Какими вопросами следует задаться, прежде чем выбрать решение для распознавания лиц?

Технология распознавания лиц предлагает массу функций, которые могут помочь пользователям в различных вопросах. Но некоторым может быть трудно понять, какой бренд или решение выбрать, ведь сегодня достаточно много компаний предлагают решения распознавания лиц. Поскольку алгоритмы становятся все более сложными, а аппаратное и программное обеспечение совершенствуется с каждым днем, пользователям сложно оставаться в курсе последних событий в этом секторе. Поэтому, когда необходимо приобрести решение, их критерии ограничиваются такими факторами, как популярность бренда и доступ к его отделу продаж.

Но задавать правильные вопросы необходимо, чтобы убедиться, что вы выбрали решение, которое будет соответствовать вашим потребностям в долгосрочной перспективе. Ниже перечислены семь вопросов, которыми пользователи должны задаться перед покупкой решения распознавания лиц.

1. Насколько точно представленное решение и сколько времени требуется, чтобы распознать уполномоченного сотрудника (или кого-то из списка наблюдения)? Ни одна компания не скажет вам, что их технология распознавания лиц менее точна по сравнению с конкурентами. Вы должны проверить скорость ложных срабатываний и скорость обнаружения, которые они предлагают, чтобы узнать качество рассматриваемого решения. Ведь распознавание лиц в режиме текущего времени — это сложная техническая задача, и не все решения одинаковы.

2. Насколько действенно технология распознавания лиц работает в условиях, далеких от идеальных (например, когда кто-то не смотрит в камеру видеонаблюдения)? Когда вы проверяете уровни точности, которые предоставляет поставщик, важно помнить, что они (вероятно) записаны в идеальных условиях. К сожалению, большинство пользователей не могут предложить такие условия на своей территории, и поэтому важно спросить, как платформа работает в “полевых” условиях. Большинство систем распознавания лиц непроизводительно работают, когда условия не оптимальны, поэтому тестирование этих решений с помощью всего нескольких IP камер видеонаблюдения поможет быстро увидеть истину.

3. Можно ли использовать установленную инфраструктуру комплектов видеонаблюдения? У некоторых пользователей уже предусмотрена инфраструктура безопасности, и они хотят добавить распознавание лиц сегодня, потому что технология стала лучше и полезнее. В таком случае следует спросить поставщика или консультанта магазина безопасности, может ли конкретное решение работать с камерами видеонаблюдения, которые уже установлены на объекте. В идеале можно развернуть программное обеспечение для распознавания лиц, которое действенно использует вычислительную мощность и требует минимальных изменений в установленной инфраструктуре визуальных датчиков. Для этого требуется, чтобы программное обеспечение интегрировалось с ведущими производителями систем видеонаблюдения (например, Dahua, Honeywell, Hikvision).

4. Можно ли отслеживать людей в нескольких местах? Некоторые предприятия и организации имеют большие территории, которые важно защищать. Им потребуются решения распознавания лиц, которыми можно будет управлять из центрального места, что позволит операторам контролировать людей по всему помещению. Например, некоторые больницы рассредоточены и охватывают несколько зданий. В идеале администраторы больниц могут централизованно управлять уполномоченным медицинским персоналом и списками наблюдения в разных местах, а также ​​​​контролировать, как управляются, анализируются и распределяются данные POI (лиц, представляющих интерес), получая предупреждения в режиме текущего времени.

5. Как рассматриваемое решение защищает конфиденциальность людей? Важно обеспечить, чтобы решение распознавания лиц не нарушало чье-либо право на неприкосновенность частной жизни. Некоторые компании предлагают такие функции, как размытие свидетелей, динамическое время хранения записей и удаление данных с жестких дисков.

6. Решение работает одинаково продуктивно в разных демографических группах или оно страдает от этнической предвзятости? Недавние исследования вызвали обеспокоенность по поводу того, что некоторые алгоритмы распознавания лиц предвзято относятся к людям определенной демографии. Хотя это проблема, которую решает большинство крупных компаний, клиентам лучше спросить об этом перед покупкой. Стоит отметить, что производительные решения распознавания лиц обучают свои модели ИИ на больших, репрезентативных, сбалансированных наборах данных. Нейронные сети, созданные с учетом различных оттенков кожи, пола, возраста и этнической принадлежности, лучше работают в “полевых” условиях и сводят к минимуму демографическую предвзятость.

7. Как можно снизить общую стоимость владения (TCO)? Важно понимать все расходы, необходимые для развертывания технологии распознавания лиц, включая программное обеспечение, оборудование (серверы), питание, охлаждение и управление ИТ. Современные решения распознавания лиц начинают использовать периферийные вычисления, чтобы приблизить аналитические опции к местам сбора данных, помогая организациям достигать большей скорости реагирования и производительности. Это дает организациям развертывать обработку видео с распознаванием лиц на периферийных вычислительных устройствах, продуктивно перенося вычислительную нагрузку, связанную с GPU, с дорогих локальных серверов на небольшие выделенные энергоэффективные устройства.