Очікується, що поліцейські камери надягають розпізнавання обличчя

  • 0

Очікується, що поліцейські камери надягають розпізнавання обличчя

Очікується, що поліцейські камери надягають розпізнавання обличчя

Програмне забезпечення для розпізнавання обличчя - це інструменти, які використовуються для порівняння конкретного обличчя з базою даних особового профілю для отримання відповідності, а також для отримання більш детальної інформації про те, хто є підозрюваним. Під час користування камерами, що носять тіло, і огляд відбувається з відео, важливо мати можливість бачити обличчя та отримувати їх деталі, щоб дізнатися більше про них, а також перевіряти їх судимість та їх профіль. У США найбільший продавець камер, що носили тіло правоохоронним органам, створив корпоративну колегію, присвячену більшому розширенню штучного інтелекту (ШІ). Це був великий крок на шляху до впровадження суперечливої ​​технології розпізнавання обличчя у розпорядженні поліцейських сил у всьому світі. Такі компанії, як Axon, що створюють озброєння Taser та камери, які використовуються в усьому тілі, також використовуються поліцією по всьому світу, також висловили зацікавленість перейти до та інтегрувати програмне забезпечення для розпізнавання обличчя для своєї технології надягання тіла. Ці технології дозволяли б офіцерам, які перебувають у патрульній службі, сканувати та розпізнавати обличчя кожного, кого вони бачать та можуть підозрювати, перебуваючи у патрульному. Багато нових технологічних компаній, що розвиваються, які спеціалізуються на технологіях спостереження, зараз готуються адаптувати розпізнавання обличчя та багато інших можливостей AI у відеокадри в реальному часі.

Незабаром після створення ради для розпізнавання обличчя група з більш ніж 20 громадянськими правами, технологіями та групами приватного життя надіслала листа, в якому розповіла про серйозні проблеми з нинішнім напрямком, яку очолила компанія Axion та її новостворена рада. Надісланий лист вимагає негайної заборони роботи системи розпізнавання обличчя. Вони сказали, що це дуже неетично розгортати через те, що програмне забезпечення має чимало наслідків для конфіденційності, технічну недосконалість та цілком певні потенційні небезпечні для життя упередження. За останніми дослідженнями було виявлено, що програмне забезпечення для розпізнавання обличчя набагато менш точне при зверненні до людей з темною шкірою. Це відкрило небезпечну частину, де AI може вказати на невинного цивільного, і це може призвести до серйозних ускладнень. Однак засновник Axion відповів громадськості, що компанія ще не розробляє системи розпізнавання обличчя, але вони дуже активно розглядають це у майбутніх продуктах та інноваціях. Він визнав той факт, що система може бути недосконалою і може бути неправомірно використана, а також має свою упередженість у виявленні, проте численну користь, яку вона приносить, не можна повністю не помітити, оскільки вони є особливостями, які можуть принести велику перевагу в майбутньому.

Далі начальник Аксіону наголосив, що він не вважає, що система розпізнавання обличчя є оптимальним рішенням, але що світ, в якому ми живемо сьогодні, дуже розвинений і що ми не можемо залишати важких завдань поліцейським, що означають зловити злочинців випадково шанси на виявлення облич. Очікування поліції запам'ятати обличчя того, кого шукають, просто не сидить. Він вважав, що це не буде продуктивним і дуже наївно не мати в розпорядженні цієї нової технології. Він також запитав, чому поліцейські в 2020 повинні використовувати обладнання від 1990 під час виконання своїх обов'язків, сказавши, що це означає лише, що світ вирішив не просуватися і навіть не рости. Компанія продовжила свою першу зустріч, запросивши до компаній 8 відібраних експертів у галузі інтелектуальної власності, громадянських свобод та кримінального судочинства. Члени ради були просто добровольцями, яким платили і не мали реальних можливостей змінити багато чого. Їх попросили проконсультувати компанію щодо майбутніх можливостей системи розпізнавання обличчя, в той же час вказавши, як це може сприяти підвищенню ефективності та ефективності роботи поліції. Розпізнавання обличчя давно хотілося шукати в правоохоронних органах та урядовому нагляді за цією великою перевагою, а недавнє зниження вартості камер із дуже великим прогресом у розвитку ШІ зробило цю пропозицію ще більш приємною. Розробники в цій галузі вже давно пропонують це використовувати в більш широкому полі. У базі даних, з якою працює система розпізнавання облич, працює близько мільйонів американських дорослих 117, що становить близько половини округу.

Використання облич - набагато простіший спосіб розпізнати людину здалеку, це може бути відео чи навіть у режимі реального часу. Простіше покласти руки на ті інші біометричні ідентифікатори, які зазвичай передбачають необхідність наближатися до них або мати фізичні контакти та близькість з ними. Однак критики також висловили думку, що розпізнавання обличчя насправді не є надійним, оскільки наявні дані обличчя можуть старіти або навіть змінюватися внаслідок стану, нещасного випадку та багатьох інших фізичних виплат, які змінюють погляд людини. Але є та причина, що хоче бути якомога швидше прийнято глобально, що якщо поліцейський підтягне вас і не впізнає вас, то його камера буде мати систему розпізнавання обличчя. Таким чином він зможе розповісти більше про вас і порівняти вас із ціллю. Такі випадки можуть бути дуже корисними, коли зупинка та пошук злочинця тривають.

Як працює нова система розпізнавання обличчя?

Масміміліано Версаче, який випадково був італійським неврологом і засновником компанії-запуску програмного забезпечення AI Neurala. Незважаючи на патентну технологію машинного навчання, яка має потужне розпізнавання зображень. Як правило, розпізнавання обличчя працює за допомогою машинного навчання, яке в основному навчає комп'ютер мислити сам, надаючи йому складні дані для додавання до своєї бази даних. Повільно, але в кінцевому підсумку маленька камера на плечі поліцейського здатна розпізнавати фігури, ніж кольори, а пізніше навчається ідентифікувати людські обличчя, а також порівнювати їх із базою даних облич із профілем (можливо, ім'я). Це процес, який працює, наслідуючи мозок ссавців, а не як нормально працюють комп'ютери, запитуючи інструкції щодо виконання. Ця нова форма діє сама по собі, просто увімкніть камеру і спостерігайте, як вона визначає всіх навколо. Версаче описав процес прориву, в основному як крихітне сузір'я процесорів, які активно функціонують як різні частини мозку. Далі він пояснив, що ці обчислення можна далі розділити між апаратними засобами, що обробляють входи так само, як мозок, і апаратними засобами, які обробляють так само, як і дендрити та аксони. Його дослідження показали, що AI багато чому вчиться в такому середовищі, використовуючи менше кодів. Насправді зменшивши кількість коду, необхідного для розпізнавання зображень, ви виконуєте набагато більшу й меншу обробку, а це означає, що навіть менш потужні комп'ютери, які не мають такої великої потужності обробки, також можуть виконати дане завдання. Потім доходить до того, що комп'ютер розміром із камери корпусу може розпізнавати зображення, які камери були навчені набору даних, на які слідкувати. Потім він повинен зробити певне навчання, щоб зрештою відповідати темі.

Це врешті-решт стає безмежним ресурсом, який з часом може створити нову програму для користувачів громадської безпеки. Припустимо, у випадку, якщо це стосується, наприклад, відсутня дитина, і батьки вирішили відвідати сусіднього поліцейського на патрульній службі. Надягнута на тіло камера на офіцера бачить дитину і записує зображення зниклої дитини, зробивши це, AI двигун дізнався, як виглядає дитина. Він швидко використовує двигун, щоб надіслати зображення всім поліцейським, використовуючи камеру, що носить тіло, щоб використовувати їхню камеру для бачення навколишнього середовища. Сьогоднішня система розпізнавання обличчя зазвичай не вистачає різноманітності в образах, що є результатом даних, на яких вони навчаються. Дослідники з медіа-лабораторії Массачусетського технологічного інституту (MIT) заявили, що у трьох провідних систем розпізнавання обличчя IBM, face ++ та Microsoft є більший шанс виявити білих (99%) людей, ніж чорних (70%).

На закінчення всього цього, телекамери, здавалося б, набули популярності у використанні, бачачи, як це використовувалося для перевірки поведінки поліції. Останнім часом піддаються критиці за те, що він постійно сприяв поширенному спостереженню та потенційно погіршував ситуацію в місцевості, в якій сильно працюють. Що стосується правила використання, то це також вирішує відділ поліції. У Сакраменто деякі поліцейські фатально застрелили молодого чоловіка на ім'я Стівен Кларк, неозброєного чорношкірого чоловіка, застреленого у дворі бабусь. Такі питання змусили критиків поставити під сумнів, наскільки ефективна колегія з питань етики волонтерів, що збираються двічі на рік, на якій будуть робити вирішальні кроки, які контролюватимуть напрямки компаній. Багато хто просто сподівається, що розпізнавання обличчя буде подібне до Тасера, який також мав початкове відхилення, перш ніж пізніше отримав сильне глобальне визнання як найбільш застосовувана зброя правоохоронними органами. Помилки повинні бути зроблені, і компанії, які допустили цю помилку, будуть покарані, але просування вперед із великим кроком, що система розпізнавання обличчя дійсно важлива для зростання системи безпеки.

Загальна кількість переглядів 3838 Перегляди 10 сьогодні
Print Friendly, PDF & Email

залишити коментар

OMG Solutions Batam Office @ Harbourbay Ferry Terminal

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

OMG Solutions придбала офісний підрозділ у Батамі. Ми формуємо команду науково-дослідних та науково-дослідних робіт у Батамі, щоб забезпечити додаткові інновації для кращого обслуговування наших нових та існуючих клієнтів
Завітайте до нашого офісу в Батам-Харборбейському поромному терміналі.

OMG Solutions - нагороджена Сінгапурська компанія 500 Enterprise 2018 / 2019

OMG Solutions - Топ-500 компаній у Сінгапурі 2018

Whatsapp Us

OMG Customer Care

WhatsApp

Сінгапур + 65 8333-4466

Джакарта + 62 8113 80221

marketing@omgrp.net

Останні новини