Nasıl çalışır

Bu sayfa AI Insights & People'ın arkasındaki kavramsal modeli açıklar: bir kameranın bir yüzü görmesiyle o yüzün People zaman çizelgenizde tanımlanmış bir üye, "Unsure" bir ziyaretçi olarak görünmesi ya da hiç görünmemesi arasında ne olduğunu.

Ürünü kullanmak için bunların hiçbirine ihtiyacınız yoktur; ancak bu bilgiler ince ayar ayarlarını ve Self Learning inceleme kuyruğunu anlamayı çok kolaylaştırır. Aynı süreç, Member Matching ve Shadow Profiles ayarlar sayfalarındaki Logic Visualisation panellerinde tesisinizin gerçek eşikleriyle canlı olarak çizilir.

Temel kavramlar

Tanımlama süreci

Algılanan her yüz aynı sıralı karar zincirinden geçer. Sıra önemlidir: önceki bir aşamanın sonucu sonraki aşamaların çalışmasını engeller.

1. Kara liste kontrolü (her zaman ilk)

Yüz, tesisinizin kara liste koleksiyonuyla sabit 95% eşikte (yapılandırılamaz) karşılaştırılır. Eşleşme olursa işlem hemen durur: algılama atılır ve zaman çizelgesinde hiç görünmez. Kara listeyi posterler ve mankenler gibi sabit hatalı pozitiflere karşı etkili kılan budur; bkz. Kara liste.

2. Yüz çıkarma

Sistem görüntüde gerçekten kullanılabilir bir yüz olduğunu doğrular ve yüzün özelliklerini, pozunu ve bir güven puanını çıkarır. Yüz yoksa → atılır.

3. Tanımlanmış üyelerde arama

Yüz, tanımlanmış koleksiyonda, yani doğrulanmış fotoğrafları veya daha önce onaylanmış algılamaları olan her üyede aranır. Arama Identified Collection Search Floor değerinden yukarı doğru çalışır (Balanced hazır ayarında varsayılan 40% benzerlik); böylece sınırdaki adaylar en azından değerlendirilir.

4. Ziyaret destekli eşleştirme

Son karardan önce sistem tesisteki son girişleri kontrol eder. Aday bir üye Check-in Lookback Window (varsayılan 30 dakika) içinde giriş yaptıysa benzerlik puanına Visiting Member Bonus (varsayılan +5) eklenir. Mantığı şudur: Alex Nguyen'e 82% benzeyen biri üç dakika önce Alex Nguyen'in kartını okuttuysa, bu kişi neredeyse kesinlikle Alex'tir.

5. Eşleşme kararı

• Puan ≥ Identified Match Threshold (varsayılan 85%, Balanced) → algılama o üye olarak onaylanır.
• Sınırdaki puanlar, yani Borderline Confidence Zone (eşiğin varsayılan +7 puan üstü) içindekiler, ek bir poz kontrolünden geçer: yüz makul ölçüde öne bakıyor olmalıdır (varsayılan tanımlanmış sınırları: yaw 55° / pitch 30° / roll 30°). Sınırdaki güvene sahip dik açılı yüzler, yanlış bir tanımlama riskine girmek yerine atılır.
• Drop Threshold altındaki puan (varsayılan 45%) → benzerlik "not high enough to confirm the correct person with certainty" durumundadır ve algılama eşleştirmeden çıkarılır.
• Aradaki her şey → kişi unsure olarak değerlendirilir ve 6. adıma geçer.

6. Gölge profil eşleştirme

Eşleşmeyen yüzler, daha önce görülen unsure kişilerin gölge profillerinden oluşan tanımlanmamış koleksiyonda aranır:

• Puan ≥ Profile Link Threshold (varsayılan 80%) → algılama o mevcut gölge profile bağlanır. Aynı ziyaretçi günler ve kameralar boyunca aynı "Unsure - …" kimliğini korur.
• Eşleşme yok → algılama yeni bir gölge profil için aday olur, ancak yalnızca kalite kontrollerinden sonra (sonraki adım).

7. Yeni gölge profiller için kalite kontrolleri

Bir gölge profil oluşturmak, sistemin haftalarca karşılaştırma yapacağı bir referans fotoğrafa bağlanmak demektir; bu nedenle fotoğrafın iyi olması gerekir. İki kademe sırayla çalışır:

Geçen fotoğraflar özellik analizinden (tahmini yaş, cinsiyet, duygu) ve ardından son bir yarış koşulu kontrolünden geçer: algılamalar paralel işlendiğinden sistem profili oluşturmadan önce gölge koleksiyonunda bir kez daha arama yapar; böylece aynı yeni ziyaretçinin iki karesi iki profil oluşturmaz. Sonuç ya New Shadow Profile Created ya da Matched Existing Shadow Profile olur.

Bu eşiklerin tümü Lenient / Balanced / Strict hazır ayarlarıyla ayarlanabilir; bkz. Yüz tanıma ince ayarı.

Self learning: tanımlama boşluğunu kapatma

Yüz eşleştirme tek başına fotoğrafı olmayan, ya da doğrulamayı geçemeyecek kadar kötü fotoğrafı olan bir üyeyi tanımlayamaz. Self Learning bu sorunu biyometri yerine davranışla çözer:

1. Tanımlanmamış her kişinin algılama zamanları, bir geriye bakış süresi boyunca üye girişleriyle ilişkilendirilir (varsayılan olarak 8 ilişkili ziyaret gerekir; son birkaç ayın geçmişine bakılır ve her girişin iki yanında yaklaşık 10 dakikalık bir zaman aralığı kullanılır).
2. Bu kişi her algılandığında tutarlı biçimde tam olarak bir üye giriş yaptıysa doğrulama kontrolleri çalışır (cinsiyet uyumu, isteğe bağlı yaş toleransı).
3. Kontroller geçerse → profil o üyeye otomatik olarak bağlanır. Kontroller başarısız olursa → bir kişinin karar vermesi için Pending Review kuyruğuna düşer. Birden çok aday üye varsa → eşleşme yok; sistem izlemeye devam eder.

Ayrıca bir kişi tanımlandıktan sonra sistem, yüz referansını sessizce güncel tutar: neredeyse kusursuz eşleşmeler (99%+ benzerlik) kişi başına küçük ve dönüşümlü bir setle (6) sınırlı olmak üzere gölge fotoğraf olarak otomatik eklenebilir; böylece görünüm değiştikçe tanıma çalışmaya devam eder. Otomatik eklenen bu fotoğraflar profilde "Auto-added by self-learning" olarak etiketlenir.

Sürecin tamamı, durumları ve inceleme iş akışı Self Learning sayfasında açıklanmıştır.

Algılamalardan zaman çizelgesine

Ham algılamalar okunamaz olacağından zaman çizelgesi ziyaretleri gösterir: algılamalar Detection Grouping ayarları kullanılarak gruplar halinde birleştirilir. Varsayılan olarak 45 dakikalık bir aradan sonra yeni bir ziyaret başlar ve tanımlanmamış kişiler yalnızca 5 dakikaya yayılan en az 3 algılama ile görünür (böylece bir kapı kamerasının önünden kısa süreliğine geçen biri görünümü kalabalıklaştırmaz). Her kısa görünmeyi görmek istediğinizde zaman çizelgesindeki bir araç çubuğu düğmesiyle bu eşik filtresini devre dışı bırakabilirsiniz.

Ne nerede çalışır

Her tesisin kendine ait yalıtılmış yüz koleksiyonları (tanımlanmış, tanımlanmamış ve kara liste) vardır; tanıma hiçbir zaman tesisler arasında geçmez. Yüz görüntüleri ve yapay zeka meta verileri seçtiğiniz depolama bölgesinde saklanır ve AI Metadata saklama süresi (varsayılan 24 ay) dolduğunda silinir. Bkz. Güvenlik ve gizlilik.

Sözlük