Распознавание лиц предлагает несколько приложений, которые могут помочь клиентам. Но многим может быть трудно понять, какой бренд или решение выбрать. Сейчас довольно много компаний предлагают решения для распознавания лиц, и многие другие могут добавить их в свое портфолио в ближайшие дни.
Поскольку алгоритмы становятся все более сложными, а аппаратное обеспечение совершенствуется с каждым днем, клиентам сложно быть в курсе последних событий в этом секторе. Поэтому, когда им необходимо приобрести решение, их критерии ограничиваются такими факторами, как размер 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. Недавно в беседе с asmag.com Дин Николлс, директор по маркетингу Oosto, перечислил семь вопросов, которые клиенты должны задать перед покупкой решения для распознавания лиц.
Насколько точно ваше решение? Сколько времени требуется, чтобы распознать уполномоченного сотрудника (или кого-то из списка наблюдения)?
Ни одна компания не скажет вам, что их распознавание лиц менее точное по сравнению с конкурентами. Вы должны проверить скорость ложных срабатываний и скорость обнаружения, которые они предлагают, чтобы узнать качество решения.
«Распознавание лиц в реальном времени — это сложная техническая проблема, и не все решения одинаковы», — сказал Николлс. «Oosto предлагает высочайший уровень точности распознавания лиц с 0,1% ложных срабатываний и скоростью обнаружения 0,2 мс».
Насколько хорошо распознавание лиц работает в условиях, далеких от идеальных (например, когда кто-то не смотрит прямо в камеру)?
Когда вы проверяете уровни точности, которые предоставляет поставщик, важно помнить, что они, вероятно, записаны в идеальных условиях. К сожалению, большинство клиентов не могут предложить эти идеальные условия на своей территории, и поэтому важно спросить, как платформа работает в дикой природе.
«Большинство систем распознавания лиц плохо работают в дикой природе, когда условия неоптимальны, поэтому тестирование этих решений с помощью всего нескольких камер может быстро отделить претендентов от претендентов», — сказал Николлс.
Могу ли я использовать существующую инфраструктуру камер?
У многих клиентов уже есть инфраструктура безопасности, и они просто хотят добавить распознавание лиц сейчас, потому что технология стала лучше и полезнее. В таком случае вам нужно спросить поставщика, может ли его решение работать с камерами, которые вы используете.
«В идеале вы можете развернуть программное обеспечение для распознавания лиц, которое эффективно использует вычислительную мощность и требует минимальных изменений в вашей инфраструктуре визуальных датчиков», — отметил Николлс. «Для этого требуется, чтобы программное обеспечение интегрировалось с ведущими производителями камер (например, Honeywell, Johnson Controls)».
Могу ли я отслеживать людей в нескольких местах?
Многие предприятия и организации имеют большие кампусы, которые они должны защищать. Им потребуются решения для распознавания лиц, которыми можно будет управлять из центрального места, что позволит операторам контролировать людей по всему помещению.
«Например, многие больницы рассредоточены и охватывают множество зданий», — сказал Николлс, говоря с точки зрения клиентов в сфере здравоохранения. «В идеале администраторы больниц могут централизованно управлять уполномоченным медицинским персоналом и списками наблюдения в разных местах и контролировать, как управляются, анализируются и распределяются данные POI (лица, представляющие интерес), получая предупреждения в режиме реального времени».
Как ваше решение защищает конфиденциальность людей?
Важно обеспечить, чтобы решение для распознавания лиц не нарушало чье-либо право на неприкосновенность частной жизни. Многие компании предлагают такие функции, как размытие свидетелей (в условиях больницы), динамическое время хранения данных и удаление жестких данных.
Ваше решение работает одинаково хорошо 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.
«Демографическая предвзятость в значительной степени преувеличена в прессе», — сказал Николлс. «Лучшие решения для распознавания лиц обучают свои модели ИИ на больших, репрезентативных, сбалансированных наборах данных. Нейронные сети, созданные с учетом различных оттенков кожи, поз лица, пола, возраста и этнической принадлежности, лучше работают в дикой природе и сводят к минимуму демографическую предвзятость».
Как мы можем снизить общую стоимость владения (TCO)?
Важно понимать все расходы, необходимые для развертывания системы распознавания лиц, включая программное обеспечение, оборудование (серверы), питание, охлаждение и управление ИТ. Современные решения для распознавания лиц начинают использовать периферийные вычисления, чтобы приблизить аналитические возможности к местам сбора данных, помогая организациям достигать большей скорости реагирования и эффективности.
Это позволяет организациям развертывать обработку видео с распознаванием лиц на периферийных вычислительных устройствах, эффективно перенося вычислительную нагрузку, связанную с GPU, с дорогих локальных серверов на небольшие выделенные энергоэффективные устройства.