Synology DVA1622 심층 비디오 분석 DVA 얼굴 인식
소개
강력한 AI 이미지 분석을 통해 Synology Deep Video Analytics(DVA)는 대량의 개체 특성을 즉시 계산하고 환경 간섭을 필터링하며 정확한 감지 결과를 제공할 수 있습니다.
지원되는 알고리즘 중 얼굴 인식은 고객, 직원 또는 의심스러운 사람을 식별하여 더 나은 서비스를 제공하고 보안을 강화하도록 설계되었습니다.
이 가이드는 얼굴 인식 작업을 효과적으로 구성하여 최적의 정밀도를 보장하도록 설계되었습니다. 최상의 결과를 얻으려면 나열된 사항을 최대한 자세히 따르십시오.
시스템 요구 사항
- Surveillance Station 버전 9.0 이상이 설치된 DVA 시리즈 NAS.
- Synology의 얼굴 인식 응용 프로그램(기본적으로 설치됨)
메모:
- 얼굴 인식 애플리케이션에는 추가 라이선스가 필요하지 않습니다.
카메라 빠른 설치
적절한 카메라를 선택하세요
스트림 품질: 19201080@20FPS 이상
광학 줌 렌즈: (선택) 보행자가 멀리 있을 때 보다 선명한 얼굴 영상을 포착하기 위해 사용됩니다.
설치 환경 확인
최소 조도: 300룩스
설치 위치 및 방향: 실내 출입구에서 보행자의 동선을 직접 마주하여 정면 이미지를 촬영합니다.
실내 출입구
실내출구
해야 할 일과 하지 말아야 할 일
장착 높이 및 각도
설치 높이: 1.5 ~ 3 미터
카메라 기울기 각도: 15도 이하
얼굴 해상도: 최소 75 × 75 픽셀(이상적으로는 125 × 125 픽셀)
메모:
- 제공된 값은 참조용으로만 제공됩니다. 선명한 얼굴 해상도를 보장할 수 있도록 실제 카메라 구성을 기반으로 설치 높이/각도를 조정하십시오.
해야 할 일과 하지 말아야 할 일
카메라 배치 및 환경
카메라 배치 및 환경 조건을 신중하게 계획하더라도 얼굴이 감지되지 않거나 잘못 인식될 수 있습니다. 다음 상황은 AI의 감지 및 인식에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 카메라 렌즈에 빛이 직접 닿으면 이미지에 줄무늬가 생기거나 노출 과다가 발생하여 화질에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 조명의 급격한 변화가 발생할 수 있는 지역에 카메라를 설치하면 화질이 일관되지 않을 수 있습니다.
- 노출이 과다하거나 노출이 부족한 얼굴 이미지는 AI 인식을 방해할 수 있습니다. 노란색 조명이 있는 배경도 인식을 방해할 수 있습니다. 흰색 조명을 권장합니다.
- 보행자가 너무 빨리 움직이면 캡처된 얼굴 이미지가 흐려질 수 있습니다.
- 카메라 분야의 변화 view 비디오 분석 결과(예: 초점 또는 확대/축소 수준 변경)에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 날씨는 때때로 실외 카메라의 선명도에 영향을 미칩니다. 비와 눈, 그림자의 변화 또는 낮과 밤의 차이는 감지 및 인식에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 네트워크 연결이 불안정하면 이미지가 불완전하거나 손상될 수 있습니다. 유선 연결을 적극 권장합니다.
- 먼지, 곤충 또는 기타 얼룩이 렌즈를 막을 수 있습니다. 선명한 이미지를 촬영할 수 있도록 렌즈를 깨끗하게 유지하십시오.
소프트웨어 설정 구성
카메라가 성공적으로 장착되면 요구 사항에 맞게 얼굴 인식 소프트웨어 설정을 구성할 수 있습니다. 이 장에서는 얼굴 인식 알고리즘에 대한 필수 설정을 다룹니다.
얼굴 인식 작업을 설정하기 전에 얼굴 데이터베이스를 생성하는 것이 좋습니다. 그러나 이전 데이터베이스 정보를 사용할 수 없는 경우 작업을 설정하고 처음부터 유기적으로 얼굴 데이터베이스를 생성할 수도 있습니다.
얼굴 데이터베이스 만들기
사람들을 다양한 유형의 이벤트(허용, 차단, VIP 또는 등록)로 식별하고 분류하려면 사용자 프로를 생성해야 합니다.file얼굴 인식 작업을 추가하기 전에 얼굴 데이터베이스의 및 사용자 그룹. 사용자 프로를 생성할 수 있습니다.file하나씩 가져오거나 사용자 데이터와 사진을 일괄적으로 가져올 수 있습니다.
얼굴 데이터베이스를 관리하려면 얼굴 인식 > 얼굴 데이터베이스로 이동하세요.
얼굴 데이터베이스를 구축하는 가장 효율적인 방법은 사용자 Pro를 가져오는 것입니다.file일괄적으로요. 프로를 가져올 때file일괄적으로 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.
- 맞춤형 전문가를 사용하여 가져오기file 목록
- 로컬 DSM, 도메인 또는 LDAP 사용자 가져오기
가져오기에는 다음 사양이 필요합니다. file (위 가져오기 옵션 중 하나에 대해):
- 계정: 각 계정은 1~128자 사이로 고유해야 하며 유니코드 문자, 숫자 또는 다음 기호만 포함해야 합니다. – _ @ \ 8
- 사진 File 이름: 업로드된 사진을 계정과 일치시키기 위해 사용됩니다.
- 3행 이전의 셀 내용을 수정하지 마십시오. 원래 XLSX 형식만 허용됩니다.
메모:
- 그룹을 직접 가져오거나 DSM, 도메인 또는 LDAP에서 새 사용자만 가져올 수도 있습니다.
그룹 정의
얼굴 데이터베이스의 사용자는 하나 이상의 그룹에 할당될 수 있습니다. 그룹은 얼굴 데이터베이스에서 수동으로 생성하거나 로컬 DSM, 도메인 또는 LDAP 사용자를 가져와 생성할 수 있습니다.
일단 정의되면 얼굴 인식 작업의 세 가지 이벤트(허용됨, 차단됨 또는 VIP) 중 하나에 그룹을 할당할 수 있습니다. 이를 통해 모니터 센터의 얼굴 인식 결과 및 비디오에서 결과를 빠르게 식별할 수 있습니다.
예를 들어amp즉, 일정 기간 동안 몇 명의 VIP가 등장했는지 확인하고 싶다면 인식 결과에서 이벤트 VIP를 필터링하면 됩니다. 모니터 센터에서 영상을 시청하는 경우 VIP가 특정 색상으로 프레임 처리되어 빠른 인식이 가능합니다.
그룹을 사용하여 이벤트를 빠르게 식별하는 방법에 대한 자세한 내용은 등록된 이벤트 및 알 수 없는 이벤트를 참조하세요.
메모:
- 각 그룹은 하나의 이벤트에만 할당될 수 있습니다. 프로 사용자라면file여러 이벤트 목록에 등록된 개인 또는 그룹은 차단됨 > VIP > 허용됨 순으로 표시됩니다.
감지 정확도 향상
최상의 인식 결과를 얻으려면 좋은 전문가file 사진에는 다음이 있어야 합니다.
- 눈과 코가 모두 보이고 위, 아래 또는 옆으로 기울어지지 않고 카메라를 직접 향하고 있는지 확인하십시오.
- 프로 제작 전 3개월 이내에 촬영한 사진을 사용하세요.file 정기적으로 업데이트하세요.
- 사진 해상도는 300×300픽셀 이상이어야 합니다. 얼굴 너비는 75픽셀 이상이어야 합니다.
- 얼굴 특징은 뚜렷하게 보여야 하며 과다 노출이나 노출 부족이 있어서는 안 됩니다.
- 사람의 어깨와 머리 꼭대기 위의 약간의 공간을 포함합니다.
- PNG, JPG, BMP만 가능 files 형식이 허용됩니다.
얼굴 인식 작업 만들기
얼굴 데이터베이스가 설정된 후에 얼굴 인식 작업을 생성할 수 있습니다(권장 사항이지만 전제 조건은 아님). 얼굴 인식 작업이 생성된 후에만 Monitor Center가 스트림에서 사람들을 인식하고 분류할 수 있습니다.
메모:
단일 얼굴 인식 작업은 최대 25명의 얼굴을 실시간으로 동시에 감지하고 비교할 수 있습니다.
스트림 프로 선택file
최적의 감지 정확도를 위해서는 최소 19201080@20FPS의 해상도를 선택하세요. 스트림 프로files는 페어링된 카메라의 Intelligent Video Analytics 녹화 설정에 의해 설정됩니다. 스트림 프로를 편집하려면files, IP 카메라로 이동하여 구성하려는 카메라를 선택합니다. 그런 다음 편집 > 편집 > 녹화 > 고급 > Intelligent Video Analytics 녹화를 클릭하여 스트림 프로를 설정합니다.file.
등록된 이벤트 및 알 수 없는 이벤트
쉽게 식별할 수 있도록 허용, 차단, VIP 등 미리 설정된 이벤트에 얼굴 프레임 색상과 그룹을 할당할 수 있습니다. 그룹이 할당되지 않고 얼굴 데이터베이스에서 사람이 식별되면 시스템은 해당 사람을 등록됨으로 분류합니다.
등록된 사용자에게도 마찬가지로 프레임 색상을 할당할 수 있으므로 얼굴 인식 결과 중 원하는 식별 결과를 빠르게 필터링할 수 있습니다. view모니터 센터에서 비디오를 시청하고 있습니다. 마찬가지로, 얼굴이 인식되지 않거나, 불분명하거나, 나쁜 각도에서 촬영된 경우 view, 간편한 필터링을 위해 프레임 색상을 지정할 수도 있습니다.
불분명한 얼굴과 작은 얼굴은 무시하세요
효율성을 높이기 위해 화면에 표시되는 최소 얼굴 크기를 미세 조정하여 불분명하거나 크기가 작은 얼굴에서 오탐지를 필터링할 수 있습니다. 이벤트 탭에서 다음을 활성화할 수 있습니다. 불분명한 얼굴로 인해 발생하는 알림 무시; 이렇게 하면 얼굴이 불분명하거나 각도가 좋지 않을 때 이벤트 경고가 전송되는 것을 방지할 수 있습니다.
매개변수 탭에서 편집 버튼을 클릭하여 파란색 개체 프레임을 조정하여 화면의 최소 얼굴 크기를 정의합니다. 퍼센트tage는 카메라 이미지 크기에 따른 얼굴의 크기를 나타냅니다. 정의된 개체 크기보다 작은 면은 필터링됩니다.
불분명하거나 각도가 잘못된 얼굴을 결과에서 제외하는 명확하지 않은 얼굴 무시 옵션을 활성화할 수도 있습니다.
유사성 매개변수 조정
감지된 얼굴은 Pro와 일치합니다.file프로 간의 유사성이 있는 경우 얼굴 데이터베이스에 있음file 사진과 감지된 얼굴이 유사성 매개변수에 지정된 값을 초과합니다. 잘못 식별된 얼굴이 너무 많으면 유사성 매개변수를 조정하는 것이 좋습니다(기본값은 80%).
감지 영역 정의
매개변수 탭에서 필요에 맞게 감지 영역(포함 또는 제외)을 구성할 수 있습니다. 감지 영역은 너무 얇거나 작아서는 안 됩니다. 식별하려는 얼굴 크기의 최소 2배는 되어야 합니다. 한 화면에 최대 3개의 구역을 구성할 수 있습니다.
인식결과 검색 및 관리
세부 구성 옵션 외에도 얼굴 인식은 두 가지 방법을 제공합니다. view 인식 결과를 하나씩 관리하고, 모니터센터, 다른 하나는 애플리케이션을 통해 인식 결과.
모니터 센터에서 인식 결과 관리
모니터 센터에서 인식 결과를 보려면 얼굴 인식 작업을 설정하고, 하나 이상의 얼굴 인식 이벤트를 경고 트리거로 구성하고, 작업을 소스로 레이아웃에 추가해야 합니다. 얼굴 인식 결과는 다음과 같습니다. view경고 패널에 추가되었습니다.
예를 들어amp파일을 사용하면 경고 패널에서 VIP를 필터링하여 VIP 계정이 나타나는 모든 인스턴스를 볼 수 있습니다.
얼굴 인식 작업으로 라벨이 지정된 얼굴을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 얼굴 식별 여부에 관계없이 해당 결과에 대한 더 많은 옵션이 표시됩니다.
해당 스냅샷을 이용하여 미확인 얼굴을 데이터베이스에 등록할 수 있습니다. 알 수 없는 결과에서 유사한 얼굴을 식별하도록 선택할 수도 있습니다.
그룹의 일부로 또는 단순히 등록된 얼굴로 얼굴이 식별되면 얼굴 데이터베이스에 저장된 해당 사람의 개인 정보에 접근할 수 있습니다. 또한 사용자 pro로 검색할 수도 있습니다.file 또는 스냅샷, 다른 전문가와 신원 확인file 얼굴 데이터베이스에서 가져오거나 신원을 알 수 없음으로 표시하세요.
역사적 인식 결과 검색
과거 인식 결과를 보려면 인식 결과로 이동하세요.
얼굴 인식을 사용하면 인식 결과를 작업, 이벤트, 날짜별로 필터링하거나 결과 중에서 특정 인물을 검색할 수 있습니다.
프로에서 특정인을 검색할 때file 정보를 검색하려면 이름, 계정, 설명을 이용하거나 얼굴 이미지를 업로드하여 검색할 수 있습니다. 발견된 경우 결과에는 해당 사람이 얼굴 인식을 통해 감지된 모든 인스턴스가 표시됩니다.
특정 결과는 아카이브 보존 정책을 통해 자동으로 삭제되거나 백업 목적으로 다운로드되지 않도록 잠글 수 있습니다. 또한 잘못 식별된 결과는 알 수 없음으로 표시하거나 올바른 사용자 전문가에게 할당하여 수정할 수 있습니다.file.
얼굴 데이터베이스에 등록된 인물이 아닌 경우, 얼굴 이미지를 업로드하고 해당 이미지를 기반으로 유사한 결과를 검색하는 방식으로 이미지 검색을 수행할 수 있습니다. 또는 에서 직접 검색할 수도 있습니다. 인식결과 사용하여 스냅샷으로 검색 옵션. 유사성 수준을 조정하여 그에 따라 검색 결과를 넓히거나 좁힐 수 있습니다.
시스템에서 얼굴을 식별하지 못한 경우에도 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 인식 결과 중 이름, 계정명, 설명으로 검색할 수 있습니다. 이를 통해 해당 인물의 데이터베이스 사진을 원래 작업과 다른 유사성 수준을 사용하여 인식 결과와 비교할 수 있습니다. 클릭하면 얼굴 비교 당신을 데려 갈 것입니다 이미지 검색 유사성 수준을 조정할 수 있습니다.
메모:
보관할 수 있는 최대 탐지 결과 수는 1,000,000개입니다.
가려진 얼굴 감지
얼굴 인식은 얼굴 마스크 착용 여부를 감지할 수 있습니다. 결과를 필터링하여 마스크가 있거나 없는 모든 얼굴을 표시할 수 있으며, 모니터 센터에서 알림을 설정하여 얼굴을 가렸거나 가리지 않은 사람이 감지될 때 이를 알릴 수 있습니다.
예를 들어amp즉, 마스크를 착용한 사람이 은행에 들어오면 보안 담당자에게 경계를 늦추지 않도록 알림을 구성할 수 있습니다.
인식 결과 개선
캡처된 얼굴 이미지를 사용하여 다음을 수행하면 인식 결과가 향상될 수 있습니다.
- 새 프로 만들기file (이전 얼굴 데이터베이스가 없으면 이 방법으로 새 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.)
- 인식 결과를 수동으로 수정하고 교체하여 얼굴 데이터베이스를 업데이트합니다.
- 캡처된 얼굴 이미지로 개인의 데이터베이스 사진을 인식합니다. 얼굴 인식으로 잘못 식별된 경우 대상을 알 수 없는 것으로 재설정하여 인식 결과를 수정합니다.
보고서
보고서는 얼굴 인식 결과의 추세를 쉽게 확인할 수 있는 방법입니다. 얼굴 인식은 두 가지 유형의 보고서를 제공합니다. 보고서를 생성하려면 인식 결과 > 액세스 보고서로 이동하세요.
감지된 사람의 모든 기록
이 보고서는 감지된 모든 사람의 모든 기록을 보여줍니다. 필요한 경우 불분명한 얼굴이나 등록되지 않은 사람을 필터링할 수 있습니다.
등록된 사람의 첫 번째 입국/마지막 퇴장
이 보고서는 감지된 모든 사람의 초기 출입 기록과 마지막 퇴실 기록을 보여줍니다. 필요한 경우 불분명한 얼굴을 필터링할 수 있습니다.
충수
개인정보 보호
얼굴 인식은 귀중한 비즈니스 통찰력과 액세스 제어 기능을 제공하지만 구현 중에 개인정보와 인권을 보호하는 것이 중요합니다. 적절한 규정이 없으면 공개적으로, 특히 법 집행을 위해 사용하는 것이 권장되지 않습니다. Synology는 얼굴을 색상별로 분류하는 등 인종 프로파일링을 용이하게 할 수 있는 기능을 지원하지 않습니다.
스마트 소매점이나 재산 보안과 같은 민간 부문 애플리케이션에서 관리자는 다음과 같은 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다.
- 알아야 할 사항에 따라 사용자에게 세분화된 액세스 권한을 부여합니다. 예를 들어amp즉, 고용주는 아웃소싱 경비원이 시설에 들어오는 직원의 이름과 자세한 설명을 보는 것을 제한하는 동시에 그 사람이 허용, 차단 또는 VIP 목록에 있는지 알 수 있도록 허용할 수 있습니다.
- 카메라의 민감한 영역을 커버하기 위해 라이브 피드에 텍스트 워터마크 또는 프라이버시 마스크를 추가하세요. view.
- 데이터베이스와 일치하지 않고 익명 로깅을 활성화합니다. DVA 시리즈 모델은 감지된 얼굴을 기록하고 필요한 경우에만 관리자의 조사를 지원할 수 있습니다.
- 일정 기간(예: 7일)이 지나면 탐지 결과가 자동으로 순환되도록 일정을 설정합니다.
보안 강화
다른 Synology NAS/NVR과 마찬가지로 DVA 시리즈 모델은 다양한 보호 장치로 설계되었습니다.
외부 공격에 대비.
- 모든 관리자, 보안 관리자 및 사용자는 2단계 인증을 사용하여 로그인해야 하므로 자격 증명 도난으로 인한 데이터 유출 위험이 줄어듭니다.
- 자동 차단은 동일한 IP 주소 또는 신뢰할 수 없는 클라이언트 장치에서 반복적으로 실패한 로그인 시도를 감지하는 경우 무차별 대입 공격을 중지할 수 있습니다.
- 기본 운영 체제(DSM)와 Surveillance Station 응용 프로그램은 새로운 위협으로부터 시스템을 보호하기 위해 지속적으로 업데이트됩니다.
문서 / 리소스
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