Documentation for Axxon One 1.0.

Previous page Narzędzia detekcji twarzy  Wymagania kamery dla detekcji twarzy Next page

Podstawowy obiekt typu Detekcja twarzy oraz Detekcja twarzy (VL) są wyzwalane, gdy na klatce wideo zostanie uchwycona twarz. Podstawowy obiekt Detekcja twarzy jest wystarczający, by przeprowadzać wyszukiwanie twarzy w archiwum (zobacz: Wyszukiwanie twarzy).

Dodatkowo, w Axxon One dostępne są następujące typy narzędzi detekcji twarzy bazujących na metadanych (zobacz: Ogólne informacje o metadanych) pozyskiwanych przez narzędzie detekcji twarzy:

  1. Wejście do strefy – narzędzie detekcji jest wyzwalane, gdy obiekt wejdzie w obręb wyznaczonej strefy, a następnie twarz obiektu zostanie wykryta.
  2. Wałęsanie się –  narzędzie detekcji jest wyzwalane, gdy obiekt o wykrytej twarzy przebywa przez dłuższy czas w obrębie wyznaczonej strefy.

  3. Wykrywanie zakrycia twarzy - narzędzie jest wyzwalane, gdy obiekt wchodzący do wyznaczonej strefy nosi ciemne okulary, maski zakrywające twarz, lub stosuje inne formy zakrycia twarzy.

Baza danych Axxon One przechowuje dane o twarzach w formie binarnej:

  1. Wszystkie obrazy twarzy są wektoryzowane, a następnie przechowywane w tabeli t_face_vector, a zdarzenia dotyczące ich przechwytywania są zapisywane w tabeli t_json_event.
  2. Obrazy referencyjne (zobacz: Faces) są przechowywane w tabeli t_face_listed.

* Wektor twarzy: matematyczna reprezentacja obrazu twarzy tworzona podczas przechwytywania twarzy.

Informacja

Te narzędzia detekcji wymagają instalacji Face Recognition Pack (zobacz: Instalacja pakietów Detector Pack Axxon One).

Uwaga!

Wraz ze wzrostem bazy danych twarzy będzie zwiększać się błąd statystyczny; im więcej twarzy w bazie danych, tym częściej podobne twarze będą rozpoznawane podczas wyszukiwania w archiwum; poziom podobieństwa między twarzą referencyjną, a przechwyconą twarzą będzie zmniejszał się.

Ten błąd statystyczny jest istotny, jeśli:

  1. Wymagania kamery dla detekcji twarzy są spełnione.
  2. Baza danych zawiera więcej niż milion twarzy.

Przykład wyniku kalkulacji błędu:

  1. Detekcja twarzy, zdjęcie paszportowe (wysoka jakość), 12 milionami twarzy w BD - prawdopodobieństwo fałszywego dopasowania wynosi 0.003%. Przy tych danych, na obiekcie testowym błąd identyfikacyjny stanowił 0.76%.
  2. Detekcja twarzy (VL), te same dane początkowe. Błąd identyfikacyjny stanowił 0.81%.
  • No labels