如何利用人脸识别减少商店中的盗窃行为

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保安无法抓住每个扒手,但人脸识别技术可以。

盗窃对商店来说是个大问题。调查显示,2016年美国零售商店的犯罪额高达500亿美元

最常见的商店盗窃来自于扒手,他们专门瞄准商店,偷盗商店自用或出售的商品。虽然有组织的扒窃团伙确实存在,但大多数罪犯不是职业盗贼。他们不具有典型的外貌特征,男性和女性都有可能盗窃,而且其中75%是成年人。

阻止盗窃,减少损失

令人震惊的是,商店扒手通常每48次光顾中只有被逮捕一次。一项统计数字显示,扒手逃脱是多么容易,而保安人员抓获他们是多么困难。

令人欣慰的是,人脸识别软件正在帮助商店和商家反击。因为开始偷窃的人很可能会继续偷盗,所以发现一个已知的商店扒手(并让保安迅速处理他们)可以防止盗窃、减少损失。

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人脸识别技术可以快速扫描人脸,使商店发现已知的罪犯。

人脸识别系统功能十分强大,相机可以扫描人脸,并将其与数据库中的图像进行匹配。使用黑名单,任何可疑或被证实的小偷都可以检测到,并向保安人员发出警报。商店也可以移除(如果他们被禁止进入商店)或监视他们,看看他们是否会在作案时被抓获。

用这种方法抓获商店扒窃的关键是需要可靠的数据库。警察或其他商店分享的照片就是个很好的开始。不过摄像头拍下的盗贼也可以刷新摄像机之前的记录。

训练人脸识别系统

据《卫报》报道,美国一些商店会给扒手留一些机会,以便拍下他们的照片,而不是直接抓获他们。然后这些照片被用来训练人脸识别系统,有助于未来防止罪犯盗窃。

人脸识别系统的吸引力在于通过训练,它能够探测和记住成千上万张人脸,远远超过人类警卫的能力。由于敏捷的云技术,分店可以使用相同的数据库,所以在纽约被抓到的小偷在进入加利福尼亚的商店时一样会遇到麻烦。同样,心怀不轨的离职员工也可以添加到黑名单,如果他们回来,安保人员会收到警告。

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视频监控上发现一个小偷,强大的人脸识别“黑名单”功能会禁止他们进入商店。

正如这些出色的系统一样,目前他们将已知的扒手列入黑名单。但是那些还没被抓到的小偷呢?或者那些更隐蔽的犯罪呢?比如自助结账欺诈,或者故意让朋友(员工朋友)漏扫一些商品。

人工智能和物体识别也正在迅速改进,以打击这些地区的盗窃行为。已经有一些系统可以识别故意漏扫商品的收银员,或者输入错误信息以降低产品费用的自助结账用户。高端系统的情绪检测功能可以发现可疑行为,甚至在犯罪之前。

对付临时盗窃的另一种方法就是用人工智能。例如,在亚马逊Go商店里,照相机会跟踪人们拿了什么放进包里不结账。你从货架上拿的所有东西都会被识别并记入你的亚马逊账户,无需扫描。

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