善用人臉辨識降低減少失竊

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警衛無法逮獲每個竊賊,但是最新的人臉辨識技術則可辦到。

竊盜為零售商店的一個大問題。 根據一項調查,2016年美國零售商店的犯罪成本高達500億美元

零售業盜竊的最顯著原因來自商店扒手,他們專門購買自己使用或銷售的產品。 雖然組織化的行竊團確實存在,但大多數罪犯並不是專業竊賊。他們也不適用於刻板印象,男性和女性皆可能入店行竊,而其中75%是成年人。

預防竊盜減少損失

令人震驚的是,這些竊賊每48次犯案中僅會被逮獲1次。 這個統計數據顯示,商店竊賊逃脫犯罪多麼輕而易舉,以及保全人員實行工作效率的困難度。

好消息是,人臉辨識軟體正在協助商店和企業反擊。 當準備入店行竊的盜賊可能會繼續這樣做時,鎖定已知的商店扒手(並且讓保全人員快速處理),即可以預防盜竊並降低損失。

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人臉辨識技術能快速掃瞄臉部,協助店家尋獲已知罪犯。

由於現代人臉辨識系統的強大功能,攝影機可以掃描臉部並將其與數據庫中保存的圖像立即匹配。 使用黑名單,可以檢測到任何可疑或已證實的小偷,並向安全人員發送警報。 可讓商家請走該位(如果他們被禁止進入),或監控他們並查看他們是否於行動中被捕獲。

以這種方式逮捕小偷的關鍵是可靠的資料庫。照片提供了一個良好的出發點,也許是由員警或其他商店共用。但小偷被拍攝到的竊盜影像有可能也會被沖刷掉。

訓練人臉辨識系統

衛報指出,部份的美國商店給了竊賊拍照的機會 而不是直接逮捕。這張照片是用來訓練人臉辨識系統, 協助遏止罪犯 並預防日後犯案。

人臉辨識系統的吸引力在於, 它可以被訓練來檢測和紀錄數以千計的面孔, 遠遠勝過一般保全的能力。多虧了敏捷的雲端技術,一間商店的多個分店得已使用相同的資料庫, 所以在紐約被逮的小偷,在加州的商店裡會遇到麻煩。同理,不滿的前任員工也可以被添加到黑名單中,這樣保全人員就會收到警訊並將其送回。

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從監控攝影機中發現小偷行蹤,並且利用人臉辨識技術的黑名單功能將其驅逐。

這些系統表現不俗,它們目前透過黑名單找尋已知的竊賊們。但是那些還沒被逮捕的呢?還是那些更喜歡輕犯罪的人,例如自助結帳詐欺或找朋友 (為工作人員) 免除那些不定時的掃描?

AI 和物體辨識在這些領域中也快速的進行打擊盜竊行為。已開發系統並用其來檢測收銀員是否遺漏未結帳品項,或自動結帳使用者輸入錯誤的資訊並支付較少的商品費用。更進一步,情緒偵測甚至可用於犯罪之前突顯其可疑行為。

這些隨意盜竊類型的替代方案是預防他們完全使用AI。 例如,在亞馬遜Go無人商店裡,攝影機用於追蹤人們拿起及放入袋中的東西,從結帳櫃枱離開。由貨架上取下的所有物品都會被識別,並直接計入到您的亞馬遜帳戶,而不用透過掃瞄機計價。

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