जब चेहरा दिखाई न दे तो पर्सन री-आइडेंटिफिकेशन
अधिकांश उपयोगी कैमरा फ़ुटेज में चेहरा नहीं दिखता। पर्सन री-आइडेंटिफिकेशन उसी पर काम करता है जो कोई कैमरा वाक़ई देख सकता है: व्यक्ति ने क्या पहना और क्या ले रखा है, और यह मेल कैमरों के बीच किस तरह बना रहता है।
क्षमता
अपीयरेंस से बनी एक प्रोफ़ाइल
एक विशेष मशीन-लर्निंग इंजन हर व्यक्ति के लिए विशिष्ट विशेषताओं से एक अनूठी प्रोफ़ाइल बनाता है: कपड़ों की बनावट, टोपी और बालों का रंग, और बैग व बैकपैक जैसी एक्सेसरीज़। यही प्रोफ़ाइल किसी ट्रैक को तब भी बनाए रखती है जब चेहरा ढका हो, नक़ाबपोश हो, या बस कोण से हट गया हो।
यह पहचान नहीं है। री-आइडेंटिफिकेशन एक ही अपीयरेंस प्रोफ़ाइल की उपस्थितियों को कैमरों के बीच जोड़ता है; यह नहीं बताता कि व्यक्ति कौन है। व्यवहार में यही अक्सर ठीक वह होता है जिसकी किसी जाँच को ज़रूरत होती है, और यह फेस मैचिंग की तुलना में निजता पर काफ़ी कम असर डालने वाला तरीक़ा है।
पर्सन री-आइडेंटिफिकेशन प्लेटफ़ॉर्म के बाक़ी हिस्से के साथ मिलकर काम करता है: यह किसी फेस-आधारित ट्रैक को उन कैमरों से आगे बढ़ाता है जहाँ चेहरा दिखाई नहीं देता, और यह उसी मैप-आधारित मल्टी-कैमरा ट्रैकिंग, खोज, और ऑडिट ट्रेल में योगदान देता है।
संचालन में
चेहरे से आगे देखना
पहचानकर्ता के रूप में अपीयरेंस
जब ऑपरेटर के पास कोई आकृति तो है पर चेहरा नहीं, तब अपीयरेंस प्रोफ़ाइल ही अगले कैमरे को खोजने योग्य बनाती है। IREX ने ठीक इसी कमी के लिए अपीयरेंस-आधारित पर्सन री-आइडेंटिफिकेशन पेश किया: वे उपस्थितियाँ जिन्हें केवल-चेहरा वाला सिस्टम चुपचाप छोड़ देता है।
तथ्य
- यह किसका उपयोग करता है
- कपड़ों की बनावट, टोपी और बालों का रंग, बैग, बैकपैक, और अन्य विशिष्ट एक्सेसरीज़।
- यह क्या नहीं करता
- यह किसी व्यक्ति की पहचान नहीं करता। यह एक ही अपीयरेंस प्रोफ़ाइल की उपस्थितियों को जोड़ता है।
- यह कहाँ फ़िट बैठता है
- उन कैमरों के आर-पार एक ट्रैक बढ़ाता है जहाँ चेहरा दिखाई नहीं देता, वही Case ID और ऑडिट ट्रेल के भीतर।
FAQ
क्या यह किसी और नाम से फेस रिकग्निशन ही है?
नहीं। री-आइडेंटिफिकेशन व्यक्ति की पहचान बताए बिना एक ही अपीयरेंस प्रोफ़ाइल की उपस्थितियों को कैमरों के बीच जोड़ता है। यह फेस मैचिंग की तुलना में निजता पर कम असर डालता है, और यह उन्हीं Case ID व ऑडिट अपेक्षाओं के तहत काम करता है।
इसे क्या तोड़ देता है?
मुख्य रूप से कपड़े बदल जाना। यही कारण है कि प्लेटफ़ॉर्म किसी एक पहचानकर्ता पर निर्भर रहने के बजाय उन्हें संयोजित करता है: जहाँ दिखे वहाँ चेहरा, जहाँ न दिखे वहाँ अपीयरेंस, और वाहनों के लिए वाहन-विशेषताएँ।
इसके लिए किस कैमरा गुणवत्ता की ज़रूरत है?
कोई भी कैमरा जो ONVIF को सपोर्ट करता है या स्टैटिक IP पर H.264 या H.265 के साथ RTSP स्ट्रीम करता है, कनेक्ट किया जा सकता है, लेकिन कनेक्शन ही मानदंड नहीं है। हर module कैमरा आवश्यकताओं में अपना रिज़ॉल्यूशन, माउंट पोज़िशन, ऊँचाई, और एंगल-ऑफ़-व्यू तय करता है; फ़्लैगशिप module को दृश्य की सिर्फ़ एक साधारण स्ट्रीम से अधिक रिज़ॉल्यूशन वाली इमेजरी चाहिए, और अनुशंसित प्राइमरी स्ट्रीम 1920 × 1080 या 1920 × 1440 है। एक साइट सर्वे हर कैमरे की उस module के विरुद्ध पुष्टि करता है जो वह चलाएगा।
क्या यह अपने-आप चलता है या किसी को इसे देखना पड़ता है?
यह अपने-आप चलता है और किसी व्यक्ति को अलर्ट करता है। पहचान किसी इंसान के सत्यापन के लिए संकेत हैं: कोई प्रतिक्रिया स्वायत्त रूप से नहीं चलती, और सत्यापन व निर्णय उसी Case ID के तहत दर्ज होते हैं जिसके तहत पहचान दर्ज हुई थी।
इसे बिना चेहरों वाले फ़ुटेज पर आज़माएँ
यही वह फ़ुटेज है जो अधिकांश एस्टेट के पास वाक़ई होता है, और यही इस module की ईमानदार परीक्षा है।