Ein bisschen über: Verbesserte Gesichtsbilderfassung

Sehen Sie sich an, wie Stephen Joseph von Axis Communication und Rob Leiponis von Parabit die Vorteile einer optimierten Platzierung von Videoüberwachungssensoren diskutieren und wie sich diese erheblich auf die Sicherheit und das Engagement im Einzelhandel auswirken kann.

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Hilary Kennedy: Hallo zusammen, willkommen zu „A Bit About“, einem Podcast von Parabit Systems. Ich bin Ihre Moderatorin, Hilary Kennedy, und in der heutigen Folge geht es darum, wie Technologie eine intelligentere und sicherere Welt ermöglicht, indem sie Netzwerklösungen schafft, die Einblicke in die Verbesserung der Sicherheit und neue Geschäftsmodelle bieten.

Heute habe ich zwei großartige Gäste in der Sendung, die ihre Erkenntnisse mit mir teilen. Zunächst Rob Leiponis, Präsident und CEO von Parabit Systems, einem weltweit führenden Anbieter innovativer Hard- und Softwarelösungen für kritische Infrastrukturen. Seit der Gründung des auf Long Island ansässigen Unternehmens im Jahr 1995 hat Rob die Entwicklung von Technologien vorangetrieben, die von Hunderten von Finanzinstituten in Nordamerika und Europa eingesetzt werden. Rob greift dabei auf eine über 35-jährige Erfahrung zurück.

Unser zweiter Gast ist Stephen Joseph, Segment Development Manager für Banking und Finance bei Axis Communications. Er ist verantwortlich für die Strategieentwicklung im Bankensegment sowie für die Schulung interner und externer Kunden. Er hält Vorträge auf nationalen Konferenzen und hat zahlreiche weitere wichtige Aufgaben. Es versteht sich daher von selbst, dass beide über umfangreiches Wissen zur Verbesserung der Sicherheit und zur Ermöglichung der weltweit benötigten Datenanalyse durch Kameras verfügen.

Also, willkommen zur Show, meine Herren.

Stephen Joseph: Hallo Hilary, danke.

Rob Leiponis: Danke.

Hilary Kennedy: Okay, zunächst möchte ich mit der effektiven Erfassung von Gesichtsbildern beginnen. Sie dient der Sicherheit und dem Schutz sowie dem Einzelhandel und Marketing. Was sind jedoch die Herausforderungen bei der Erfassung guter Gesichtsbilder?

Stephen Joseph: Gute Gesichtsbilder sind in der Regel sehr wichtig, insbesondere im Kundenkontakt. Meiner Meinung nach trifft das vor allem auf Banken und Finanzinstitute zu, aber auch auf den Einzelhandel, wo regelmäßig Kunden vorbeikommen. Eine der größten Herausforderungen für viele dieser Unternehmen besteht darin, die Kameras optimal zu platzieren, um gute Gesichtsbilder aufzunehmen.

Wenn es zu Vorfällen kommt und die Polizei eingeschaltet wird und Beweise dafür erfassen oder beschaffen muss, wer möglicherweise ein Verbrechen begangen hat, ist es in diesen Anwendungsfällen äußerst wichtig, über ein optimales Bild zu verfügen, um forensische Details erkennen und bereitstellen zu können.

Hilary Kennedy: Und, Rob, haben Sie auch dazu irgendwelche Gedanken? Wissen Sie, was einige der Herausforderungen sind, wenn es darum geht, gute Gesichtsbilder aufzunehmen?

Rob Leiponis: Im Grunde geht es darum, alle Arten von Behinderungen zu beseitigen, die von vorhandenen Kameras ausgehen können, die sie für Analysen nutzen möchten, und eine diskretere Kamera zu installieren oder neu zu positionieren, die näher am tatsächlichen Gesicht ist, um die Möglichkeit auszuschließen, dass jemand die Bilder der Gesichter der Menschen behindert, wenn sie Einzelhandelsgeschäfte, Verkehrsknotenpunkte, Laderampen und Logistikanlagen betreten und verlassen.

Ich denke, es ist aus Sicht der Zugangskontrolle und der künstlichen Intelligenz wichtig, diese großartige Technologie zu nutzen, die dazu beiträgt, ein lebenssicheres Umfeld für die Welt zu schaffen. Die Investition lässt sich maximieren, indem die Bilder in den Sensoren in der Nähe der Gesichter der Menschen platziert werden.

Hilary Kennedy: Das stimmt. Es hat in unzähligen Situationen geholfen, insbesondere wenn es um die Sicherheit ging. Ich habe gehört, dass Sie beide Analytik erwähnt haben. Steven, ich möchte mich an Sie wenden. Können Sie ein Beispiel für die Möglichkeiten der Analytik bei der effektiven Erfassung von Gesichtsbildern geben?

Stephen Joseph: Absolut. Es gibt viel zu wissen über Gesichtserfassung. Die Begriffe werden oft synonym verwendet, aber es gibt verschiedene Ebenen der Gesichtserfassung. Die traditionelle Gesichtserfassung erfasst ein Bild des Gesichts einer Person und man weiß, dass es sich um eine Person handelt, egal ob männlich oder weiblich. Die Gesichtserkennung erkennt, dass es sich tatsächlich um ein Gesicht handelt. Gesichtserkennung erkennt, wer die Person ist. Gesichtsidentifikation erkennt, dass die Person mit hundertprozentiger Sicherheit mit einem Gesicht übereinstimmt, das in einer Datenbank gespeichert ist.

Das sieht man häufig bei der Polizei, wo Datenbanken durchsucht werden. Auch im Fernsehen sieht man oft jemanden, der ein Buch mit Verbrecherfotos durchsucht, nicht wahr? Sie versuchen, eine forensische Identifizierung durchzuführen. Sie vergleichen bekannte Gesichter, um die Identifizierung der Person zu erleichtern.

Und wenn man Kameras oder Videokameras richtig platziert, sieht man heute in den meisten Einrichtungen eine Kamera. Sie ist entweder an der Decke oder an der Wand angebracht. Normalerweise weit entfernt vom eigentlichen Standort der Person. Aber die Themen, die wir heute diskutieren, drehen sich um die richtige Platzierung eines Bildsensors, der eine gute Aufnahme des Gesichts einer Person ermöglicht.

Für die Gesichtserkennung werden etwa vier Pixel benötigt. Denken Sie an Pixel, beispielsweise ein 1080p- oder 4k-Fernsehbild. Jedes Bild enthält Pixel. Für eine Gesichtserkennung benötigen Sie etwa vier Pixel im Gesicht. Für die Gesichtserkennung benötigen Sie etwa 20 Pixel. Für die Identifizierung benötigen Sie etwa 40 bis 80 Pixel im Gesicht. Das gibt Ihnen ein Beispiel für die verschiedenen Ebenen der Gesichtserfassung und -erkennung, die Sie berücksichtigen können.

Hilary Kennedy: Das ist wirklich interessant, denn man kann heute kein Geschäft mehr betreten, ohne die Kameras zu sehen. Rob, ich würde mich freuen, wenn Sie uns etwas über Einzelhandel und Marketing erzählen würden. Warum ist die Gesichtsbilderfassung dort am nützlichsten?

Rob Leiponis: Gesichtserkennung eignet sich gut, um zu bestimmen, welche Art von Inhalten Sie auf verschiedenen digitalen Beschilderungen anzeigen möchten, oder um Kassierern auf einer Plattform mitzuteilen, dass eine bestimmte Person mit einem bestimmten Profil die Plattform betreten hat oder möglicherweise ein Kunde von Ihnen ist. Auf diese Weise können Sie gezieltere Fragen stellen, um diesen Kunden zu einem besseren Service zu bewegen.

Benachrichtigung über die Ankunft eines Kunden, wie bei Nordstrom: Bei jedem Kundeneingang wird ihm ein Vertriebsmitarbeiter zugewiesen. Mithilfe von Analysen kann dieser Mitarbeiter sofort benachrichtigt werden, wenn seine wichtigsten Kunden den südöstlichen Eingang des Gebäudes betreten, und so ein besseres Begrüßungserlebnis für sie bieten.

Hilary Kennedy: Und ich möchte noch etwas ansprechen, denn wir können dieses Gespräch nicht führen, ohne über KI zu sprechen. Steven, wissen Sie, wir haben aufgrund der Pandemie einige neue Entwicklungen in unserer Gesellschaft erlebt, wie zum Beispiel das Tragen von Masken. Welche Rolle spielt also Deep AI bei Kameras?

Stephen Joseph: Oh, das spielt eine große Rolle. KI ist ein wirklich großes Thema. Wir sehen großes Interesse an KI und Analytik im Zusammenhang mit Verhalten. Sei es bei der Nutzung von Videoüberwachungsprodukten zur Geräuscherkennung oder zur Personenzählung. Wir sehen es häufig bei der Gesichtserkennung, um beispielsweise Gesichtsausdrücke zu erfassen und so festzustellen, ob ein Kunde zufrieden ist oder nicht. Und wir sehen, dass dies heute geschieht und die Technologie existiert.

Und während der Pandemie hatten wir Partner, die ihre Analysefunktionen, die wir traditionell für Sicherheitsanwendungen nutzten, tatsächlich nutzten oder zu testen versuchten, und sie für Dinge wie Social Distancing einsetzten. Sie versuchten festzustellen, ob jemand tatsächlich eine Maske trug oder nicht. Diese Informationen nutzten sie dann, um Back-End-Systeme anzutreiben, sodass eine Systemintegration mit anderen Systemen möglich war. Nehmen wir an, Menschen stehen lange in einer Schlange und könnten Musik auslösen und abspielen, beispielsweise in einem Empfangsbereich, in einem Finanzinstitut oder sogar in einem Einzelhandelsgeschäft.

Analytik oder KI wird also tatsächlich auf viele verschiedene Arten eingesetzt und jeden Tag werden zahlreiche verschiedene Anwendungsfälle entwickelt. Kunden oder Unternehmen beginnen, neue Wege zu finden, KI und Analytik auf eine Art und Weise zu nutzen, an die wir vorher noch nicht einmal gedacht haben.

Hilary Kennedy: Das ist wirklich faszinierend. Ich finde es toll, damit herauszufinden, ob Ihre Kunden lächeln und glücklich sind. Ich finde es toll, weil man weiß, dass sie alles tun, um Sie bei Laune zu halten und Ihnen ein gutes Gefühl zu geben.

Stephen Joseph: Absolut.

Hilary Kennedy: Rob, ich möchte Ihnen die Frage stellen: Die richtige Platzierung von Kameras ist entscheidend für die Effektivität der Analyse. Und natürlich steigt die Nachfrage nach Analyselösungen stetig. Welche Gehäusetypen sollten Sie in Betracht ziehen?

Rob Leiponis: Unsere beliebteste Einheit, die wir am häufigsten im Einsatz sehen, sind unsere Türkameras. Die Platzierung von Türkameras an jedem Ein- und Ausgang gibt Ihnen, wie Steven erwähnte, die vollständige Kontrolle über KI und Gesichtsanalyse und ermöglicht es Ihnen, wie Sie sagten, zu erkennen, ob eine Person beim Betreten oder Verlassen einer Einrichtung traurig oder glücklich ist. Für mich ist das also ein wichtiger Punkt. Ein sehr wichtiger Positionspunkt und auch ein wichtiger Transaktionspunkt.

Wenn Sie andere Einzelhandelserlebnisse entwickeln, kann die Kassiererin vor Ort Nachrichten erhalten, weil sie weiß, wer Sie sind, und Ihnen zusätzliche Verkäufe vorschlagen. Genau dort, wo die Leute Geld ausgeben, die Geschäfte betreten und verlassen, sowie an diesen Transaktionspunkten, halte ich die Platzierung von versteckten oder diskreten Kameras, die Axis verkauft, für besonders wichtig.

Hilary Kennedy: Unglaublich hilfreich. Nun, Steven, ich würde mich freuen, wenn Sie uns ein paar Erfolgsgeschichten zum Thema Sicherheit aus Ihren Branchen erzählen würden.

Stephen Joseph: Wir haben verschiedene Pilotprojekte mit Videoüberwachung und -analyse sowie der richtigen Kameraplatzierung durchgeführt. Eines der wichtigsten ist die Erkennung von Herumlungern durch Analyse und die richtige Kameraplatzierung. Wir sehen das häufig, insbesondere in Finanzinstituten. Man betritt den Geldautomatenbereich und sieht, dass sich dort jemand aufhält, eine verdächtige Person oder was auch immer. Das passiert besonders in kalten Klimazonen, wo Menschen aus der Kälte kommen, um sich aufzuwärmen. Das stellt ein Sicherheitsproblem dar. Ein potenzielles Sicherheitsproblem und auch ein potenzielles Problem für die Kundensicherheit oder das Kundenerlebnis.

Wir haben einem großen Finanzinstitut im Nordosten des Landes geholfen, einige unserer Videoüberwachungsprodukte an den richtigen Stellen einzusetzen und mithilfe von Analysefunktionen das Herumlungern im Vorraum eines Geldautomaten zu erkennen. So entsteht ein sicherer Raum für Kunden. Man hat mit verschiedenen wichtigen Interessengruppen zu tun. Das sorgt für Sicherheit, Betriebsabläufe und einen umfassenden Marketingaspekt. Man kann seine Marke schützen, wenn man seinen Kunden eine sichere Umgebung bietet. Das sorgt für ein besseres Kundenerlebnis.

Wir haben außerdem mit einigen großen Geldautomatenherstellern zusammengearbeitet, um Videoüberwachungsprodukte zu integrieren und sie rund um die Geldautomaten zu platzieren. So können Gesichter erfasst werden, wenn Personen am Geldautomaten stehen. Normalerweise kommt nämlich jemand, insbesondere ein Täter, mit einer Baseballkappe herein und neigt den Kopf nach unten. Die Möglichkeit, Bildsensoren oder Kameras an der richtigen Stelle am Geldautomaten zu platzieren, hilft daher erheblich bei der Erfassung von Gesichtern. Das löst ein großes Problem für sie. Denn so erhalten sie wertvolle Informationen, detaillierte forensische Daten und können den Strafverfolgungsbehörden wertvolle Beweise vorlegen.

Hilary Kennedy: Das ist ein tolles Beispiel. Ich glaube, jeder von uns kennt den Blick auf einen Geldautomaten, sieht dort Leute herumhängen und denkt sich: „Oh, ich weiß nicht“, besonders, wenn man viel Bargeld abhebt. Das ist ein tolles Beispiel. Und bevor wir zum Schluss kommen, möchte ich noch etwas ansprechen: Wir haben schon viel über E-Commerce und ähnliche Themen gehört. Lassen Sie uns aber über den Einsatz dieser Technologien in stationären Geschäften sprechen. Warum ist das so wichtig?

Stephen Joseph: Nun, es ist definitiv wichtig, denn wir sehen viele Herausforderungen, nicht wahr? Gerade durch die Pandemie haben wir gesehen, dass mehr Menschen Online-E-Commerce nutzen und brauchen, nicht wahr? Andererseits stellt es auch eine Herausforderung für stationäre Geschäfte dar. Niemand möchte, dass sein Lieblingsgeschäft verschwindet. Der Einsatz von Analysefunktionen, Videoüberwachung und der richtigen Platzierung von Produkten trägt also maßgeblich dazu bei, Daten zu erfassen, zu verarbeiten und zu nutzen, um herauszufinden, wie viele Menschen ein Geschäft betreten.

Muss ich mein Ladengeschäft verkleinern? Vielleicht brauche ich nicht mehr so viel Verkaufsfläche wie früher. Vielleicht reicht es einfach, die Fläche zu verkleinern. Aber man braucht trotzdem einen Ort, an den die Kunden gerne gehen und sich wohlfühlen. Manchmal möchten die Leute ja immer noch hineingehen und die Produkte anfassen können, nicht wahr? Sie wollen die Möglichkeit haben, sie selbst auszuprobieren. Wir wollen also nicht, dass der stationäre Handel verschwindet, aber wir wollen, dass die Kunden, wenn sie in diese Umgebungen kommen, die traditionellen Sicherheitsprodukte intelligenter nutzen.

So schaffen wir eine intelligentere und sicherere Umgebung für den Kunden. Wir erfassen Daten und schaffen ein insgesamt besseres Erlebnis für die Kunden, wenn sie diese stationären Geschäfte betreten.

Hilary Kennedy: Mir hat dieses Gespräch heute sehr gefallen, da ich mich nach dem Gespräch mit Ihnen beiden sicherer fühle. Damit ist diese Folge von „A Bit About“ abgeschlossen. Ich möchte mich aber noch einmal bei Rob Leiponis von Parabit Systems und Stephen Joseph von Axis Communications bedanken, dass sie heute bei mir waren und ihre Erkenntnisse mit mir geteilt haben. Vielen Dank.

Stephen Joseph: Danke, dass ich hier sein darf.

Rob Leiponis: Danke.

Hilary Kennedy: Und ich möchte allen unseren Zuhörern und Zuschauern dafür danken, dass sie bei dieser Folge dabei waren. Wir freuen uns immer darüber. Wenn Sie weitere Folgen des Podcasts hören und über alle zukünftigen Veröffentlichungen auf dem Laufenden bleiben möchten, abonnieren Sie uns auf Apple Podcasts, Spotify oder wo auch immer Sie Podcasts hören.

Wir sind bald mit einer weiteren Folge zurück, aber bis dahin war ich Ihre Gastgeberin Hilary Kennedy.

Vielen Dank fürs Zuschauen.