В этом посте расскажу об алгоритмах ре-идентификации – идентификации по силуэту и одежде. Это технология востребована в случаях, когда невозможно распознать человека по лицу или другим биометрическим признакам.
С помощью ре-идентификации: – ретейлеры собирают аналитику по посетителям магазинов – супермаркеты борются с мошенничествами продавцов на кассах – службы безопасности ищут преступников
Проблема
Иногда нам не доступны изображения лиц на видео. Например когда в продуктовом магазине камеры висят на потолке и не способны снять достаточно четкое видео, чтобы можно было применить технологию распознавания лиц.
Когда люди проходят рядом с камерой лица легко распознать:
А вот изображение с камеры, снимающей видео на расстоянии:
<img src=”/assets/images/faces_not_detected.jpg” alt=”Невозможно распознать лица” style=”border-radius: 5px;>
Решение
Как решение предлагаю технологию ре-идентификации. Этот подход очень схож с идентификацией по лицу, однако есть некоторые нюансы. Ре-идентификация доступна только в течение короткого времени, как правило, в течение одного дня. На следующий день человек может сменить одежду. Такой вариант менее точен по сравнению с распознаванием лиц, но его можно использовать с любого ракурса, тогда как в распознавании лиц используется фронтальное изображение.
Более подробно о ре-идентификации
Если разбить ре-идентификацию на составные части, то эта технология состоит из трех основных атрибутов:
- Поиска людей на изображении или на видеоряде с помощью алгоритмов детекции.
- Обработки вырезанных изображений специально обученной нейронной сетью для создания отличительных деталей внешнего вида человека.
- Сравнения каждой пары деталей внешнего вида для выявления изображений одного и того же человека.
Насколько хорошо это работает?
Технологии ре-идентификации показывают качество идентификации немного выше 70%. Однако в зависимости от решаемых задач можно увеличить точность алгоритма до более высоких значений. После исследования нескольких подходов к ре-идентификации и тонкой настройки алгоритмов на собственном наборе данных мы смогли добиться точности 96% в кейсах по выявлению мошенничества на кассах.
Примеры применения технологии ре-идентификации
Поиск преступника по городским камерам
Представьте, что произошло преступление, и одна из уличных камер записала этот момент. Из-за невысокого качества изображения с обычных городских камер не доступны лица. Поэтому в этом случае лучше применить технологию ре-идентификации. Для этого нужно вырезать образ преступника с доступного видео и произвести автоматический поиск по всем городским камерам, чтобы выявить маршруты движения злоумышленника.
Алгоритм способен за 10 минут “просмотреть” час видеосъемки сразу на нескольких камерах. При наличии пяти камер подход ре-идентификации быстрее традиционного ручного подхода в 30 раз.
Клиентская аналитика
Ретейлерам часто интересно знать, сколько уникальных клиентов приходит на точку в течение дня. “Вручную” подсчитать это число практически невозможно, так как в торговых центрах или крупных супермаркетах всегда несколько входов и выходов.
Технология ре-идентификации позволяет просматривать видеозаписи с нескольких устройств и подсчитать количество уникальных клиентов. Алгоритм позволяет найти одних и тех же людей с разных камер и в разное время в течение дня. Кроме того, можно отследить маршруты движения покупателей.
Борьба с мошенничеством на кассе
Большая часть воровства случается на кассах, где у сотрудников магазинов есть доступ к наличным средствам. Кассиры могут маскировать воровство под возврат или отмену операций, когда покупатели уже ушли и не захватили чек. Для анти-фрод специалистов это большая нагрузка – просматривать все случаи отмены и возврата каждый день.
С использованием ре-идентификации можно сократить объем работы специалистов на 85% без потери качества обнаружения мошенников.
До и во время отмены чека один и тот же покупатель перед кассой:
Во время отмены чека другой покупатель перед кассой:
Заключение
В статье приведены наиболее распространенные кейсы применения алгоритмов ре-идентификации. Однако жизненных ситуаций, в которых востребована эта технология, может быть намного больше.
С ростом применения идентификации по лицу будет расти потребность в ре-идентификации. Большинство уличных и внутренних камер не обладают четким разрешением для идентификации лиц, но их возможностей достаточно для распознавания силуэтов и одежды.