Et team av AI-forskere fra India utviklet et verktøy for å søke etter personer i overvåkningsopptak etter høyde, klesfarge og kjønn. Det er som en søkemotor som kan finne folk i en video.
Forskerne brukte dyp læring (og Microsofts COCO-datasett) for å trene et innviklet nevralt nettverk (CNN) hvordan man gjenkjenner visse menneskelige funksjoner, kalt myk biometri, ved å bruke datasyn.
I følge forskere, utvinner algoritmen "riktig 28 personer fra 41 i et veldig utfordrende datasett med myke biometriske attributter." For øyeblikket søker det bare etter høyde, overkropp (klær) farge og kjønn.
Ved første øyekast høres ideen om å identifisere mennesker i videoer som oppfyller relativt vage beskrivelser, og med nøyaktighet som er litt bedre enn halvparten, ikke ut som et viktig teknologisk fremskritt. Men dette tidlige arbeidet viser mye potensiale. Det er verdt å spørre hva det vil bety hvis nøyaktigheten kunne forbedres utover menneskelige evner.
Det er scenarier der interesserte ikke vil vite hva de leter etter i overvåkningsdata i sanntid. Dette eksperimentelle CNN ville være perfekt egnet for brukstilfeller der vi trenger å sette sammen en tidslinje som omgir et bestemt individ, basert på tilgjengelige historiske overvåkningsopptak.
Se for deg en situasjon der en person blir rapportert savnet etter to dager. Man kan be om opptak fra kameraer på steder som personen sannsynligvis hadde vært i nærheten av - som en ofte besøkt bensinstasjon eller campus personen deltok på. Men etter det, uten ledninger, er det nesten umulig å bestemme hvilke opptak du skal se på neste. Det kan være millioner av timers videoopptak over to dager innenfor rammen av et bestemt sett med byblokker.
Men hvis vi kunne mate video til en nevrale nettverket og la det begrense ting til noen timer med sammenstilt opptak, ville det være mulig å spore mennesker nøyaktig på tvers av flere overvåkningsfeeds.
Dette er spennende av flere grunner. For det første er selvfølgelig konsekvensene for å finne savnede personer eller spore mistenkte kriminelle utrolige. Men kanskje like viktig er det faktum at dette er et legitimt svar på problemet med allestedsnærværende overvåking.