Pričakovano je, da bodo policijske karoserije odkrile obraze

  • 0

Pričakovano je, da bodo policijske karoserije odkrile obraze

Pričakovano je, da bodo policijske karoserije odkrile obraze

Programska oprema za prepoznavanje obrazov je orodje za primerjavo določenega obraza z bazo podatkov o obrazu, da bi dobili ujemanje in dobili več podrobnosti o tem, kdo je osumljenec. Kadar se pri uporabi telesnih kamer in pregledovanja dogaja videoposnetek, je pomembno, da si lahko ogledate obraz in pridobite njihove podrobnosti, da boste vedeli več o njih, hkrati pa preverite tudi njihove kazenske evidence in svoj profil. V ZDA je največji prodajalec fotoaparatov, ki jih nosijo telesa, organom pregona oblikoval korporacijski odbor, namenjen večji širitvi umetne inteligence (AI). To je bil velik korak v smeri uveljavljanja kontroverzne tehnologije za prepoznavanje obraza na policijskih silah po vsem svetu. Podjetja, kot je Axon, ustvarjalci orožja Taser in fotoaparatov, ki jih policija uporablja po vsem svetu, so prav tako izrazila zanimanje za vključitev in vključevanje programske opreme za prepoznavanje obraza za svojo tehnologijo, ki jo nosijo telesa. Te tehnologije bi policistom na patrulji omogočile pregledovanje in prepoznavanje obraza vsakogar, ki ga vidijo in bi lahko posumil, ko bi bil na poti. Številna nova rastoča tehnološka podjetja, ki so specializirana za nadzorno tehnologijo, so zdaj v tekmi za prilagoditev prepoznavanja obraza in številnih drugih zmogljivosti AI v video posnetke v realnem času.

Kmalu po ustanovitvi odbora za prepoznavanje obrazov je skupina z več kot skupinami za državljanske pravice, tehnologijo in zasebnost 20 poslala pismo, ki govori o resnih težavah s sedanjo smerjo, ki sta jo vodili podjetje Axion in njegov novoustanovljeni odbor. V poslanem pismu je bilo zahtevano takojšnjo prepoved delovanja sistema za prepoznavanje obraza. Povedali so, da je zelo neetično uvajanje zaradi dejstva, da ima programska oprema veliko posledic za zasebnost, tehnično nepopolnost in kar nekaj potencialnih življenjskih nevarnosti. od nedavnih raziskav so ugotovili, da je programska oprema za prepoznavanje obraza pri dostopu do ljudi s temno kožo veliko manj natančna. To je odprlo nevaren del, kjer lahko AI opozori na nedolžnega civilista in to bi lahko povzročilo velike zaplete. Ustanovitelj Axion je javnosti odgovoril, da podjetje še ne razvija sistemov za prepoznavanje obraza, vendar ga zelo dejavno razmišljajo v prihodnjih izdelkih in inovacijah. Priznal je dejstvo, da je sistem morda nepopoln in ga je mogoče zlorabiti ter da ima tudi pristranskost pri identifikaciji, vendar številnih koristi, ki jih prinaša, ni mogoče povsem spregledati, saj gre za lastnosti, ki bi lahko v prihodnosti imele veliko prednost.

Poveljnik Axion je nadalje namigoval, da se mu ne zdi, da je sistem prepoznavanja obraza optimalna rešitev, ampak da je svet, v katerem danes živimo, zelo napreden in da ne moremo prepustiti težkih nalog policistom, da bi kriminalce lovili naključno možnosti za identifikacijo obrazov. Pričakovanje, da se bodo policisti spomnili obrazov, koga iščejo, samo ne deluje dobro. Verjel je, da to ne bo produktivno, in zelo naivno je, da te nove tehnologije ne bo na voljo. Nadalje je vprašal, zakaj naj bi policisti v 2020 med opravljanjem svojih nalog uporabljali opremo podjetja 1990, češ da bo to samo pomenilo, da se svet ni odločil za napredovanje ali celo rast. Podjetje je nadaljevalo svoje prvo srečanje, na katerega je povabilo izbrane strokovnjake za AI, državljanske svoboščine in kazensko pravosodje. Člani odbora so bili le prostovoljci, ki so bili plačani in niso imeli prave moči, da bi kaj dosti spremenili. Zanje so morali svetovati podjetju glede prihodnjih zmogljivosti sistema prepoznavanja obrazov, hkrati pa so poudarili, kako lahko pomaga doseči večjo učinkovitost in učinkovitost policije. Prepoznavanje obraza je že dolgo zaželeno pri kazenskem pregonu in vladnem nadzoru, saj ima to velike koristi, nedavno znižanje stroškov kamer z zelo velikim napredkom v razvoju AI pa je še bolj spodbudilo. Razvijalci na tem področju ga že nekaj časa predlagajo, naj ga uporablja na širšem področju. V podatkovni bazi, s katero se sistem za prepoznavanje obraza ujema, je približno milijon ameriških odraslih 8, kar je približno polovica okrožja.

Uporaba obrazov je veliko lažji način za prepoznavanje človeka od daleč, lahko v videoposnetku ali celo v realnem času. Lažje je položiti roke na tiste druge biometrične identifikatorje, ki običajno vključujejo, da se morate približati ali imeti fizične stike in bližino z njimi. Toda kritiki so tudi menili, da prepoznavanje obraza ni zares zanesljivo, saj se lahko podatki, ki jih imajo, lahko starajo ali celo spremenijo zaradi stanja, nesreče in veliko več fizičnih cestnin, ki človeku spremenijo videz. A obstaja razlog, da želi biti čim prej globalno sprejet, če vas policaj potegne in ne prepozna, potem bo njegova telesna kamera, ki ima sistem za prepoznavanje obraza. Tako bo lahko povedal več o tebi in se ujemal s ciljem. Primeri, kot je ta, so lahko zelo koristni, ko je ustavitev in iskanje kaznivega dejanja.

Kako deluje nov sistem prepoznavanja obraza?

Massimiliano Versace, ki je bil rojen v Italiji nevroznanstvenik in ustanovitelj podjetja za zagon programske opreme Neurala -an. Tehnologija strojnega učenja, ki čaka na patent, je ustvarila močno prepoznavanje slike. Na splošno prepoznavanje obraza deluje s pomočjo strojnega učenja, ki v bistvu usposablja računalnik, da sam razmišlja, tako da mu daje zapletene podatke, ki jih lahko doda v svojo bazo podatkov. Počasi, a sčasoma, mala kamera na rami policista lahko prepozna oblike kot barve in jih kasneje usposobi za prepoznavanje človeških obrazov, hkrati pa jih ujema s podatkovno bazo obrazov s profilom (morda ime). Gre za postopek, ki deluje tako, da posnema možgane sesalcev, ne pa način, kako računalniki normalno delujejo, tako da zahtevajo navodila za izvedbo. Ta nov obrazec deluje sam, samo vklopite kamero in pazite, kako prepozna vse okoli sebe. Versace je opisal prebojni proces, v bistvu kot drobno konstelacijo procesorjev, ki aktivno delujejo kot različni deli možganov. Nadalje je pojasnil, da lahko te izračune še razdelimo med strojno opremo, ki obdeluje vhode tako kot možgane, in strojno opremo, ki obdeluje tako kot dendriti in aksoni. Njegova raziskava je pokazala, da se AI v takšnem okolju veliko nauči, medtem ko uporablja manj kode. S tem ko dejansko zmanjšate količino kode, ki je potrebna za prepoznavanje slike, izvajate veliko več in manj obdelave, kar pomeni, da lahko tudi manj zmogljivi računalniki, ki nimajo toliko procesorske moči, izpolnijo dano nalogo. Nato doseže točko, da lahko računalnik velikosti telesne kamere prepozna sliko, za katero je kamera usposobljena z nabori podatkov, na katere je treba paziti. Nato se mora nekaj naučiti, da se na koncu ujema z zadevo.

To sčasoma postane neomejen vir, ki bi sčasoma lahko ustvaril novo aplikacijo za uporabnike javne varnosti. Predpostavimo z ustreznim primerom, če otrok vzame na primer otroka in se starši odločijo obiskati bližnjega policista na patrulji. Kamera, ki jo nosi telo, opazi otroka in posname sliko pogrešanega otroka, s tem pa se je AI motor naučil, kako izgleda otrok. Motor hitro uporablja sliko, da pošlje sliko vsem policajem, ki uporabljajo karoserijo, ki jo nosijo karoserije, da uporabijo svojo kamero pri ogledu okolja. Današnji sistem prepoznavanja obrazov na splošno nima veliko raznolikosti slik, kar je posledica podatkov, na katerih so usposobljeni. Raziskovalci medijskega laboratorija Massachusetts Institute of Technology (MIT) pravijo, da imajo trije vodilni sistemi za prepoznavanje obrazov IBM, face ++ in Microsoft večje možnosti zaznavanja belih (99%) ljudi kot temnopoltih (70%).

Za zaključek vsega je karoserijska kamera na videz pridobila na popularnosti, saj je bila uporabljena za preverjanje vedenja policije. V zadnjem času so bili deležni kritik, ker nenehno prispevajo k razširjenemu nadzoru in potencialno poslabšujejo razmere na lokaciji, ki je močno urejena. Kar zadeva pravilo uporabe, o tem odloča tudi policijska uprava. V Sacramentu so nekateri policisti usodno ustrelili mladeniča po imenu Stephen Clark, neoboroženega črnca, ustreljenega na dvorišču svojih babic. Vprašanja, kot je ta, so kritike spraševala, kako učinkovit je odbor za etiko prostovoljcev, ki se sestaja dvakrat letno, kar bo odločilno, ki bo nadziralo smer podjetij. Mnogi samo upajo, da bo prepoznavanje obraza podobno Taserju, ki je imel tudi prvo zavrnitev, preden je pozneje doživelo močno svetovno priznanje kot najbolj uporabljeno orožje s strani organov pregona. Napake je treba storiti in podjetja, ki storijo to napako, bodo kaznovana, vendar je premik naprej z velikim korakom, ki je sistem za prepoznavanje obraza, resnično ključnega pomena za rast varnostnega sistema.

3630 Skupni pogledi 4 pogledi danes
Natisni prijazno, PDF in e-pošta

Pustite Odgovori

OMG Solutions Batam Office @ Harbourbay Ferry Terminal

OMG Solutions Batam Office @ Harbor-Bay-Ferry-Terminal

OMG Solutions je kupil pisarniško enoto v Batamu. V Batamu smo ustanovili ekipo za raziskave in razvoj, da bi zagotovili postopno inovacijo, da bi bolje in bolje služili našim novim in obstoječim strankam.
Obiščite našo pisarno v Batam @ Harbourbay Ferry Terminal.

OMG Solutions - nagrajen Singapur 500 Enterprise 2018 / 2019

OMG Solutions - Top 500 podjetje v Singapurju 2018

Whatsapp Us

OMG Customer Care

WhatsApp

Singapur + 65 8333-4466

Jakarta + 62 8113 80221

marketing@omgrp.net

Zadnje novice