얼굴 감지 기본 객체 및 얼굴 감지 (VL) 객체는 프레임에서 얼굴이 포착될 때마다 트리거됩니다. 기본 객체만으로도 아카이브에서 얼굴을 검색하는 데 충분합니다 (유사한 얼굴 검색 참조).

또한 Axxon One 은 얼굴 감지로부터 생성된 메타데이터를 기반으로 한 다음 유형의 검출 도구들을 사용할 수 있습니다 (메타데이터에 대한 일반 정보 참조).

  1. 영역 내 출현 – 객체가 등장하고 시야(FOV) 내에서 얼굴이 포착되었을 때 검출 도구가 트리거됩니다.
  2. 영역 내 배회 – 객체가 장시간 존재하고 그 얼굴이 시야(FOV) 내에서 포착되었을 때 감지 도구가 트리거됩니다.

  3. 마스크 감지 – 얼굴이 마스크를 착용했거나 착용하지 않은 상태로 포착되었을 때 감지 도구가 트리거됩니다.

Axxon One 데이터베이스는 모든 얼굴을 이진(Binary) 형태로 저장합니다

  1. 포착된 모든 얼굴 이미지는 벡터화되어 t_face_vector 테이블에 저장되며, 해당 포착 이벤트는 t_json_event 테이블에 저장됩니다.
  2. 참조 이미지(Faces 참조)는 t_face_listed 테이블에 저장됩니다.

* 얼굴 벡터는 얼굴이 포착될 때 생성되는 얼굴 이미지의 수학적 표현입니다.

이러한 검출 도구는 Face Recognition Pack 애드온이 설치되어 있어야 작동합니다 (DetectorPack 애드온 설치 참조).


데이터베이스에 저장된 얼굴 수가 증가할수록 통계적 오류가 증가합니다. 즉, 데이터베이스에 얼굴이 많을수록 아카이브 검색 시 유사한 얼굴이 더 자주 인식될 수 있습니다. 따라서 참조 얼굴과 포착된 얼굴 간의 유사도(비교 정확도)는 낮아지게 됩니다.

이러한 통계적 오류는 다음 조건에 해당될 경우 관련이 있습니다:

  1. 얼굴 검출 도구의 요구 사항이 충족될 때
  2. 데이터베이스에 얼굴이 백만 개 이상 저장되어 있을 때

오류 계산 결과 예시:

  1. Face detection, 머그샷 데이터셋(양질의 사진), 데이터베이스에 얼굴 1,200만 개가 있는 경우, 오인식 확률은 0.003%였습니다. 이 초기 데이터를 바탕으로 연구자들이 얻은 식별 오류율은 0.76%였습니다.
  2. Face detection (VL)의 경우, 초기 데이터는 동일하며 식별 오류율은 0.81%였습니다.