Giới thiệu sơ lược về: Chụp ảnh khuôn mặt nâng cao

Hãy cùng xem Stephen Joseph của Axis Communication và Rob Leiponis của Parabit thảo luận về lợi ích của việc tối ưu hóa vị trí đặt cảm biến giám sát video, và tác động lớn của nó đến an ninh và tương tác bán lẻ.

Hãy đăng ký theo dõi podcast của chúng tôi trên Apple hoặc Spotify để nghe podcast này và nhận thông báo về các tập mới. Bạn cũng có thể nghe phiên bản chỉ có âm thanh với các nút điều khiển phát lại tại đây .

Hilary Kennedy: Chào mừng các bạn đến với A Bit About, một podcast của Parabit Systems. Tôi là Hilary Kennedy, người dẫn chương trình, và tập hôm nay chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách công nghệ đang tạo ra một thế giới thông minh và an toàn hơn bằng cách tạo ra các giải pháp mạng cung cấp thông tin chi tiết để cải thiện an ninh và một số cách thức kinh doanh mới.

Và hôm nay tôi có hai vị khách mời tuyệt vời tham gia chương trình để chia sẻ những hiểu biết của họ. Đầu tiên là Rob Leiponis, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Parabit Systems, một nhà cung cấp hàng đầu toàn cầu các giải pháp phần cứng và phần mềm tiên tiến phục vụ cơ sở hạ tầng trọng yếu. Kể từ khi thành lập công ty có trụ sở tại Long Island vào năm 1995, Rob đã thúc đẩy sự phát triển của công nghệ được triển khai bởi hàng trăm tổ chức tài chính trên khắp Bắc Mỹ và Châu Âu. Và Rob sở hữu kinh nghiệm vô cùng phong phú kéo dài hơn 35 năm.

Và vị khách mời thứ hai của chúng ta là Stephen Joseph, Giám đốc Phát triển Phân khúc Ngân hàng và Tài chính của Axis Communications. Ông Steven chịu trách nhiệm phát triển chiến lược cho phân khúc ngân hàng, phát triển chương trình đào tạo cho khách hàng nội bộ và bên ngoài. Ông thường xuyên phát biểu tại các hội nghị quốc gia và đảm nhiệm nhiều vai trò quan trọng khác. Vì vậy, chắc chắn cả hai người sẽ có rất nhiều kiến ​​thức để chia sẻ về việc cải thiện an ninh, và cách thức camera hỗ trợ phân tích dữ liệu mà thế giới đang cần.

Chào mừng quý vị đến với chương trình.

Stephen Joseph: Chào Hilary, cảm ơn bạn.

Rob Leiponis: Cảm ơn.

Hilary Kennedy: Được rồi, trước tiên, tôi muốn bắt đầu với việc chụp ảnh khuôn mặt hiệu quả. Nó hỗ trợ an ninh và an toàn, cũng như trong lĩnh vực bán lẻ và tiếp thị. Vậy thì, những thách thức nào nảy sinh khi chụp ảnh khuôn mặt chất lượng tốt?

Stephen Joseph: Vâng, nhìn chung, việc thu được hình ảnh khuôn mặt tốt thực sự rất quan trọng, đặc biệt là khi bạn làm việc trong môi trường tiếp xúc trực tiếp với khách hàng. Cụ thể, đối với tôi, điều này thường xảy ra nhất ở các tổ chức ngân hàng và tài chính, và cũng có thể là ở các cửa hàng bán lẻ, nơi bạn thường xuyên gặp gỡ khách hàng. Và một trong những thách thức chính mà nhiều doanh nghiệp này gặp phải là làm thế nào để đặt camera ở vị trí tối ưu để có thể thu được hình ảnh khuôn mặt chất lượng tốt.

Khi xảy ra sự cố và lực lượng thực thi pháp luật được gọi đến, họ cần bắt giữ hoặc thu thập bằng chứng liên quan đến kẻ phạm tội, việc có được hình ảnh tối ưu để nhận dạng và cung cấp chi tiết pháp y là vô cùng quan trọng trong những trường hợp đó.

Hilary Kennedy: Và, Rob, anh có suy nghĩ gì về điều đó không? Anh biết đấy, những thách thức khi chụp ảnh chân dung đẹp là gì?

Rob Leiponis: Về cơ bản là loại bỏ mọi vật cản có thể đến từ bất kỳ camera hiện có nào mà họ muốn tận dụng để phân tích, bằng cách lắp đặt hoặc định vị lại một camera kín đáo hơn, gần khuôn mặt hơn để loại bỏ khả năng ai đó cản trở hình ảnh khuôn mặt của mọi người khi họ đi vào và ra khỏi các cơ sở bán lẻ, trung tâm vận chuyển, bến bốc dỡ hàng và các cơ sở hậu cần.

Tôi nghĩ điều quan trọng, từ góc độ kiểm soát truy cập, từ góc độ trí tuệ nhân tạo, là có thể tận dụng công nghệ tuyệt vời này, vốn đã giúp tạo ra môi trường an toàn cho thế giới. Việc tối đa hóa khoản đầu tư bằng cách đặt những hình ảnh đó vào các cảm biến gần khuôn mặt người dùng là rất cần thiết.

Hilary Kennedy: Điều đó hoàn toàn đúng. Nó đã giúp ích trong vô số tình huống khác nhau, đặc biệt là khi liên quan đến an toàn. Và tôi nghe cả hai anh chị đều nhắc đến phân tích dữ liệu, vậy Steven, tôi muốn hỏi anh, anh có thể cho một ví dụ về khả năng của phân tích dữ liệu khi việc thu thập hình ảnh khuôn mặt hiệu quả được thực hiện không?

Stephen Joseph: Chính xác. Có rất nhiều điều cần biết về công nghệ nhận diện khuôn mặt. Mọi người thường sử dụng thuật ngữ này thay thế cho nhau, nhưng thực tế có nhiều cấp độ nhận diện khuôn mặt khác nhau. Có nhận diện khuôn mặt truyền thống, tức là bạn chỉ cần chụp ảnh khuôn mặt của một người và biết đó là một cá nhân, dù là nam hay nữ. Tiếp theo là phát hiện khuôn mặt, cho phép bạn thực sự nhận biết được đó là một khuôn mặt. Nhận dạng khuôn mặt, giúp bạn có thể nhận ra đó là ai. Và cuối cùng là xác định danh tính khuôn mặt, cho phép bạn có thể xác định chắc chắn 100% rằng cá nhân đó trùng khớp với khuôn mặt mà bạn đã có trong cơ sở dữ liệu.

Và bạn thấy điều này rất nhiều trong lực lượng thực thi pháp luật, nơi họ tra cứu thông tin trong các cơ sở dữ liệu, và chúng ta cũng thấy điều này rất nhiều trên truyền hình, khi thấy ai đó xem qua cuốn sách ảnh chụp tội phạm, phải không? Họ đang cố gắng thực hiện việc nhận dạng pháp y. Và họ đang so sánh những khuôn mặt quen thuộc để giúp xác định danh tính người đó.

Và khi bạn bố trí camera hoặc máy quay video đúng cách trong những trường hợp này, và nếu bạn bước vào hầu hết các cơ sở kinh doanh ngày nay, bạn sẽ thấy một chiếc camera. Nó có thể được đặt trên trần nhà hoặc trên tường. Thông thường, nó được đặt khá xa so với vị trí người đó đang đứng. Nhưng những chủ đề mà chúng ta đang cố gắng thảo luận hôm nay liên quan đến việc bố trí cảm biến hình ảnh đúng cách để có thể thu được hình ảnh rõ nét khuôn mặt của một người.

Khi nói đến nhận diện khuôn mặt, bạn cần khoảng bốn pixel. Và khi bạn nghĩ về pixel, ví dụ như trên TV 1080P hoặc 4K, thì hình ảnh đó chứa rất nhiều pixel. Bạn cần khoảng bốn pixel trên khuôn mặt của một người để thực hiện nhận diện khuôn mặt. Để nhận dạng khuôn mặt, bạn cần khoảng 20 pixel trên khuôn mặt. Để xác định danh tính, bạn cần khoảng 40 đến 80 pixel trên khuôn mặt. Vì vậy, điều đó cho bạn một ví dụ về các cấp độ khác nhau của việc thu thập và nhận diện khuôn mặt mà bạn có thể tìm kiếm.

Hilary Kennedy: Thật thú vị, vì ngày nay bạn không thể vào bất kỳ cửa hàng nào mà không nhìn thấy camera. Vậy Rob, tôi rất muốn anh chia sẻ một chút về vấn đề này trong lĩnh vực bán lẻ và tiếp thị. Việc thu thập hình ảnh khuôn mặt mang lại lợi ích lớn nhất như thế nào?

Rob Leiponis: Vì vậy, công nghệ nhận diện khuôn mặt rất hữu ích trong việc xác định loại nội dung bạn muốn hiển thị trên các bảng hiệu kỹ thuật số khác nhau, hoặc gửi tin nhắn cho nhân viên giao dịch trên một nền tảng nào đó thông báo rằng một người cụ thể với hồ sơ cụ thể đã bước vào, hoặc họ có thể là khách hàng của bạn. Bằng cách đó, bạn có thể nhắm mục tiêu hoặc tạo ra các câu hỏi cụ thể hơn để chuyển đổi khách hàng đó thành khách hàng sử dụng dịch vụ tốt hơn mà bạn đang cung cấp.

Thông báo khi khách hàng đến, tương tự như trải nghiệm tại Nordstrom, nơi bạn biết khi nào một khách hàng đến, sẽ có một nhân viên bán hàng được chỉ định phục vụ người đó mỗi khi họ bước vào cửa hàng. Thông qua phân tích dữ liệu, nhân viên đó có thể nhận được thông báo ngay lập tức rằng khách hàng quan trọng của họ đang bước vào từ lối vào phía đông nam của tòa nhà và mang đến trải nghiệm chào đón tốt hơn cho họ.

Hilary Kennedy: Và có một điều tôi muốn đề cập đến vì chúng ta không thể bỏ qua trí tuệ nhân tạo (AI) trong cuộc trò chuyện này. Steven à, chúng ta đã chứng kiến ​​một số phát triển mới trong cách vận hành của xã hội xuất phát từ đại dịch, ví dụ như việc đeo khẩu trang. Vậy thì trí tuệ nhân tạo sâu (deep AI) đóng vai trò như thế nào trong lĩnh vực camera?

Stephen Joseph: Ồ, nó đóng vai trò rất quan trọng. Ý tôi là, trí tuệ nhân tạo (AI) là một chủ đề thực sự rất lớn. Chúng ta thấy rất nhiều sự quan tâm đến lĩnh vực AI hoặc phân tích dữ liệu liên quan đến hành vi. Cho dù đó là việc sử dụng các sản phẩm giám sát video để phát hiện âm thanh, để chạy phân tích nhằm đếm số người. Chúng ta thấy điều này rất nhiều trong phân tích nhận diện khuôn mặt để làm những việc như thu thập biểu cảm khuôn mặt để xác định xem khách hàng của bạn có hài lòng hay không. Và chúng ta thấy điều này đang diễn ra ngày nay và công nghệ này đã tồn tại.

Và trong suốt đại dịch, chúng tôi có những đối tác thực sự sử dụng hoặc thử nghiệm các công cụ phân tích mà chúng tôi thường dùng cho các trường hợp bảo mật, và đưa chúng vào sử dụng cho những việc như giãn cách xã hội. Cố gắng phát hiện xem ai đó có thực sự đeo khẩu trang hay không. Và sau đó sử dụng thông tin đó để vận hành các hệ thống phụ trợ, để có thể tích hợp hệ thống với các hệ thống khác. Ví dụ, nếu mọi người đang xếp hàng chờ đợi lâu, hệ thống có thể kích hoạt và phát nhạc, chẳng hạn như ở khu vực sảnh chờ của một tổ chức tài chính hoặc thậm chí trong một cửa hàng bán lẻ.

Vì vậy, phân tích dữ liệu hay trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, và có rất nhiều trường hợp sử dụng mới đang được phát triển mỗi ngày. Khách hàng hoặc doanh nghiệp đang bắt đầu tìm ra những cách thức mới để tận dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu theo những cách mà chúng ta chưa từng nghĩ đến trước đây.

Hilary Kennedy: Điều đó thực sự rất thú vị và tôi thích việc sử dụng nó để tìm hiểu xem khách hàng của bạn có đang mỉm cười và hạnh phúc hay không. Tôi thích điều đó vì bạn biết rằng họ sẽ làm mọi thứ có thể để giữ bạn lại và khiến bạn cảm thấy tốt.

Stephen Joseph: Hoàn toàn chính xác.

Hilary Kennedy: Vậy Rob, tôi muốn hỏi anh câu hỏi này về vị trí đặt camera phù hợp, điều này rất quan trọng đối với hiệu quả của việc phân tích dữ liệu và tất nhiên nhu cầu về phân tích dữ liệu ngày càng tăng. Vậy, một số loại vỏ bọc camera nào cần được xem xét?

Rob Leiponis: Sản phẩm bán chạy nhất của chúng tôi là camera cửa ra vào. Việc lắp đặt camera cửa ra vào ở bất kỳ lối vào hoặc lối ra nào đều cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn, như Steven đã đề cập, bằng trí tuệ nhân tạo và phân tích khuôn mặt, cũng như biết được, như bạn đã nói, liệu một người đang buồn hay vui khi họ vào hoặc ra khỏi một cơ sở. Vì vậy, đối với tôi, đây thực sự là một điểm then chốt. Một vị trí rất quan trọng cũng như các điểm giao dịch quan trọng.

Bạn biết đấy, khi bạn đang phát triển các trải nghiệm bán lẻ khác, khi khách hàng có mặt tại đó, nhân viên thu ngân có thể nhận được tin nhắn vì họ biết bạn là ai, cách tiếp cận của bạn và đề xuất thêm các giao dịch bán hàng. Vì vậy, bạn biết đấy, thực sự tại điểm mà mọi người đang chi tiêu, ra vào các cơ sở, cũng như các điểm giao dịch đó, tôi nghĩ đó là những vị trí thực sự quan trọng để đặt các camera bí mật hoặc kín đáo mà Axis bán.

Hilary Kennedy: Vô cùng hữu ích. Vâng, Steven, tôi rất muốn anh chia sẻ với chúng ta một vài câu chuyện thành công về bảo mật trong một số ngành mà anh đang phục vụ.

Stephen Joseph: Vâng, chúng tôi đã thực hiện một số dự án thí điểm khác nhau sử dụng hệ thống giám sát video và phân tích dữ liệu với việc bố trí camera hợp lý. Một trong những điều quan trọng nhất là khả năng phát hiện hành vi lảng vảng bằng phân tích dữ liệu và vị trí camera phù hợp. Chúng tôi thấy điều này rất nhiều, đặc biệt là ở các tổ chức tài chính, nơi bạn bước vào khu vực chờ ATM và có thể có ai đó đang lảng vảng ở đó, một đối tượng khả nghi hoặc bất cứ trường hợp nào khác. Và điều này đặc biệt xảy ra ở những vùng khí hậu lạnh, khi mọi người tìm chỗ trú ấm để tránh rét. Thứ nhất, nó gây ra vấn đề an ninh. Một vấn đề an ninh tiềm tàng và cũng tiềm tàng gây ra vấn đề về an toàn khách hàng, hoặc vấn đề về trải nghiệm khách hàng.

Vì vậy, chúng tôi đã hỗ trợ một tổ chức tài chính lớn ở vùng Đông Bắc triển khai một số sản phẩm giám sát video của chúng tôi, đặt chúng đúng vị trí và sử dụng phân tích dữ liệu để phát hiện người lảng vảng bên trong khu vực chờ máy ATM. Điều này tạo ra một không gian an toàn cho khách hàng khi đến. Bạn bắt đầu làm việc với nhiều bên liên quan quan trọng, bao gồm an ninh, vận hành và khía cạnh tiếp thị tổng thể, để bảo vệ thương hiệu của mình khi có môi trường an toàn cho khách hàng. Từ đó tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Chúng tôi cũng đã hợp tác với một số nhà sản xuất máy ATM lớn để tích hợp các sản phẩm giám sát video và đặt chúng xung quanh mặt trước của máy ATM nhằm thu hình khuôn mặt khi mọi người đang đứng trước máy ATM. Bởi vì thông thường, ai đó, đặc biệt là thủ phạm, sẽ đội mũ lưỡi trai và cúi đầu xuống. Vì vậy, việc đặt các cảm biến hình ảnh hoặc camera ở vị trí thích hợp tại máy ATM giúp ích rất nhiều trong việc thu hình khuôn mặt. Điều này giải quyết được một vấn đề lớn cho họ. Bởi vì sau đó họ có được thông tin tuyệt vời, chi tiết pháp y tuyệt vời và bằng chứng tốt để chuyển giao cho cơ quan thực thi pháp luật.

Hilary Kennedy: Đó là một ví dụ tuyệt vời, bởi vì tôi nghĩ tất cả chúng ta đều từng đến máy ATM, nhìn thấy vài người đứng lảng vảng bên trong và nghĩ kiểu như, “Ồ, mình không biết nữa,” đặc biệt là khi bạn rút nhiều tiền mặt. Vì vậy, đó là một ví dụ rất hay. Và một điều tôi muốn đề cập trước khi kết thúc, chúng ta đã thấy rất nhiều câu chuyện về thương mại điện tử và những thứ tương tự, nhưng hãy cùng bàn về việc sử dụng các công nghệ này tại các cửa hàng truyền thống. Tại sao điều đó lại quan trọng đến vậy?

Stephen Joseph: Vâng, điều đó chắc chắn rất quan trọng bởi vì chúng ta thấy rất nhiều, có một thách thức, phải không? Nhiều người hơn, đặc biệt là trong thời kỳ đại dịch, chúng ta đã thấy việc sử dụng và nhu cầu về thương mại điện tử trực tuyến, phải không? Nhưng mặt khác, điều đó cũng tạo ra thách thức cho các cửa hàng truyền thống. Không ai muốn thấy cửa hàng bán lẻ yêu thích của họ biến mất. Vì vậy, một lần nữa, việc sử dụng phân tích dữ liệu, camera giám sát và bố trí sản phẩm hợp lý thực sự giúp tạo ra khả năng thu thập dữ liệu, có thể lấy dữ liệu đó, xử lý nó và sau đó sử dụng nó để biết có bao nhiêu người đang đến một cửa hàng bán lẻ.

Liệu tôi có cần thu nhỏ cửa hàng bán lẻ không? Có lẽ tôi không cần một không gian bán lẻ lớn như trước đây nữa. Có lẽ tôi chỉ cần một không gian nhỏ hơn. Nhưng bạn vẫn cần một nơi mà khách hàng muốn đến và cảm thấy thoải mái. Đôi khi mọi người vẫn muốn có thể vào tận nơi và chạm vào sản phẩm, đúng không? Họ muốn được trực tiếp trải nghiệm sản phẩm. Vì vậy, chúng ta không muốn các cửa hàng truyền thống biến mất, nhưng chúng ta muốn khi khách hàng đến những nơi đó, họ có thể sử dụng các sản phẩm an ninh truyền thống một cách thông minh hơn.

Vì vậy, chúng tôi đang tạo ra một môi trường thông minh hơn, an toàn hơn cho khách hàng. Chúng tôi có thể thu thập dữ liệu và tạo ra trải nghiệm tổng thể tốt hơn cho khách hàng khi họ đến các cửa hàng truyền thống.

Hilary Kennedy: Vâng, tôi rất thích cuộc trò chuyện hôm nay vì tôi cảm thấy an tâm hơn khi đã được nói chuyện với hai anh. Vậy là tập này của chương trình "Một chút về..." đến đây là kết thúc, nhưng tôi muốn gửi lời cảm ơn một lần nữa đến Rob Leiponis của Parabit Systems và Stephen Joseph của Axis Communications vì đã tham gia cùng tôi hôm nay và chia sẻ những hiểu biết của mình. Cảm ơn rất nhiều.

Stephen Joseph: Cảm ơn vì đã mời tôi.

Rob Leiponis: Cảm ơn.

Hilary Kennedy: Và tôi muốn cảm ơn tất cả những người nghe và xem chương trình đã tham gia cùng chúng tôi trong tập này. Chúng tôi luôn trân trọng điều đó và nếu các bạn muốn nghe thêm các tập podcast khác, cũng như cập nhật mọi thông tin về những nội dung chúng tôi sẽ ra mắt trong tương lai, hãy đăng ký theo dõi trên Apple Podcasts, Spotify hoặc bất cứ nền tảng nghe podcast nào mà bạn yêu thích.

Chúng tôi sẽ sớm trở lại với một tập khác, nhưng cho đến lúc đó, tôi xin được làm người dẫn chương trình Hilary Kennedy.

Cảm ơn các bạn đã xem.