Gezichtsherkenning is hot. De meeste beveiligingscamera’s hebben tegenwoordig voldoende processorcapaciteit om gezichten te analyseren en te vergelijken met gezichten in een database. Soms is het echter niet nodig of (om privacy redenen) niet gewenst om iemand met uw beveiligingscamera’s te herkennen, maar wilt u slechts weten dát er een persoon in beeld is en op basis van deze constatering een event of alarm genereren. Dan spreken we van gezichts- of persoonsdetectie.
Gezichtsherkenning is praktisch als u specifieke personen wilt opsporen of als onderdeel van uw toegangscontrolesysteem. Gezichtsherkenning begint met het detecteren van een gezicht: een ovale vorm met daarin twee ogen, een neus en een mond. Daarna gaat het algoritme duizenden meetpunten in het gezicht vergelijken met dezelfde meetpunten van de gezichten in de database. Deze stap kost veel processorcapaciteit.
Is het niet nodig om personen te herkennen of wilt u dit niet om privacy-redenen, dan kunt u de software in de beveiligingscamera ook inzetten om gezichten en/of personen te detecteren. Op deze manier kunt u bijvoorbeeld video-opnamen snel filteren, een event of alarm genereren of de opslag van beelden beperken door alleen op te nemen als er een gezicht of persoon in beeld is.
Wat zijn de beperkingen?
Afhankelijk van waarom u gezichtsdetectie wilt inzetten, kent deze technologie ook beperkingen. Een beveiligingscamera genereert namelijk tweedimensionale beelden. Dit betekent dat de camera dus ook te foppen is met foto’s en tekeningen van een gezicht. Als gezichtsdetectie alleen wordt gebruikt om een opname te starten of om snel beelden terug te zoeken, doet dit er overigens niet toe. Hooguit krijgt u dan wat meer beelden dan de bedoeling is. Een andere beperking is dat afgedekte gezichten niet worden herkend. Zelfs hoofddeksels en sjaals kunnen het gelaat dusdanig afdekken dat het detectiepercentage te laag is om een event of alarm te genereren. Gezichtsdetectie alleen is dan ook niet geschikt voor alarmering. Er zijn simpelweg te veel ‘false positives’ en ‘false negatives’. Het liefst wil je alleen maar ‘true positives’ hebben.
Gecombineerde detectie vergroot betrouwbaarheid
Door gezichtsdetectie te combineren met persoonsdetectie, neemt de betrouwbaarheid flink toe. Persoonsdetectie is een algoritme dat kijkt of het bewegende object een mens is. Het is een complexer algoritme dan die voor gezichtsdetectie, maar gebruikt minder processorcapaciteit dan gezichtsherkenning. Bovendien is de privacy niet in het geding. De camerasoftware kan zo worden ingeregeld dat wanneer er zowel een persoon als een gezicht worden gedetecteerd er een event is. Detectie van een persoon, zónder gezichtsdetectie is goed voor een event van een hogere klasse. Deze combinatie wijst er namelijk op dat iemand zijn gezicht afschermt of afdekt en dat kan duiden op een verdachte situatie. Gezichtsdetectie zonder persoonsdetectie klinkt een beetje spooky, maar duidt meestal op een gezicht gebruikt op een reclamebord of auto met reclame-uiting. Hiervoor hoeft dus geen event/alarm te worden gegeven.
Conclusie
Deze combinatie van gezicht- en persoonsdetectie kan een goede aanvulling zijn op het reeds aanwezige bewakingssysteem. In veel nieuwe camera’s zijn deze algoritmes al standaard aanwezig en is het een eenvoudige upgrade naar next-level bewegingsdetectie. Dankzij de ontwikkelingen in rekencapaciteit en deep learning, worden deze technologieën op korte termijn bovendien steeds betrouwbaarder.