Tự học
Trên trang này
Thẻ Self Learning (AI Insights & People → Self Learning) là bảng điều khiển cho quy trình nhận dạng tự động. Theo chính lời của trang, tính năng này "Automatically links unidentified people to real members by correlating visit patterns with check-in data. Useful when members don't have valid profile photos or their photos are of low quality."
Trong khi đối chiếu khuôn mặt trả lời câu hỏi "khuôn mặt này có giống ảnh của một hội viên không?", Self Learning trả lời một câu hỏi khác: "mô hình có mặt của người này có khớp với mô hình check-in của đúng một hội viên không?" Đây là cách hệ thống nhận dạng những hội viên mà camera không bao giờ đối chiếu được — không có ảnh, hoặc có ảnh quá kém để vượt qua bước xác thực.
Self Learning yêu cầu bật Enhanced AI Analysis trong CCTV Settings → General. Khi tắt, các lần chạy tương quan sẽ dừng và phần cài đặt Self Learning sẽ bị ẩn.
Hình 1: Chế độ xem Self Learning — thẻ Decision Flow, các số liệu tóm tắt và hàng đợi hồ sơ
Cách một hồ sơ được giải quyết
Hình 2: Thẻ Decision Flow — "How profiles resolve", kèm dấu thời gian của lần chạy tương quan gần nhất
Thẻ Decision Flow tóm tắt bốn kết quả, đúng như giao diện liệt kê:
| Điều kiện | Kết quả |
|---|---|
| "Successfully linked to member profile" | Automatically Linked |
| "Has visit/swipe logs but not enough info to link (e.g. missing name)" | Unable to Link |
| "Enough visits + validation checks failed" | Pending Review |
| "No single member correlation" | No match |
Ở phía sau, mỗi lần chạy tương quan (dấu thời gian "Last run:" trên thẻ) thực hiện các bước sau cho mọi hồ sơ chưa được nhận dạng:
- Tương quan thời điểm phát hiện của hồ sơ với các lượt check-in của hội viên trong khoảng thời gian nhìn lại, sử dụng một khoảng thời gian quanh mỗi lượt check-in (mặc định ±10 phút).
- Đếm bằng chứng. Hồ sơ cần đạt số lượt ghé thăm có tương quan tối thiểu đã cấu hình — mặc định 8 ở cấu hình đặt sẵn Balanced. Các hồ sơ có một số bằng chứng (từ 3 trở lên) nhưng dưới mức tối thiểu sẽ ở trạng thái In Pipeline: "Profiles still gathering evidence from repeat visits and check-ins." Thẻ pipeline hiển thị "Average progress" dưới dạng "N/M visits".
- Yêu cầu đúng một ứng viên. Nếu các lượt ghé thăm tương quan với nhiều hơn một hội viên — ví dụ một cặp đôi luôn đến cùng nhau — kết quả là No match. Hệ thống sẽ không đoán giữa các ứng viên.
- Xác thực. Khi có một ứng viên và đủ số lượt ghé thăm, các bước kiểm tra xác thực sẽ chạy: khớp giới tính giữa thuộc tính được phát hiện của hồ sơ và hồ sơ hội viên (bật theo mặc định), và tùy chọn kiểm tra dung sai độ tuổi. Đạt → Automatically Linked. Không đạt → Pending Review: "Strong timing match, but one or more validation checks did not pass."
Mỗi bản ghi có một điểm tin cậy được xây dựng từ số lượt ghé thăm, số ngày khác nhau và độ trễ trung bình giữa lượt check-in và lần phát hiện (độ trễ ngắn và ổn định cho điểm cao nhất).
Tất cả các ngưỡng — số lượt ghé thăm tối thiểu, khoảng thời gian nhìn lại, khoảng thời gian quanh check-in và các bước kiểm tra xác thực — đều có thể cấu hình bằng các cấu hình đặt sẵn Lenient / Balanced / Strict trong Settings → Face Recognition → Self Learning.
Hình 3: Cài đặt Self Learning — cấu hình đặt sẵn, số lượt ghé thăm tối thiểu, khoảng thời gian nhìn lại, khoảng thời gian quanh check-in và các bước kiểm tra xác thực
Các thẻ tóm tắt
| Thẻ | Ý nghĩa (nội dung trên giao diện) |
|---|---|
| In Pipeline | "Profiles still gathering evidence from repeat visits and check-ins." |
| Automatically Linked | "Successfully matched and linked to a real member profile." |
| Pending Review | "Strong timing match, but one or more validation checks did not pass." |
| Rejected | "Reviewed mismatches that staff have explicitly ruled out." |
| Monitoring | "Profiles being monitored — guests, staff, or ambiguous visit patterns." |
Hàng đợi
Hình 4: Hàng đợi — khuôn mặt, hội viên ứng viên, lượt ghé thăm, độ trễ trung bình, điểm tin cậy và trạng thái
Các thẻ chia hàng đợi theo trạng thái: In Pipeline, Pending Review, Automatically Linked, Unable to Link, Rejected, Manually Approved và Monitoring. Ô tìm kiếm ("Search by name, ID, or personId...") giúp thu hẹp các hàng đợi lớn, và nút "Duplicates" trên thẻ pipeline hiển thị các shadow profile nghi trùng lặp nên được gộp trước — các bản trùng lặp chia nhỏ bằng chứng lượt ghé thăm và làm chậm mọi thứ.
Các cột của bảng: Faces (ảnh phát hiện của hồ sơ), Person / Member (shadow profile và hội viên ứng viên của hồ sơ), Visits, Avg Lag (từ lượt check-in đến lần camera phát hiện), Score, Status, Updated. Trạng thái của hàng bao gồm "Pipeline", "Pending Review", "Automatically Linked", "Unable to Link", "No Match", "Rejected", cùng các trạng thái tạm thời "Linking..." và "Link Failed" ("Link failed — will retry on next run").
Xem xét các kết quả khớp đang chờ
Với mỗi hàng Pending Review, hãy so sánh các khuôn mặt được phát hiện với ảnh của hội viên ứng viên và bằng chứng lượt ghé thăm của họ, sau đó:
- Approve — xác nhận kết quả khớp và liên kết hồ sơ với hội viên. Các lần phê duyệt được ghi nhận người thực hiện ("Approved by ").
- Reject — loại bỏ kết quả. Hộp thoại yêu cầu lý do — "Please provide a reason for rejecting this match. This will be recorded for audit purposes." (ví dụ "Photos clearly show different people, member data is incorrect, etc."). Các hồ sơ bị từ chối sẽ không được đề xuất lại cho cùng hội viên đó.
Hai thao tác khác hoàn thiện quy trình:
- Link — với các hàng Unable to Link, một hộp thoại tìm kiếm thủ công cho phép bạn tự chọn đúng hội viên; bằng chứng về thời gian đã có, chỉ là bước tự động thiếu dữ liệu để hoàn tất.
- Unlink — hoàn tác một liên kết tự động. Hộp thoại xác nhận nêu chính xác tác dụng của thao tác: "Are you sure you want to unlink this profile? The face data will remain merged with the member but the self-learn record will be reverted." Nếu dữ liệu khuôn mặt đã bị gộp sai, hãy xử lý tiếp trong hồ sơ của người đó.
Nửa còn lại: giữ cho khả năng nhận dạng luôn cập nhật
Self Learning cũng âm thầm hoạt động với những người đã được nhận dạng. Khi một lần phát hiện đã xác nhận là kết quả khớp gần như hoàn hảo (độ tương đồng từ 99% trở lên) và vượt qua các bước kiểm tra chất lượng và tư thế, hệ thống có thể thêm nó làm shadow photo — giới hạn ở một tập nhỏ xoay vòng gồm 6 ảnh cho mỗi người, có thời gian chờ để một lượt ghé thăm không lấp đầy cả tập. Đó là lý do các hồ sơ tích lũy những ảnh được gắn nhãn "Auto-added by self-learning" (Con người và hồ sơ) — và là lý do việc nhận dạng vẫn hoạt động khi kiểu tóc, râu và kính thay đổi.
Mẹo thực tế
- Xử lý hàng đợi Pending Review hằng tuần. Mỗi lần phê duyệt đều cải thiện vĩnh viễn khả năng nhận dạng; mỗi hàng chưa được xem xét là một hội viên đang bị tính là "Unsure" trong báo cáo của bạn.
- Gộp các bản trùng lặp trước. Hãy kiểm tra chế độ xem "Duplicates" trước khi xem xét — việc gộp sẽ hợp nhất bằng chứng lượt ghé thăm và thường đẩy các hồ sơ trong pipeline vượt ngưỡng ngay lập tức.
- Thẻ Unable to Link có nhiều mục cho thấy vấn đề chất lượng dữ liệu trong hệ thống hội viên của bạn — thường là thiếu tên trên các hồ sơ có khả năng check-in.
- Các cặp đôi và bạn tập luôn đến cùng nhau là trường hợp No match điển hình. Hãy nhận dạng thủ công một trong hai người và sự mơ hồ sẽ biến mất đối với người còn lại.
Trang liên quan
- Cách hoạt động — vị trí của Self Learning trong quy trình
- Tinh chỉnh nhận dạng khuôn mặt — các cấu hình đặt sẵn và ngưỡng của Self Learning
- Con người và hồ sơ — nhận dạng và gộp thủ công