Технологія розпізнавання облич пропонує безліч функцій, які можуть допомогти користувачам у різних питаннях. Але деяким може бути важко зрозуміти, який бренд чи рішення вибрати, адже сьогодні чимало компаній пропонують рішення розпізнавання облич. Оскільки алгоритми стають все більш складними, а апаратне та програмне забезпечення удосконалюється з кожним днем, користувачам складно залишатися в курсі останніх подій у цьому секторі. Тому, коли необхідно придбати рішення, їх критерії обмежуються такими факторами, як популярність бренду та доступ до його відділу продажів.
Але ставити правильні питання необхідно, щоб переконатися, що ви обрали рішення, яке буде відповідати вашим потребам у довгостроковій перспективі. Нижче наведено сім питань, якими користувачі повинні задатися перед покупкою рішення розпізнавання облич.
1. Наскільки точно подане рішення та скільки часу потрібно, щоб розпізнати уповноваженого співробітника (або когось зі списку спостереження)? Жодна компанія не скаже вам, що їхня технологія розпізнавання облич менш точна порівняно з конкурентами. Ви повинні перевірити швидкість помилкових спрацьовувань і швидкість виявлення, які вони пропонують, щоб дізнатися якість розглянутого рішення. Адже розпізнавання облич у режимі поточного часу – це складне технічне завдання, і не всі рішення однакові.
2. Наскільки дієво технологія розпізнавання облич працює за умов, далеких від ідеальних (наприклад, коли хтось не дивиться в камеру відеоспостереження)? Коли ви перевіряєте рівні точності, які надає постачальник, важливо пам'ятати, що вони (імовірно) записані в ідеальних умовах. На жаль, більшість користувачів не можуть запропонувати такі умови на своїй території, тому важливо запитати, як платформа працює в “польових” умовах. Більшість систем розпізнавання облич непродуктивно працюють, коли умови не є оптимальними, тому тестування цих рішень за допомогою всього декількох IP камер відеоспостереження допоможе швидко побачити істину.
3. Чи можна використовувати встановлену інфраструктуру комплектів відеоспостереження? У деяких користувачів вже передбачена інфраструктура безпеки, і вони хочуть додати розпізнавання облич сьогодні, тому що технологія стала кращою та кориснішою. У такому випадку слід запитати постачальника або консультанта магазину безпеки, чи може конкретне рішення працювати з камерами відеоспостереження, які вже встановлені на об'єкті. В ідеалі можна розгорнути програмне забезпечення для розпізнавання облич, що використовує обчислювальну потужність і потребує мінімальних змін у встановленій інфраструктурі візуальних датчиків. Для цього потрібно, щоб програмне забезпечення інтегрувалося з провідними виробниками систем відеоспостереження (наприклад, Dahua, Honeywell, Hikvision).
4. Чи можна відстежувати людей у кількох місцях? Деякі підприємства та організації мають великі території, які важливо захищати. Їм будуть потрібні рішення розпізнавання облич, якими можна буде керувати з центрального місця, що дозволить операторам контролювати людей по всьому приміщенню. Наприклад, деякі лікарні розосереджені та охоплюють кілька будівель. В ідеалі адміністратори лікарень можуть централізовано управляти уповноваженим медичним персоналом та списками спостереження в різних місцях, а також контролювати, як управляються, аналізуються та розподіляються дані POI (осіб, що становлять інтерес), отримуючи попередження в режимі поточного часу.
5. Як розглянуте рішення захищає конфіденційність людей? Важливо забезпечити, щоб рішення розпізнавання облич не порушувало чиєсь право на недоторканність приватного життя. Деякі компанії пропонують такі функції, як розмиття свідків, динамічний час зберігання записів та видалення даних з жорстких дисків.
6. Рішення працює однаково продуктивно у різних демографічних групах чи воно страждає від етнічної упередженості? Нещодавні дослідження викликали стурбованість з приводу того, що деякі алгоритми розпізнавання облич упереджено ставляться до людей певної демографії. Хоча це проблема, яку вирішує більшість великих компаній, клієнтам краще спитати про це перед придбанням. Варто зазначити, що продуктивні рішення розпізнавання облич навчають свої моделі ШІ на великих, репрезентативних, збалансованих наборах даних. Нейронні мережі, створені з урахуванням різних відтінків шкіри, статі, віку та етнічної приналежності, краще працюють у “польових” умовах і зводять до мінімуму демографічну упередженість.
7. Як можна зменшити загальну вартість володіння (TCO)? Важливо розуміти всі витрати, необхідні для розгортання технології розпізнавання облич, включаючи програмне забезпечення, обладнання (сервери), живлення, охолодження та управління ІТ. Сучасні рішення розпізнавання облич починають використовувати периферійні обчислення, щоб наблизити аналітичні опції до місць збору даних, допомагаючи організаціям досягати більшої швидкості реагування та продуктивності. Це дає організаціям розгортати обробку відео з розпізнаванням облич на периферійних обчислювальних пристроях, продуктивно переносячи обчислювальне навантаження, пов'язане з GPU з дорогих локальних серверів на невеликі виділені енергоефективні пристрої.
