Spodbujanje prepoznavanja obrazov za telesne kamere uradnikov za pregon

  • 0

Spodbujanje prepoznavanja obrazov za telesne kamere uradnikov za pregon

Spodbujanje prepoznavanja obraza za uradnike organov kazenskega pregona

Prepoznavanje obraza lahko spremeni varnost naših letalskih terminalov, delovnih okolij in domov, vendar pa v zakonskem dovoljenju, kjer se lahko nadejamo, da bomo najti najbolj intenzivno uveljavitev te nove in revolucionarne inovacije, ne gre odlično. Trditve o nepravilnosti, nezakonitosti, nagnjenosti in neučinkovitosti so se spremenile v standard. Vsekakor je glavna težava "namestljivost": AI motorje, ki upravljajo mehanizme prepoznavanja obraza, je treba pripraviti na to sedanjo resničnost. Poleg tega bi bilo bolj kritično, da bi bili oviji okoli uporabe in sistematizacije inovacije ustrezno načrtovani.

Prepoznavanje obraza je bilo sprva namenjeno afirmaciji osebnosti in nadzoru dostopa, delu v nadzorovanih pogojih in potrditvi, da je posameznik tisti, za katerega jamčijo, da bo. Trenutno fotoaparati pometajo roje in vsak kontrastni obraz sovpada s stražarskim seznamom. To samo po sebi muči težave. Kakor koli, če pride do tekme, kaj se zgodi takoj? Kako bi lahko sistemi predstavljali kakovost informacij, naravne pogoje in ocenjevanje robov? V kakšni vlogi bi lahko uporabniki koncentracijo premaknili iz inovacij na rezultate?

Ker so množična proračunska sredstva zdaj v tranzitu, je zelo verjetno, da se lahko te težave določijo. Policijska pooblastila učinkovito poskušajo prepoznati obraze, pri čemer uporabljajo primere uporabe. Dela je še veliko, vendar je odgovor na ta izziv »uvrstljivosti« resnično lahko neposredno pred njimi.

Premik naprej:

Pred tednom dni je novica, da FBI poskuša Amazonovo prepoznavanje obraza, doživela presenetljivo stopnjo groze od varnostne dvorane, ki se je odločila za prepoznavanje obraza po zakonu, je grozljiva. Dovolj rečenega. Kot kaže, je bil model, na katerega se je skliceval FBI, kjer naj bi bila inovacija uporabljena, skorajda najmanj prepirljiv: filtriranje ogromnega števila posnetih videoposnetkov za ogled Vegaskega strelca Stephena Paddocka. "Imeli smo operaterje in strokovnjake, osem za vsako potezo, ki delajo ves dan, vsak dan tri tedne, ko so posneli," je namestnica pomočnice direktorja FBI Christine Halvorsen povedala na zasedanju AWS novembra.

Čeprav številne organizacije za izdajo dovoljenj uporabljajo prepoznavanje obraza za seciranje posnetega video filma, ki prihrani čas in napor, je v resnici veliko težje uporabljati. Aritmetika preverjanja vsakega opazovalca v pakiranem odprtem prostoru proti še tako majhnim zapisom gledalcev potisne prepoznavo obraza kolikor je mogoče. Samo absolutno najboljši okviri se lahko prilagodijo. Tako je še vedno presenetljivo minimalno prepoznavanje obraza v živo, ki se uporablja v standardnih policijskih postopkih. Vsekakor se bo to spremenilo.

Ena izmed motenj, ki preizkušajo alternative za nenehno prepoznavanje obraza, je metropolitanska policija v Londonu. Uradna Cressida Dick je pred enim letom dejala, da se prepoznavanje obraza "izboljšuje, vedno boljše in boljše ... Mislim, da bi odprto predvidevalo, da bi morali razmisliti, kako lahko uporabimo to inovacijo in videli, ali je za nas močna in produktivna." Decembra, ko je metoška policija ustavila opazovalni kombi v mestnem območju Soho z domom nameščenih kamer na strehi, da bi preverila božične roje pred stražarjem potrebnih lopov, je sprožil izrazito reakcijo varnostnih akterjev. Šef Big Brother Watch jo je označil za "grozno zlorabo policijskega časa in odprtega denarja" in dejal, da "je že zelo pozno, da policija opusti to nevarno in necivilizirano inovacijo."

Met policija je zaznala vprašljive vidike inovacije in razjasnila svojo spretnost, da se vključi. Ivan Balhatchet, glavni vodja Met za prepoznavanje obraza v živo, je v decembrski najavi dejal, da "se še naprej ukvarjamo s širokim krogom partnerjev, ki učinkovito izzivajo našo uporabo te inovacije; da bi nakazali naravnost in nadaljevali s koristno razpravo, smo ljudi in druženja sprejeli z različnimi vidiki uporabe inovacij za prepoznavanje obraza pri tej ureditvi. "

Going Mobile:

Telesne kamere so namesto prepoznavanja obrazov pravkar opazile množično prisvajanje. Ti videooprema, ki jih nosijo telesa, zdaj krasijo policijske obleke po vsem svetu, kar daje dokazno upravo, uradno počutje in odprto tolažbo. Bodycams snemajo film za nalaganje v fizične okvire ali na zaloge, ki temeljijo na oblakih. Nekatere bodycams dodatno predvajajo video v živo v nadzorne prostore. Drugi se povežejo s kovinskimi kovčki, da posledično sprožijo snemanje videa. Z napredovanjem mobilnih telefonov so vse bolj prevladujoči najsodobnejši modeli karoserij, ki so odvisne od stopenj mobilnih telefonov. To pomeni, da se bosta dosegla dva napredka. Prepoznavanje obraza na karoserijah je vidna naslednja faza. Omogočanje uradnikom, da se pazljivo lotijo ​​potrebnih hujskačev, navdušenih ljudi, pogrešanih mladincev, brezhibnih odraslih odraslih… Zapuščanje se nadaljuje.

Še več, šele začelo se je.

Decembra, medtem ko je London razpravljal o svojem zelenem kombiju, se je v drugem vesoljskem 'mestu' na velikem številu kilometrov odvilo nadomestno preizkušanje prepoznavanja obraza. Ta test ni imel lastnosti. Neobjavljeno je bilo. Njene subtilnosti so bile nerazkrite. Kakor koli že, bistveno bolj nazorno prikazuje, kako bodo prepoznavanje obraza poslali v policijo, ki vodi krvaveče. Podobno je bilo z Londonom test tudi na mestnih špranjih s stražarsko uro okoli 2,000 posameznikov. Vsekakor se je ta test osredotočil na "ustavitev in iskanje", s prepoznavo obraza na karoserijah, namesto na CCTV ali opazovalne kombije. V test je bilo vključenih nekaj uradnikov, ki so nosili pripomočke, ki so neprekinjeno delali s podobnega seznama ogledov. V prvih nekaj urah sta bila izvedena dva posnetka po efektivnih tekmah prepoznavanja obraza s teh telesnih kamer. Osumljenci so trenutno obtoženi.

Ustavljanje in iskanje je samo po sebi sporno. Takšna pooblastila segajo v jedro policijskega delovanja s privolitvijo, pri čemer se pojavljajo vprašanja glede profiliranja, nagnjenosti in izogibanja. Kljub analizi je ponavadi izjemno močan, saj odnaša orožje s ceste in zajema tiste, ki so zaprte. Afirmacija znakov je ključni del strategije. Tako kot se osredotočamo na tiste, ki jih je treba ustaviti. Bodiki s prepoznavanjem obraza zagotavljajo osebnost in natančno preverjanje, vse skladno z dovoljenjem in pristopom. Znane stranke krivic, spletkarji - ne glede na to, ali se razlikujejo ali ne,

brezskrbni mladoletniki in odrasli, vse stvari je mogoče prepoznati. Kot vodnik do znanja, ki ga je vodila vrhunska policija, nudi resnične prednosti. Zgoraj omenjene ujetosti so bile takšne strategije zamislive. V tem primeru je sprožil postopek za prenos nosilnih kamnov po mestu. Rezultati so bili nesporni.

Postavljanje meja:

Uporaba prepoznavanja obraza na telesnih kamnih dodatno nudi odpornost proti trditvam o rasni nagnjenosti. Lahko se določijo pristopi, da preprečijo uradnike, ki iščejo tiste, ki jih prepoznavanje obraza ne prepozna, ne glede na to, kdaj so zaustavljeni. Če se navaja trditev, da ustavijo in iščejo kršitve na nizkih ravneh v eksplicitnih mrežah, razpoznavanje obraza na telesnih kamnih ponuja izenačitev. Tovrstna zaščita bo pripomogla k kratkim obsežnejšim odobritvam.

Prepoznavanje obraza na karoserijah bo prav tako dalo pomožno potrditev tekem opazovalnih vozil in CCTV kamer. Po osnovni tekmi se uradnik s hojo približa posamezniku in izvede drugi pregled s telesne kamere, ki teče z natanko istega seznama gledalcev. Samo če obstaja tudi tekmo, je treba še kaj vzeti. To je samo po sebi materialna obramba pred domnevnimi lažnimi predlogi. Poleg tega daje posamezniku posamezno združenje, preden se sprejme končni zaključek o zajetju.

Edge umetna inteligenca pri delu:

Prav to sistematizacijo prepoznavanja obraza bomo videli takoj. Povezava različnih kamer s podobnimi posnetki ur in med seboj. Premikanje na mobilne telefone odpira obsežnejše prednosti vrhunskega znanja. Simulirana inteligenca na mobilnih telefonih, ki se lahko med seboj povežejo tako kot v žarišču. Zmožnost nadaljevanja prikazovanja iz različnih, razdrobljenih in sinhroniziranih zapisov ur. Vse živo in neprestano.

V primeru pojava, ko se slika znanja spreminja, se vse kamere - tudi karoserije - nenehno osvežijo. Neobvezna prednost tega je možnost, da se s pomočjo robnih karoserij uporabljajo robne podloge, da se osnovna ujema, v bistvu zoži sveženj, pri čemer se ujemanje v tej točki pošlje v osrednji okvir v oblaku, ki uporablja podoben AI motor, ali nadomestni AI motor, ali celo številni AI motorji, da dajo bistveno bolj natančen kanal, preden je kateri koli 'koordinat' prikazan administratorju. Večina tega bi se zgodila v nekaj sekundah.

Rezultati bi bili blizu 100% brezhibni.

To je leto:

To bi moralo biti leto, ko prepoznavanje obraza pretresa trditve o neodtujljivem nagnjenju in napaki. Moral bi biti leto, ko obstaja trditev, da niso vsi napredovanja prepoznavanja obraza enakovredna. Za različne namene je treba dobiti različne instrumente. Prav tako bi moralo sterilno ocenjevanje takšnih motorjev v nadzorovanih pogojih nuditi pristop k pristnim referencam strank in potrditev rezultatov.

Izvirnik telesnih kamer, ki so danes v dejavnosti, se je osredotočil na video posnetke za okvirje za preverjanje upravljanja. Trenutno bo Bodycam 2.0 koncentracijo premaknil v prelivanje videoposnetkov v živo, prepoznavanje obraza in pripomoček Edge-AI. Tej novi prihajajoči IoT bodycams se bodo pridružile milijarde drugih pripomočkov IoT, ki bodo poslani na 4G in 5G aranžmaje v naslednjih letih. Namenjeni za urejanje, izmenjavo informacij in delitev upravljanja od roba do cilja, bodo ti pripomočki napredovali stran od "snemanja videoposnetkov" v primeru nepredvidenih težav do osnovne naprave. Nazadnje se bodo med seboj prepletle vrste karoserije, ki se danes uporabljajo, preoblikovale se bodo v robustne, ogromne zaslonske mobilne telefone, ki bodo s pregledom AI in bogatimi informacijami vrhunskemu uradniku utrdili sposobnost ulova in razlitja. Obdobje iz enega samega razloga samo snemanja se bliža koncu.

Za prepoznavanje obraza bi moralo razprava in prepir v 2019 potekati okoli popolnoma neurejenih zaposlitev sposobnosti promocije in poslovne varnosti. Simulirana inteligenca iz silicija, vstavljena v skromne IP kamere, na voljo vsem. Že prej sem razložil skrbi, ki bi jih morali imeti pri zamisli o podjetjih, šolah, univerzah, morda načrtih sosedskih straž, ki bi uredili svoje lastne ure ure intrig, v luči ujetih ali odprtih virov podatkovnih baz. Uporaba te inovacije v dovoljenju za zakonodajo bo prenehala biti tako polarizirajoča.

V tem primeru bo 2019 določen kot ključni trenutek za prepoznavanje obraza. Testi se bodo spremenili v organizacije. Dogovori bodo prinesli rezultate. Sporočila bodo zmagala. Končno se bo večina splošne družbe odločila za varnost doma in za dobrobit diskrecijske zaščite. Ob številnih pozivih k omejitvam in smernicam je pregled, razdeljen za tekoči teden, ugotovil, da bi samotni 18% Američanov sprejel prepoznavanje obraza, treba skrbno omejiti na škodo odprte varnosti. Tudi to mesto bodo postale karoserije. Ob tej priložnosti bi lahko pripravili naše policaje, da bi dojemali vsako znano krivdo, vsakega neznanega posameznika spletk, vsakega nemočnega odraščenega ali pogrešanega otroka, do stopnje 99% ali več. Vse zadeve, ki jih trenutno lahko.

2676 Skupni pogledi 10 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