Page History

...

1. Выбрать объект Детектор лиц. 
   
2. Если видеокамера поддерживает многопоточность, выбрать поток, на котором необходимо осуществлять детектирование (1). Для корректной работы Детектора лиц рекомендуется использовать видеопоток высокого качества. 
3. Для записи треков захваченных лиц в базу данных выбрать из списка Запись траекторий объектов значение Да (2).
4. Если необходимо использовать данный детектор для распознавания лиц в реальном времени, установить значение Да для соответствующего параметра (3, см. Настройка распознавания лиц в реальном времени).
5. Если необходимо использовать данный детектор для распознавания лиц в реальном времени совместно с Сервером распознавания FaceCube (см. Настройка интеграции с FaceCube), установить значение Да для параметра Распознавание в реальном времени на внешнем сервисе (4).
6. В поле Время потери трека ввести время в миллисекундах, спустя которое трек захваченного лица считается потерянным (1). Значение должно быть в диапазоне [1; 10000]. Данный параметр применяется в случае, когда захваченное лицо перемещается в кадре и на какое-то время скрывается за препятствием. Если это время меньше установленного значения, то лицо будет опознано как одно и то же.
   
7. По умолчанию при анализе осуществляется сжатие размера кадра до установленного размера (2, по умолчанию 1280 1920 пикселей по бо́льшей стороне). При этом используется следующий алгоритм:
   1. Если исходное разрешение по бо́льшей стороне кадра больше заданного в поле Изменение размера кадров, то оно делится пополам.
   2. Если полученное разрешение стало меньше заданного, то работа алгоритма прекращается и будет использоваться данное разрешение.
   3. Если полученное разрешение по прежнему больше заданного, то выполняется деление пополам до тех пор, пока оно не станет меньше.

   Info
   title Примечание
   Например, исходное разрешение видеоизображения 2048*1536, заданное значение 1000. В этом случае исходное разрешение 2 раза будет поделено пополам (512*384), т.к. после первого деления значение по бо́льшей стороне кадра будет больше заданного (1024 > 1000).

   
   

   Info
   title Примечание
   Если детектирование осуществляется на потоке с бо́льшим разрешением и происходят ошибки детектирования, рекомендуется уменьшить сжатие.

   
   

8. Задать минимальные и максимальные размеры захваченных лиц в процентах от размера кадра (3). 
9. В поле Минимальный порог достоверности лица задать минимальный уровень точности распознавания лица для создания трека (4). Подходящее значение следует подбирать эмпирически, рекомендуется не менее 90. Чем больше это значение, тем меньше лиц будет обнаруживаться, но при этом качество распознавания будет выше.
10. Установить значение Да для параметра Обнаружение маскирования лица, если будет использоваться детектор масок (5, см. Настройка детектора маски).
11. Если используется интеграция с FaceCube (см. Настройка интеграции с FaceCube), активировать параметр Отправлять лица (6).
12. В поле Период (мсек) детекции лица задать время в миллисекундах между операциями поиска лиц в кадре видеоизображения. Значение должно быть в диапазоне [1; 10000]. Чем больше это значение, тем меньше будет нагрузка на Сервер, однако при этом часть лиц может быть не распознана (7).

13. Если требуется сохранять в базу данных информацию о поле и возрасте для каждого захваченного лица, выбрать Да в соответствующем поле (8). 

    Info
    title Примечание
    Средняя погрешность в распознавании возраста составляет 5 лет.

    
    

14. Выбрать процессор для работы детектора − центральный или графический процессор NVIDIA (9) (см. Общие сведения о настройке детекторов).
    

    Note
    title Внимание!
    Запуск работы алгоритма на NVIDIA GPU после применения настроек может занимать несколько минут. Для ускорения последующих запусков можно необходимо использовать функцию кэширования (см. Настройка ускорения запуска нейроаналитики Оптимизация работы детектора лиц на GPU).

    
    

15. Выбрать процессор для декодирования видео (10). При выборе GPU приоритет отдается дискретной видеокарте (декодирование на чипах NVidia NVDEC). Если подходящего графического процессора нет, то декодирование будет осуществляться с помощью технологии Intel Quick Sync Video. В противном случае декодирование будет осуществляться на CPU.
16. Если используется би-сферическая линза XingYun (см. Настройка fish-eye видеокамер), то по умолчанию на анализ детектору поступает изображение 2 сфер по 180^о. В этом случае качество распознавания может ухудшаться. Для передачи в детектор развернутого изображения необходимо выбрать Да для параметра Трансформация камеры (11). Данный параметр актуален также и для других преобразований. 
17. В некоторых случаях детектор может принять какой-либо объект за лицо. Если необходимо отфильтровывать объекты, которые не являются лицом, на этапе построения вектора лица и его записи в базу метаданных, выбрать Да в поле Фильтрация ложных срабатываний (12). При включенном фильтре ложные распознанные лица попадут в ленту распознанных лиц (см. Распознавание и поиск лиц), но не будут учитываться при поиске лиц в архиве.
18. При необходимости выполнить тонкую настройку детектора (см. Тонкая настройка детектора лиц).
19. В окне предварительного просмотра задать прямоугольную область кадра, в которой необходимо осуществлять детектирование лиц. Область задается путем перемещения узловых точек .
    
20. Нажать кнопку Применить.

...