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Ecco perché il tuo campanello video fa schifo nel riconoscerti

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Squillare

Di tutte le funzionalità incluse nei campanelli video, il riconoscimento facciale potrebbe essere il più sottovalutato. Non c’è niente come sentire i tuoi altoparlanti intelligenti gridare "la mamma è alla porta" prima ancora che possa bussare. Sfortunatamente, le persone hanno una buona ragione per ignorare questa funzione: non funziona.

Visita il forum di supporto di un marchio intelligente e vedrai un sacco di persone che si lamentano del fatto che il loro campanello intelligente identifica erroneamente ogni ospite. I campanelli video pensano che i bambini piccoli siano nonni o che ogni pizzaiolo sia tuo coniuge. E non c’è molto che tu possa fare per risolvere questo problema. I campanelli intelligenti fanno solo schifo al riconoscimento facciale.

Le videocamere del campanello non catturano abbastanza dettagli

Ecco perché il tuo campanello video fa schifo nel riconoscerti

Cameron Summerson

La tecnologia di riconoscimento facciale utilizzata dai campanelli intelligenti è piuttosto all’avanguardia, poiché impiega alcune delle IA più avanzate mai create. Ma anche con un’ottima intelligenza artificiale, i campanelli video non hanno l’hardware per supportare davvero il riconoscimento facciale: semplicemente non riescono a catturare abbastanza dettagli.

Come la maggior parte dei sistemi di riconoscimento facciale, i campanelli intelligenti acquisiscono e analizzano immagini 2D. Queste immagini piatte contengono molte informazioni utili, come la larghezza della bocca, il tono della pelle e lo spazio tra gli occhi. Ma questi dati potrebbero non essere univoci per il tuo viso. In effetti, questi dati potrebbero non essere così accurati, poiché i campanelli video acquisiscono immagini a bassa risoluzione di soggetti in movimento.

I sistemi di riconoscimento facciale più avanzati, come quello del tuo iPhone, acquisiscono immagini "3D" utilizzando fotocamere TOF a infrarossi. Ecco il succo; sparano laser invisibili sul tuo viso e misurano il tempo impiegato da ciascun laser per riprendersi. I dati acquisiti da queste telecamere TOF contribuiscono a una "mappa di profondità", che contiene misurazioni come la lunghezza del naso o l’angolo delle orecchie.

Quei dati 3D sono molto più utili di quelli acquisiti dal campanello video, per ragioni che dovrebbero essere ovvie. Ma l’hardware non è l’unico problema qui. Nel grande schema delle cose, l’IA avanzata utilizzata dal tuo campanello video è in realtà piuttosto rudimentale.

Gli algoritmi di riconoscimento facciale necessitano di formazione

Ecco perché il tuo campanello video fa schifo nel riconoscerti

I sistemi di riconoscimento facciale offerti nei campanelli intelligenti sono "autoapprendimento". Potrebbero chiederti di identificare una nuova persona, ma per la maggior parte creano e organizzano un database facciale senza l’input dell’utente. E questo può presentare alcuni problemi.

Vedi, i sistemi di riconoscimento facciale ad autoapprendimento cercano sempre di migliorare la loro precisione. Ciò significa raccogliere un sacco di dati; è difficile per il tuo campanello identificare qualcuno se l’ha visto solo una volta. Quindi, ogni volta che il tuo campanello vede "mamma", si aggiunge alla sua raccolta di "questo è l’aspetto della mamma".

Ma quando un idraulico viene alla tua porta e viene erroneamente identificato come "mamma", il sistema di riconoscimento facciale diventa meno accurato. Il tuo campanello non sa di aver commesso un errore e, all’improvviso, gli ospiti con i baffi potrebbero essere "mamma". Ciò porta a una spirale discendente: la perdita di precisione crea più falsi positivi e la "mamma" ora è di ogni dimensione, forma e colore della pelle. Agli occhi del tuo campanello, tutti sono "mamma".

È come quando uno studente impara un’equazione matematica in modo errato. Possono essere fiduciosi in ciò che hanno imparato, ma fino a quando non bombardano un esame, non si renderanno conto di aver sbagliato. Gli studenti hanno bisogno di qualcuno che controlli che stanno imparando le cose correttamente, e lo stesso vale per l’IA.

Sfortunatamente, tu sei l’insegnante in questa situazione.

Come migliorare il riconoscimento facciale del campanello

Ecco perché il tuo campanello video fa schifo nel riconoscerti

Migliorare il sistema di riconoscimento facciale del campanello è un compito ingrato. Non c’è una soluzione permanente qui: devi stare al passo con il sistema di riconoscimento facciale per correggere i suoi errori.

Per prima cosa, devi assicurarti che il tuo campanello intelligente possa vedere chiaramente i volti degli ospiti. Ciò potrebbe significare riposizionare il campanello, pulire regolarmente la sua lente o aggiungere alcune luci fuori dalla porta di casa.

Una volta che sai che il tuo campanello può vedere ciò che dovrebbe vedere, devi ripulire il suo database di riconoscimento facciale. Questo processo sarà diverso per ogni campanello, ma nella maggior parte dei casi puoi trovare un elenco di volti nell’app complementare del tuo campanello intelligente. (Se possiedi un Nest Doorbell, accedi alle impostazioni Nest Aware nell’app Google Home. Non so perché Google nasconde queste cose.)

Elimina tutti i volti identificati erroneamente che il tuo campanello ha catturato e assicurati di dire al tuo campanello i nomi di tutte le persone non identificate che ti aspetti di tornare a casa tua. Se curi regolarmente questo database, il tuo campanello dovrebbe migliorare molto nell’identificare gli ospiti.

Ecco le cattive notizie; anche se cerchi di migliorare la precisione del sistema di riconoscimento facciale del tuo campanello, non sarà mai perfetto. In effetti, può sempre fare schifo. La tecnologia di riconoscimento facciale è ancora piuttosto rudimentale e i campanelli intelligenti utilizzano hardware molto semplice per "vedere" le persone.

Se odi l’idea di curare un database di riconoscimento facciale, forse dovresti semplicemente disabilitare la funzione. Sostituire il campanello non vale i soldi, poiché i sistemi di riconoscimento facciale di ogni marchio soffrono degli stessi problemi.

Fonte di registrazione: www.reviewgeek.com

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