Unterschiede zwischen REVIEW und RESEARCH Data
Die Anzahl der in den REVIEW- und RESEARCH-Modulen erkannten Objekte kann sich unterscheiden. Dies liegt vor allem daran, dass der Anwendungsfall für jedes dieser Module unterschiedlich ist. REVIEW, das für Ermittlungen verwendet wird, kann ein Objekt in mehr als einem Klassifizierungswert enthalten, um sicherzustellen, dass dem Ermittler nichts entgeht, während RESEARCH auf eine genaue und konsistente Darstellung der Personen- oder Autoanzahl ausgerichtet ist und daher jedes Objekt nur einmal zählt.
Unterschiede bei der Anwendung von Filtern
REVIEW-Daten basieren auf Wahrscheinlichkeitsdaten, d. h. ein Objekt kann unter mehreren Attributwerten angezeigt werden. Wenn zum Beispiel ein Objekt erkannt wird, das ein Hemd mit einem Rot- und Blaumuster trägt, wird das Objekt in der REVIEW-Lösung angezeigt, wenn nach Rot und Blau gefiltert wird.
RESEARCH-Daten basieren auf dem Maximalwert aller Objektattribut-Wahrscheinlichkeitswerte. Wenn im oben beschriebenen Beispiel die Hauptfarbe des erkannten Hemdes Rot ist, wird das Objekt in der RESEARCH-Lösung nur mit der Farbe Rot verknüpft.
Wenn in einem anderen Beispiel ein Objekt mit einer Wahrscheinlichkeit von 40 % als Mann und mit einer Wahrscheinlichkeit von 60 % als Frau klassifiziert wurde, wird das Objekt eingeschlossen, wenn die Objekte nach den KlassenMann und Frau in der REVIEW-Lösung gefiltert werden (solange der Toleranzschwellenwert überschritten wird). In der RESEARCH-Lösung wird dasselbe Objekt nur eingeschlossen, wenn die Objekte nach der Woman-Klasse gefiltert werden.
Daher können sich die Filterergebnisse zwischen den Lösungen von REVIEW und RESEARCH unterscheiden.
Unterschiede in der Buchhaltung für mehrere Erscheinungen
Im REVIEW-Modul wird jedes Erscheinen einer Person als andere Miniaturansicht angezeigt, um dem Ermittler alle für die Untersuchung relevanten Informationen zur Verfügung zu stellen. Wenn diese Daten an das RESEARCH-Modul übertragen werden, wird ein weiterer Mechanismus namens Re-ID (siehe Verfolgung von Personen über mehrere Kameras hinweg basierend auf Gesichtserkennung) angewendet, um das Erscheinen einer Person mit einer einzigen Identität zu verknüpfen. Dies soll sicherstellen, dass die Personenzählung genau und konsistent ist.