Yakında maskeli insanları tanıyabilen sistemler olacak

Bilim adamları, bir konvolüsyonel sinir ağının kullanımına dayalı bir yüz tanıma sistemi oluşturdular. Böyle bir sistem, önceki gelişmelere kıyasla çok daha etkilidir, çünkü sadece açık değil, aynı zamanda eşarp veya maske altında da gizlenmenizi sağlar.

Sinirsel ağın özü şöyledir: Yerleşik mekanizma, her şeyden önce, yavaş yavaş soyut parametrelere geçerek, resmin ayrıntılarına odaklanmanızı sağlar. Tespit edilen tüm ayırt edici özelliklerin hiyerarşisi, en önemlileri öncelikli olacak şekilde inşa edilmiştir.

Projenin yazarları, yaklaşık iki bin fotoğrafın sistem analizi için sunulduğu bir deney gerçekleştirdi. Bazı yüzler açıktı, bazıları kapalıydı - tamamen ya da hafif. Arka plan da farklıydı, bazı resimlerde, bazılarında tek renkle ve ayrıntılı olarak basit monofonikti.Yüzde 14 puan alınırken, uzmanlar anahtar olarak gördüler, ağız ve göz çevresinde yer aldılar. Sistem hem açık görüntülerde hem de gizli olanlarda belirgin işaretleri yakalama görevini üstlendi.

Sonuçlar çok etkileyici değil. sadece % 77 fotoğraf bir eşarp ile kaplı bir yüzü ile tespit edildi. Ve eğer bir atkıya ek olarak, bir kap ve koyu gözlükler mevcut olsaydı, tanıma yüzdesi daha mütevazıydı -% 50'nin biraz üzerinde. Elbette, bu tür sonuçlar gerçek hayatta yeni bir gelişmeye başlamaya izin vermez, ancak gelişimleriyle ilgili daha fazla çalışma için temel oluştururlar.

Mevcut ve yaygın olarak kullanılan yüz tanıma sistemlerinin kusurlu olması şapka ve gözlüklü bir kişinin tanımlanmasının neredeyse imkansız olmasıdır.

Temel veriler, açık anahatlar ve düz bir arka plan ile sayısız "doğru" fotoğraf içeren çeşitli mevcut veritabanlarından alınır. Pratikte, bu tür sistemlerin gerçek hayatta kullanılması, özellikle de polisin suçluları bulmak için işe yaraması son derece zordur. Ne de olsa, yasa ihlal edenler, aranacaklarını iyi biliyorlar ve dolayısıyla tüm mevcut araçlar tarafından güçlü bir şekilde şifreleniyorlar.Yakın gelecekte, bu tür kusurlardan yoksun bir sistem yaratılacağını umuyoruz.