anonymous video analytics (AVA)
La cosidettà Anonymous Video Analytics (AVA) è una strategia per generare delle metriche sull'audience ed il coinvolgimento degli spettatori dei sistemi Digital Signage.
In passato nel mercato DS si potevano solo raccogliere dati solo su quanti erano i potenziali passanti davanti ad un sistema Digital Signage. Il problema con questo metodo era che non si poteva sapere quanti passavano davanti ai sistemi DS senza guardarli.
Con l'evoluzione della tecnologia e in qualche modo una abitudine alla misurazione del risultato ereditata dal mondo di internet e del web si è sviluppata questa nuova modalità di riconoscimento volti ed analisi demografica degli stessi.
L'Anonymous video analytics utilizza delle telecamere come sensori e programmi per analizzare con algoritmi matematici prima la presenza di volti nelle immagini e quindi se questi sono rivolti verso il mezzo che si desidera misurare.
Nonostante si parli di riconscimento facciale non deve essere confuso con un sistema di identificazione facciale. Infatti con questa tecnologia non si riconosce il viso da uno specifico database ma solo genericamente la sua forma tramite algoritmi di "pattern detection.
Praticamente AVA verififca che una certa sequenza di pixel sia compatibile con la forma e la coerenza di un viso quindi ulteriori algoritmi in funzione della prossimità del viso stesso cercano di discriminare il sesso (su parametri biometrici standard) ed un range di età.
Le versioni più recenti e sofisticate come FaceXpression riescono anche a discriminare le espressioni facciali esposte da uno o più specifici soggetti e quindi misurare anche la loro reazione esplicita di fronte agli stimoli visivi.
Example video from Intel Cognovision Solution
English version
anonymous video analytics (AVA)
Anonymous video analytics (AVA) is a strategy for gathering metrics about digital signage audience engagement.
In the past, marketers could only gather data about how many people passed by a digital sign. The problem with this method is that many people pass by a digital sign without looking at it.
Anonymous video analytics uses camera sensors and a program for analyzing mathematical algorithms to detect a passing face that turns towards the sign. Unlike facial recognition software, AVA does not match a particular face to a face in a database. (This is what makes it anonymous.) Instead, AVA relies on a technique known as pattern detection. The AVA program consults a database of pixel patterns to determine when something in front of the sign is a human face looking in the right direction. In very simple terms, the program looks for patterns such as dark pixels where eyes should be and lighter pixels where cheeks should be.
Once the AVA program has determined that the pixel patterns are of a human face, the program can record how long the face looked at the sign. It may also categorize the face according to demographic groups, such as gender and age.