Вот почему ваш дверной видеозвонок плохо вас узнает
Звенеть
Из всех функций, включенных в дверные видеозвонки, распознавание лиц может быть наиболее недооцененным. Нет ничего лучше, чем услышать, как ваши умные колонки выкрикивают «мама у двери», прежде чем она успевает постучать. К сожалению, у людей есть веская причина отказаться от этой функции — она не работает.
Посетите форум поддержки умного бренда, и вы увидите множество людей, жалующихся на то, что их умный дверной звонок неправильно идентифицирует каждого гостя. Видеозвонки думают, что малыши — это дедушки, или что каждый разносчик пиццы — ваш супруг. И вы мало что можете сделать, чтобы решить эту проблему. Умные дверные звонки плохо справляются с распознаванием лиц.
Камеры дверного звонка не фиксируют достаточно деталей
Кэмерон Саммерсон
Технология распознавания лиц, используемая умными дверными звонками, является довольно передовой, поскольку в ней используются одни из самых передовых ИИ из когда-либо созданных. Но даже с отличным искусственным интеллектом дверные видеозвонки не имеют аппаратного обеспечения для реальной поддержки распознавания лиц — они просто не могут фиксировать достаточно деталей.
Как и большинство систем распознавания лиц, умные дверные звонки захватывают и анализируют 2D-изображения. Эти плоские изображения содержат много полезной информации, например ширину рта, тон кожи и расстояние между глазами. Но эти данные могут не быть уникальными для вашего лица. На самом деле эти данные могут быть не такими уж точными, поскольку дверные видеозвонки захватывают изображения движущихся объектов в довольно низком разрешении.
Более продвинутые системы распознавания лиц, такие как та, что установлена на вашем iPhone, захватывают «3D» изображения с помощью инфракрасных камер TOF. Вот суть; они стреляют невидимыми лазерами в ваше лицо и измеряют время, которое требуется каждому лазеру, чтобы прийти в норму. Данные, полученные этими камерами TOF, вносят свой вклад в «карту глубины», которая содержит такие измерения, как длина вашего носа или угол наклона ваших ушей.
Эти 3D-данные намного полезнее, чем то, что фиксирует ваш дверной видеозвонок, по причинам, которые должны быть очевидны. Но аппаратное обеспечение — не единственная проблема. По большому счету, продвинутый ИИ, используемый вашим видеодомофоном, на самом деле довольно зачаточный.
Системы распознавания лиц, предлагаемые в умных дверных звонках, являются «самообучающимися». Они могут попросить вас идентифицировать нового человека, но по большей части они создают и организуют базу данных лиц без участия пользователя. И это может создать некоторые проблемы.
Видите ли, самообучающиеся системы распознавания лиц всегда пытаются повысить свою точность. Это означает сбор тонны данных; вашему дверному звонку трудно идентифицировать кого-то, если он видел этого человека только один раз. Итак, каждый раз, когда ваш дверной звонок видит «мама», он добавляет в свою коллекцию «вот как выглядит мама».
Но когда сантехник подходит к вашей двери и неправильно идентифицируется как «мама», система распознавания лиц становится менее точной. Ваш дверной звонок не знает, что он ошибся, и вдруг усатые гости могут оказаться «мамами». Это ведет к нисходящей спирали — потеря точности приводит к большему количеству ложных срабатываний, и «мама» теперь бывает любого размера, формы и цвета кожи. В глазах вашего дверного звонка все «мамы».
Это как когда ученик неправильно выучивает математическое уравнение. Они могут быть уверены в том, что узнали, но пока не провалят экзамен, они не поймут, что облажались. Студентам нужен кто-то, чтобы проверить, правильно ли они изучают материал, и то же самое касается ИИ.
К сожалению, вы учитель в этой ситуации.
Улучшение системы распознавания лиц вашего дверного звонка — рутинная работа. Здесь нет постоянного исправления — вам нужно активно следить за системой распознавания лиц, чтобы исправлять ее ошибки.
Прежде всего, вам нужно убедиться, что ваш умный дверной звонок может четко видеть лица гостей. Это может означать изменение положения дверного звонка, регулярную очистку его линз или добавление нескольких источников света за входной дверью.
Как только вы узнаете, что ваш дверной звонок может видеть то, что он должен видеть, вам нужно очистить его базу данных распознавания лиц. Этот процесс будет отличаться для каждого дверного звонка, но в большинстве случаев вы можете найти список лиц в сопутствующем приложении умного дверного звонка. (Если у вас есть дверной звонок Nest, зайдите в настройки Nest Aware в приложении Google Home. Я не знаю, почему Google скрывает это.)
Удалите все неопознанные лица, захваченные вашим дверным звонком, и обязательно сообщите дверному звонку имена всех неопознанных людей, которые, как вы ожидаете, вернутся в ваш дом. Если вы регулярно курируете эту базу данных, ваш дверной звонок должен намного лучше идентифицировать гостей.
Вот плохие новости; даже если вы попытаетесь повысить точность системы распознавания лиц вашего дверного звонка, она никогда не будет идеальной. На самом деле, это всегда может быть отстой. Технология распознавания лиц все еще находится в зачаточном состоянии, а умные дверные звонки используют очень простое оборудование, чтобы «видеть» людей.
Если вам не нравится идея курирования базы данных распознавания лиц, возможно, вам следует просто отключить эту функцию. Замена дверного звонка не стоит денег, так как системы распознавания лиц всех брендов страдают от одних и тех же проблем.