะจัดเก็บในภูมิภาคการจัดเก็บที่คุณเลือก และจะหมดอายุตามการเก็บรักษา AI Metadata (ค่าเริ่มต้น 24 เดือน) ดูความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

อภิธานศัพท์

คำศัพท์	คำจำกัดความ
Identified Match Threshold	ความคล้ายคลึงขั้นต่ำในการยืนยันว่าใบหน้าเป็นสมาชิก (ค่าเริ่มต้น 85, Balanced)
Drop Threshold	หากต่ำกว่าค่านี้ การจับคู่บางส่วนจะถูกทิ้งทั้งหมด (ค่าเริ่มต้น 45)
Identified Collection Search Floor	ความคล้ายคลึงขั้นต่ำที่ผู้ที่อาจตรงกันจะถูกส่งกลับจากการค้นหา (ค่าเริ่มต้น 40)
Visiting Member Bonus	คะแนนความคล้ายคลึงที่เพิ่มให้เมื่อผู้ที่อาจตรงกันมีการเช็คอินล่าสุด (ค่าเริ่มต้น +5)
Check-in Lookback Window	ระยะเวลาย้อนหลังในการค้นหาการเช็คอิน (ค่าเริ่มต้น 30 นาที)
Borderline Confidence Zone	ช่วงคะแนนเหนือเกณฑ์การจับคู่ที่ใช้การตรวจสอบท่าทาง (ค่าเริ่มต้น +7)
Profile Link Threshold	ความคล้ายคลึงขั้นต่ำในการเชื่อมโยงการตรวจจับกับ Shadow Profile ที่มีอยู่ (ค่าเริ่มต้น 80)
Duplicate Prevention Threshold	ความคล้ายคลึงที่การตรวจสอบซ้ำเพื่อป้องกันการทำงานซ้อนกันจะถือว่าใบหน้า "ใหม่" เป็นโปรไฟล์ที่มีอยู่ (ค่าเริ่มต้น 90)
Minimum Detection Confidence	ระดับความมั่นใจที่ AI ต้องมีว่าภาพมีใบหน้าก่อนที่จะพยายามสร้าง Shadow Profile (ค่าเริ่มต้น 90)
Enhanced AI Analysis	การตั้งค่า General ของกล้องวงจรปิดที่เปิดใช้งานเมทาดาทาที่ละเอียดขึ้น การติดตามเส้นทาง และ Self Learning
Demeanor	การอ่านอารมณ์ของแต่ละบุคคล "Calculated from detected emotions during the visit"
Sentiment score	คะแนน 0–100 ระดับโซน/สถานที่ที่คำนวณจากการแสดงออกทางสีหน้าที่ตรวจพบ โดยถ่วงน้ำหนักตามการกำหนดค่า Sentiment Scoring ของคุณ