Ось чому ваш відеодзвінок не впізнає вас
Кільце
З усіх функцій, які входять до відеодверних дзвінків, розпізнавання обличчя може бути найбільш недооціненим. Немає нічого подібного, як почути, як ваші розумні динаміки кричать «мама у дверях», перш ніж вона встигне постукати. На жаль, у людей є вагома причина відмовитися від цієї функції — вона не працює.
Відвідайте форум підтримки розумного бренду, і ви побачите безліч людей, які скаржаться на те, що їхній розумний дверний дзвінок неправильно ідентифікує кожного гостя. Відео-дверні дзвінки думають, що малюки — це дідусі, або що кожен піцерій — ваша дружина. І ви мало що можете зробити, щоб вирішити цю проблему. Розумні дверні дзвінки просто погані для розпізнавання облич.
Камери дверного дзвінка не фіксують достатньо деталей
Кемерон Саммерсон
Технологія розпізнавання обличчя, яку використовують розумні дверні дзвінки, є досить передовою, оскільки вона використовує одні з найсучасніших коли-небудь створених штучних інтелектів. Але навіть з чудовим штучним інтелектом відеодверні дзвінки не мають апаратного забезпечення для дійсної підтримки розпізнавання обличчя — вони просто не можуть вловити достатньо деталей.
Як і більшість систем розпізнавання облич, розумні дверні дзвінки знімають та аналізують 2D-зображення. Ці плоскі зображення містять багато корисної інформації, наприклад, ширину вашого рота, тон шкіри та простір між очима. Але ці дані можуть бути не унікальними для вашого обличчя. Насправді ці дані можуть бути не такими точними, оскільки відеодверні дзвінки фіксують зображення рухомих об’єктів із досить низькою роздільною здатністю.
Більш просунуті системи розпізнавання обличчя, наприклад та, яка є у вашому iPhone, знімають «3D» зображення за допомогою інфрачервоних TOF-камер. Ось суть; вони стріляють невидимими лазерами у ваше обличчя та вимірюють час, який потрібен кожному лазеру, щоб відскочити назад. Дані, отримані цими камерами TOF, створюють «карту глибини», яка містить такі вимірювання, як довжина носа або кут нахилу вух.
Ці тривимірні дані набагато корисніші, ніж те, що фіксує ваш відеодзвінок, з причин, які повинні бути очевидними. Але апаратна проблема тут не єдина. За великим рахунком, передовий AI, який використовується вашим відеодверним дзвінком, насправді є досить елементарним.
Системи розпізнавання облич, що пропонуються в розумних дверних дзвінках, «самоосвітні». Вони можуть попросити вас ідентифікувати нову людину, але здебільшого вони створюють і організовують базу даних осіб без участі користувача. І це може створити певні проблеми.
Дивіться, що самонавчаються системи розпізнавання обличчя завжди намагаються підвищити свою точність. Це означає збір великої кількості даних; вашому дверному дзвінку важко впізнати когось, якщо він бачив цю людину лише один раз. Отже, щоразу, коли ваш дверний дзвінок бачить «мама», він додає до своєї колекції «так виглядає мама».
Але коли сантехнік приходить до ваших дверей і його неправильно ідентифікують як «мама», система розпізнавання обличчя стає менш точною. Ваш дверний дзвінок не знає, що він зробив помилку, і раптом гості з вусами можуть бути «мама». Це веде до низхідної спіралі — втрата точності створює більше помилкових спрацьовувань, і «мама» тепер має будь-який розмір, форму та колір шкіри. В очах вашого дверного дзвінка всі є «мама».
Це як коли учень неправильно вивчає математичне рівняння. Вони можуть бути впевнені в тому, що вони навчилися, але поки вони не вибухнуть на іспиті, вони не зрозуміють, що зіпсували. Студентам потрібно, щоб хтось перевіряв, чи вони навчаються правильно, і те саме стосується ШІ.
На жаль, ви вчитель у цій ситуації.
Удосконалити систему розпізнавання обличчя вашого дверного дзвінка – справа клопітка. Тут немає постійного виправлення — вам потрібно активно йти в ногу з системою розпізнавання облич, щоб усунути її помилки.
Перш за все, вам потрібно переконатися, що ваш розумний дверний дзвінок добре бачить обличчя гостей. Це може означати зміну положення дверного дзвінка, регулярне очищення його об’єктива або додавання світильників за межі вхідних дверей.
Як тільки ви дізнаєтеся, що ваш дверний дзвінок може бачити те, що він повинен бачити, вам потрібно очистити його базу даних розпізнавання облич. Цей процес буде відрізнятися для кожного дверного дзвінка, але в більшості випадків ви можете знайти список облич у додатку-супутнику вашого розумного дверного дзвінка. (Якщо у вас Nest Doorbell, перейдіть у налаштування Nest Aware у програмі Google Home. Я не знаю, чому Google приховує це.)
Видаліть будь-які неідентифіковані обличчя, які зняв ваш дверний дзвінок, і обов’язково повідомте своєму дверному дзвінку імена всіх невідомих людей, яких ви очікуєте повернутися до свого дому. Якщо ви регулярно керуєте цю базу даних, ваш дверний дзвінок стане набагато краще ідентифікувати гостей.
Ось погані новини; навіть якщо ви спробуєте підвищити точність системи розпізнавання обличчя вашого дверного дзвінка, вона ніколи не буде ідеальною. Насправді, це завжди може бути неприємним. Технологія розпізнавання обличчя все ще є досить елементарною, а розумні дверні дзвінки використовують дуже основне обладнання, щоб «бачити» людей.
Якщо ви ненавидите ідею створення бази даних розпізнавання облич, можливо, вам варто просто вимкнути цю функцію. Заміна дверного дзвінка не коштує цих грошей, оскільки системи розпізнавання обличчя кожної марки страждають від тих же проблем.