Cách hoạt động

Trang này giải thích mô hình khái niệm đằng sau AI Insights & People: điều gì xảy ra từ lúc camera nhìn thấy một khuôn mặt cho đến khi khuôn mặt đó xuất hiện trên dòng thời gian về con người dưới dạng một hội viên đã được nhận dạng, một khách "Unsure", hoặc hoàn toàn không xuất hiện.

Bạn không cần biết những điều này để sử dụng sản phẩm — nhưng chúng giúp việc suy xét các cài đặt tinh chỉnh và hàng đợi xem xét Self Learning trở nên dễ dàng hơn nhiều. Chính quy trình này được vẽ trực tiếp, với các ngưỡng thực tế của cơ sở của bạn, trong các bảng Logic Visualisation trên các trang cài đặt Member Matching và Shadow Profiles.

Các khái niệm chính

Quy trình nhận dạng

Mọi khuôn mặt được phát hiện đều đi qua cùng một chuỗi quyết định theo thứ tự. Thứ tự rất quan trọng — kết quả của một giai đoạn trước sẽ ngăn các giai đoạn sau chạy.

1. Kiểm tra danh sách đen (luôn chạy đầu tiên)

Khuôn mặt được so sánh với bộ sưu tập danh sách đen của cơ sở bạn ở ngưỡng cố định 95% (không thể cấu hình). Nếu khớp, quá trình xử lý dừng ngay lập tức: lần phát hiện bị loại bỏ và không bao giờ xuất hiện trên dòng thời gian. Đây là điều giúp danh sách đen hiệu quả trước các kết quả dương tính giả cố định như áp phích và ma-nơ-canh — xem Danh sách đen.

2. Trích xuất khuôn mặt

Hệ thống xác minh rằng hình ảnh thực sự có một khuôn mặt có thể sử dụng được và trích xuất đặc điểm, tư thế cùng điểm tin cậy của khuôn mặt đó. Không có khuôn mặt → bị loại bỏ.

3. Tìm kiếm trong các hội viên đã được nhận dạng

Khuôn mặt được tìm kiếm trong bộ sưu tập đã nhận dạng — mọi hội viên có ảnh đã được xác thực hoặc có các lần phát hiện đã được xác nhận trước đó. Tìm kiếm chạy từ Identified Collection Search Floor trở lên (mặc định độ tương đồng 40% ở cấu hình đặt sẵn Balanced) để các ứng viên ở mức ranh giới ít nhất cũng được xem xét.

4. Đối chiếu có hỗ trợ từ lượt ghé thăm

Trước khi đưa ra quyết định cuối cùng, hệ thống kiểm tra các lượt check-in gần đây tại cơ sở. Nếu một hội viên ứng viên đã check-in trong Check-in Lookback Window (mặc định 30 mins), điểm tương đồng của họ sẽ được cộng Visiting Member Bonus (mặc định +5). Lý do: nếu một người giống Alex Nguyen 82% vừa quẹt thẻ của Alex Nguyen ba phút trước, thì gần như chắc chắn đó là Alex.

5. Quyết định đối chiếu

• Điểm ≥ Identified Match Threshold (mặc định 85%, Balanced) → lần phát hiện được xác nhận là hội viên đó.
• Điểm ở mức ranh giới — nằm trong Borderline Confidence Zone (mặc định +7 điểm trên ngưỡng) — sẽ được kiểm tra tư thế bổ sung: khuôn mặt phải hướng tương đối thẳng về phía trước (giới hạn mặc định cho người đã nhận dạng: yaw 55° / pitch 30° / roll 30°). Các khuôn mặt ở góc nghiêng lớn với độ tin cậy ở mức ranh giới sẽ bị loại bỏ thay vì chấp nhận rủi ro nhận dạng sai.
• Điểm dưới Drop Threshold (mặc định 45%) → độ tương đồng "not high enough to confirm the correct person with certainty" và lần phát hiện bị loại khỏi quá trình đối chiếu.
• Bất kỳ điểm nào nằm giữa → người đó được coi là chưa chắc chắn và tiếp tục sang bước 6.

6. Đối chiếu shadow profile

Các khuôn mặt chưa khớp được tìm kiếm trong bộ sưu tập chưa nhận dạng — các shadow profile của những người chưa chắc chắn đã từng được nhìn thấy:

• Điểm ≥ Profile Link Threshold (mặc định 80%) → lần phát hiện được liên kết với shadow profile hiện có đó. Cùng một khách giữ nguyên danh tính "Unsure - …" qua nhiều ngày và nhiều camera.
• Không khớp → lần phát hiện trở thành ứng viên cho một shadow profile mới, nhưng chỉ sau khi qua các cổng chất lượng (bước tiếp theo).

7. Cổng chất lượng cho shadow profile mới

Tạo một shadow profile đồng nghĩa với việc cam kết dùng một ảnh tham chiếu mà hệ thống sẽ so sánh trong nhiều tuần — vì vậy ảnh phải tốt. Hai tầng kiểm tra chạy theo thứ tự:

Các ảnh vượt qua sẽ được phân tích thuộc tính (độ tuổi ước tính, giới tính, cảm xúc) và sau đó là một bước kiểm tra lại chống xung đột đồng thời cuối cùng: vì các lần phát hiện được xử lý song song, hệ thống tìm kiếm bộ sưu tập shadow thêm một lần nữa trước khi tạo hồ sơ, để hai khung hình của cùng một khách mới không tạo ra hai hồ sơ. Kết quả là New Shadow Profile Created hoặc Matched Existing Shadow Profile.

Tất cả các ngưỡng này đều có thể tinh chỉnh thông qua các cấu hình đặt sẵn Lenient / Balanced / Strict — xem Tinh chỉnh nhận dạng khuôn mặt.

Self learning: lấp đầy khoảng trống nhận dạng

Chỉ riêng đối chiếu khuôn mặt không thể nhận dạng một hội viên không có ảnh — hoặc có ảnh quá kém để vượt qua bước xác thực. Self Learning giải quyết vấn đề này bằng hành vi thay vì sinh trắc học:

1. Thời điểm phát hiện của mỗi người chưa được nhận dạng được tương quan với các lượt check-in của hội viên trong một khoảng thời gian nhìn lại (mặc định cần 8 lượt ghé thăm có tương quan, xem xét lịch sử trong các tháng gần đây, với khoảng thời gian khoảng 10 phút trước và sau mỗi lượt check-in).
2. Nếu có đúng một hội viên luôn check-in mỗi khi người này được phát hiện, các bước kiểm tra xác thực sẽ chạy (khớp giới tính, dung sai độ tuổi tùy chọn).
3. Kiểm tra đạt → hồ sơ được tự động liên kết với hội viên đó. Kiểm tra không đạt → hồ sơ được đưa vào hàng đợi Pending Review để con người quyết định. Có nhiều hội viên ứng viên → không khớp; hệ thống tiếp tục theo dõi.

Ngoài ra, khi một người đã được nhận dạng, hệ thống âm thầm giữ cho ảnh tham chiếu khuôn mặt của họ luôn cập nhật: các kết quả khớp gần như hoàn hảo (độ tương đồng từ 99% trở lên) có thể được tự động thêm làm shadow photo, giới hạn ở một tập nhỏ xoay vòng (6) cho mỗi người, để việc nhận dạng tiếp tục hoạt động khi ngoại hình thay đổi. Các ảnh được thêm tự động này được gắn nhãn "Auto-added by self-learning" trong hồ sơ.

Toàn bộ quy trình, các trạng thái và quy trình xem xét được mô tả trong Self Learning.

Từ lần phát hiện đến dòng thời gian

Các lần phát hiện thô sẽ rất khó đọc, vì vậy dòng thời gian hiển thị lượt ghé thăm: các lần phát hiện được gộp thành nhóm theo cài đặt Detection Grouping — theo mặc định, một lượt ghé thăm mới bắt đầu sau khoảng cách 45 phút, và người chưa được nhận dạng chỉ xuất hiện khi có ít nhất 3 lần phát hiện trải dài trong 5 phút (để một người chỉ đi ngang qua camera ở cửa trong chốc lát không làm rối chế độ xem). Một nút bật/tắt trên thanh công cụ của dòng thời gian có thể tắt bộ lọc ngưỡng này khi bạn muốn thấy mọi lần xuất hiện ngắn.

Thành phần nào chạy ở đâu

Mỗi cơ sở có các bộ sưu tập khuôn mặt riêng biệt (đã nhận dạng, chưa nhận dạng và danh sách đen) — việc nhận dạng không bao giờ vượt qua ranh giới giữa các cơ sở. Hình ảnh khuôn mặt và siêu dữ liệu AI được lưu trữ trong vùng lưu trữ bạn đã chọn và hết hạn theo thời gian lưu giữ AI Metadata (mặc định 24 tháng). Xem Bảo mật và quyền riêng tư.

Bảng thuật ngữ