Comments 10
Спрашиваете ли вы у посетителей разрешения на сбор персональных данных при использовании распознавания лиц?
Разумеется нет. Во-первых, об этом автор нигде не написал. Во-вторых, если реально начать спрашивать разрешения и делать систему под требования всех *надзоров, то ценник взлетит до небес, и дешевле будет поставить девочку, которая будет считать входящих и выходящих карандашом на листке бумаги. У нас похожая система в новых автобусах сделана: распознают, сколько вошло в салон и сколько билетов куплено. От вопросов со словами «персональные данные», «получение согласия», «разрешения от *надзоров» (без)ответственные товарищи уходят в отказ: или тупо молчат, или «сам дурак». :-(
При такой работе системы не возникают условия, связанные с персональными данными, так как просто фото не привязаны к конкретным ФИО их владельцев, что согласно закону не является персональными данными. А для самого анализа уникальных посетителей + подсчёта нам ФИО и не нужны, только лица)
а что такое "моделирование лица"?
Интересно, а как решали проблему обработки и хранения персональных данных? биометрия все же
Круто вы продали идею. Потому что, как мне кажется, можно просто посадить одного студента отсмотреть записи за пару дней и посчитать средний процент неуникальных посетителей - ну, на этом собственно все.
А софт для камер свой? А то что-то не помню производителей камер у кого открытое API для работы с лицами, у всех все проприетарное, ввиду чего не совместимо.
А как работаете с проблемами типа "зашел в кепке — вышел без кепки"? Какой процент ошибок распознавания? Я раньше работала с распознаванием лиц, правда, не с целью подсчета, а с целью распознавания нежелательных персон и предупреждения СБ о том, что такой человек зашел. Соответственно, мы сличали входящих с уже имеющейся БД нежелательных персон, и нужны были очень тонкие настройки, т.к. или система зря лишний раз сигнализирует (если я не ошибаюсь, это если совпадение 70-75%) , тревожа напрасно СБ, или наоборот, не реагирует на совпадения (если выставить 95%). И, конечно, сильно зависит от качества видео, БД для сличения, освещения типа блики, засветки, софиты и т.п. ерунда.
PS. Но и с подсчетом я работала, поэтому не могу не дополнить ))) Относительно подсчета детей: вообще-то обычно стоит фильтр по высоте, он 120-130 см, кроме совсем дешевых решений. Если это не детский центр, то дети ниже 130 см не ЦА торговой точки, поэтому они не нужны как данные для подсчета людей и конверсии, продавцы первыми устроят шум на тему того, что им недодают премий из-за неверной конверсии из-за детей. Плюс насчет "зашел и вышел" — у нормальных СПП есть возможность настройки алгоритма подсчета, когда человек зашел и сразу вышел, то хорошим вертикальным (2д и 3д счетчиком) он считаться не будет, если не выпал из поля зрения камеры, конечно. Конечно, так не у всех СПП, не буду называть конкретных поставщиков, которых я в свое время лично крайне жестко тестировала.
Как мы разрабатывали алгоритм для анализа уникальных посетителей