ฝึกใบหน้า ป้ายทะเบียน และคลาสที่กำหนดเอง
ลงทะเบียนใบหน้าและป้ายทะเบียน หรือฝึกการวิเคราะห์แบบกำหนดเอง เพื่อให้ AI บอกได้ว่าเป็นใครหรือสิ่งของอยู่ในสถานะใด การลงทะเบียนและการฝึกทำได้แม้ขณะทำงานอยู่
ลงทะเบียนใบหน้า
- เปิด ลงทะเบียน จากแถวเงื่อนไขใบหน้าหรือจากการตั้งค่าการวิเคราะห์
- เลือก เพิ่มชื่อ แล้วป้อนชื่อของบุคคลนั้น
- ขณะที่เลือกชื่อนั้นไว้ ให้บุคคลนั้นหันหน้าเข้าหากล้อง แล้วเลือก ลงทะเบียน ต้องเห็นตาทั้งสองข้าง ระบบจะไม่ลงทะเบียนใบหน้าด้านข้าง
- ทำซ้ำอย่างน้อย 5 ครั้ง โดยเปลี่ยนมุมและสีหน้าเล็กน้อย
เมื่อระบบจดจำบุคคลผิดเป็นอีกคน และการป้องกันการปลอมด้วยรูปภาพ
หากระบบจดจำบุคคลหนึ่งผิดเป็นอีกคน ให้เพิ่ม ค่าเกณฑ์ ของใบหน้า และลงทะเบียนรูปเพิ่มเติมของบุคคลทั้งสองคน
หากใช้การจดจำใบหน้าเพื่ออนุญาตให้เข้าพื้นที่ ให้เปิด ป้องกันการปลอมแปลง ในการตั้งค่าการวิเคราะห์ ระบบจะปฏิเสธใบหน้าที่แสดงผ่านรูปถ่ายหรือหน้าจอโทรศัพท์
ลงทะเบียนป้ายทะเบียน
- เปิด ลงทะเบียน จากแถวเงื่อนไขป้ายทะเบียน
- ป้อนเลขทะเบียน และป้อนชื่อแทนด้วยหากต้องการ ชื่อแทนใช้เป็นค่าเป้าหมายได้ด้วย เงื่อนไขจึงระบุเป็น "รถส่งของ" แทนเลขทะเบียนได้
- ตั้ง พื้นที่ ในการตั้งค่าการวิเคราะห์ให้ตรงกับประเทศที่ติดตั้ง หากตั้งภูมิภาคผิด ความแม่นยำในการอ่านจะยังต่ำไม่ว่าจะตั้งความเชื่อมั่นไว้เท่าใด
ลงทะเบียนป้ายทะเบียนจำนวนมากในครั้งเดียว
วางรายการลงใน เพิ่มหลายรายการ บรรทัดละ 1 รายการ
เป็นเลขทะเบียนอย่างเดียวหรือในรูปแบบ plate,alias
ฝึกการจำแนกแบบกำหนดเอง
- เปิด ฝึก จากแถวเงื่อนไขหรือจากการตั้งค่าการวิเคราะห์
- สร้างคลาสอย่างน้อย 2 คลาสและตั้งชื่อตัวจำแนกที่มีคลาสเดียวไม่มีตัวเลือกให้ตัดสิน จึงต้องมีอย่างน้อย 2 คลาส
- เลือกคลาส จัดฉากให้พร้อม แล้วจับภาพ ทำซ้ำกับทุกคลาส
- เลือก ฝึก แล้วรอจนเสร็จรูปตัวอย่างที่เพิ่มหลังการฝึกครั้งล่าสุดจะมีเครื่องหมายว่ายังไม่ได้ฝึก
ฝึกการตรวจจับความผิดปกติแบบกำหนดเอง
การตรวจจับความผิดปกติจะเรียนรู้เฉพาะสภาพปกติ และรายงานทุกสิ่งที่แตกต่างไปจากนั้น ไม่ต้องใช้รูปตัวอย่างของข้อบกพร่อง จึงครอบคลุมปัญหาที่ยังไม่เคยเกิดขึ้นด้วย
- เปิด เพิ่มภาพปกติ
- จับภาพฉากหลายครั้งขณะที่อยู่ในสภาพปกติ
- เลือก ฝึกเมื่อฝึกเสร็จ การกระจายคะแนนของภาพปกติ จะปรากฏขึ้น
การอ่านแผนภูมิคะแนนหลังการฝึก
การฝึกจะสร้าง การกระจายคะแนนของภาพปกติ อ่านจากซ้ายไปขวา ยิ่งอยู่ทางขวายิ่งใกล้ข้อบกพร่อง และทุกจุดที่อยู่ทางขวาของเส้นสีแดงจะถือว่าบกพร่อง การฝึกจะกันรูปตัวอย่างที่ลงทะเบียนไว้ประมาณ 20 เปอร์เซ็นต์ไว้เพื่อกำหนดเส้นนั้น จำนวนที่แสดงจึงน้อยกว่าจำนวนที่ลงทะเบียน
| การกระจาย | สิ่งที่ต้องทำ |
|---|---|
| จุดรวมกลุ่มแน่นอยู่ทางซ้ายของเส้น | การฝึกสำเร็จ ไม่ต้องทำอะไรเพิ่ม |
| มีบางจุดเลยเส้นไป | ระบบอาจตัดสินว่าชิ้นงานปกติในสภาพนั้นบกพร่อง ลงทะเบียนภาพปกติเพิ่มแล้วฝึกอีกครั้ง |
| จุดกระจายกว้าง | รูปตัวอย่างถ่ายไว้ภายใต้แสงหรือมุมที่ไม่เหมือนกัน ลงทะเบียนเพิ่มในสภาพที่คงที่ |