Hindari Ancaman Visitor Anda dengan Face Recognition

Pro dan Kontra Face Recognition 

Di era persaingan bisnis yang kejam ini, sangat penting untuk menjaga lingkungan perusahaan Anda terlindungi dengan berinvestasi dalam teknologi keamanan yang tepat.

Metode lama yang baik dalam menyewa tim keamanan masih berfungsi, tetapi ada cara yang lebih modern yang kami sarankan Anda perhatikan.

Salah satu yang paling menjanjikan adalah teknologi pendeteksi wajah yang dicampur dengan praktik-praktik yang ada yang memungkinkan penghematan anggaran sambil meningkatkan tingkat keamanan.

Baru-baru ini Awasin selesai mengerjakan teknologi pengenal wajah biometrik yg di namakan Fritz Cam untuk aplikasi seluler baru, jadi kami memutuskan untuk membicarakan hal-hal yang Anda takut tanyakan. Apa manfaat dan keraguannya, dan di mana itu berhasil digunakan?

Apa itu Face Recognition ?

Mengulas kembali apa itu Face Recognition yang pernah kami bahas sebelumnya. Ini adalah teknologi biometrik tercepat yang memiliki satu-satunya tujuan – untuk mengidentifikasi wajah manusia.

Singkatnya, penggunaan perangkat lunak pengenalan wajah memungkinkan algoritma keamanan CCTV Anda memicu peringatan ketika mengidentifikasi individu tertentu dari daftar sasaran.

Ini adalah teknologi yang tak tergantikan sama untuk menemukan pengutil, seniman penipuan, atau teroris potensial, serta untuk mengenali pelanggan VIP di toko-toko yang membutuhkan perhatian khusus.

Bagaimana Face Recognition Sebenarnya Bekerja ?

Algoritma matematika pengenalan wajah biometrik mengikuti beberapa tahapan pemrosesan gambar:

1. Menangkap, Langkah pertama adalah sistem mengumpulkan sampel fisik atau perilaku dalam kondisi yang telah ditentukan sebelumnya dan selama periode waktu yang ditentukan.
2. Ekstraksi, Kemudian, semua data yang dikumpulkan ini harus diekstraksi dari sampel untuk membuat template berdasarkan pada mereka.
3. Perbandingan , Setelah ekstraksi, data yang dikumpulkan dibandingkan dengan templat yang ada.
4. Kesesuaian, Tahap akhir dari teknologi pendeteksian wajah adalah untuk membuat keputusan apakah fitur wajah dari sampel baru sesuai dengan fitur dari database wajah atau tidak. Biasanya hanya butuh beberapa detik.

Masih Dalam Pengenalan Face Recognition

1. Memproses & Menyimpan,

Storages di dunia digital Anda harus menyimpan sejumlah besar data untuk penggunaan di masa mendatang. Meskipun Anda mendapatkan HD-video dalam resolusi yang cukup rendah, masih membutuhkan ruang yang signifikan.

Tidak perlu memproses setiap bingkai video – itu sangat membuang sumber daya. Itu sebabnya sebagian besar waktu hanya sebagian kecil (sekitar 10 – 25%) sebenarnya dimasukkan melalui FRT. Agen profesional menggunakan seluruh kelompok komputer untuk meminimalkan waktu pemrosesan total.

2. Ukuran & Kualitas Gambar,

Sangat jelas bahwa pengenalan wajah adalah perangkat lunak super canggih yang membutuhkan kamera digital HQ agar algoritme dapat beroperasi secara akurat.

Sistem pendeteksian wajah menangkap wajah di foto atau cuplikan layar dari video, maka ukuran relatif gambar wajah tersebut akan dibandingkan dengan ukuran yang didaftarkan.

Jadi, kualitas foto di sini memengaruhi seluruh proses pengenalan wajah, seberapa baik hal itu akan dilakukan.

Bayangkan, gambar ukuran yang sudah kecil ini digabungkan dengan jarak antara target dan CCTV … Berapa proporsi yang akan dideteksi oleh wajah yang terdeteksi? Tidak lebih dari 100 × 200 piksel.

Sebagian besar sistem memungkinkan identifikasi berbagai ukuran wajah untuk menghilangkan pengenalan palsu dan mempercepat pemrosesan gambar.

Tetapi investasi awal dalam perangkat lunak pelacakan wajah semacam itu bukanlah yang murah, namun, ia akan terbayar dalam waktu singkat.

3. Sudut Pengawasan,

Proses identifikasi juga berada di bawah tekanan besar dari sudut pengawasan yang bertanggung jawab atas penangkapan wajah target. Untuk mendaftarkan wajah melalui perangkat lunak pengenal, berbagai sudut digunakan – profil, frontal, 45 derajat, dll.

Namun untuk menghasilkan template yang jelas untuk wajah, Anda tidak perlu kurang dari tampilan frontal. Foto dengan resolusi yang lebih tinggi memiliki dan lebih langsung sudutnya adalah (berlaku untuk gambar yang terdaftar dan dibandingkan) hasil pertandingan yang lebih akurat.

Lalu, ada juga masalah dengan hal-hal seperti rambut wajah atau kacamata hitam. Seseorang masih bisa mengelabui FRT dengan jenggot yang tiba-tiba muncul atau dicopot, hal yang sama berlaku untuk menutupi bagian wajah dengan kacamata atau masker.

Untuk menghindari kegagalan tersebut, database harus diperbarui secara berkala dengan gambar paling baru.

Kesimpulan

Setiap teknologi pengenalan wajah baru mewakili perspektif dan janji besar untuk evolusi masa depan. Sangat mungkin bahwa dalam beberapa tahun sistem seperti itu akan dapat memproses isyarat, ekspresi, pola jalan, cetakan telapak & telinga, tanda suara dan aroma.

Belum lagi bahwa manusia tidak dapat melakukan apa yang komputer mampu lakukan – seperti membandingkan secara bersamaan gambar banyak orang melawan database ribuan. Dan sebagian besar kontra dapat dikalahkan oleh tindakan sederhana dari sisi pemilik.