Innovasie

Hoe stedelike toesig en gesigherkenningsalgoritmes COVID-19 opspoor

Hoe stedelike toesig en gesigherkenningsalgoritmes COVID-19 opspoor

In die sci-fi-film "The Minority Report" uit 2002 kies versteekte kameras in die bruisende gange van 'n futuristiese winkelsentrum die vlugtende John Anderton se gesig uit die skare en advertensies wat outomaties speel met 'n vreemde spesifieke beroep op sy persoonlikheid, sosiale lewe en status. Terwyl niemand in 2020 in die winkelsentrum is nie, brei stedelike toesig vinnig uit in 'n poging om maatskaplike distansiemaatreëls teen die COVID-19-siekte te help.

Regoor die wêreld bring maatskappye stedelike toesigkameras - verwerk live CCTV-videostrome met algoritmes vir gesigsherkenning - om die nuwe uitdagings van die pandemie die hoof te bied. Gesigsherkenningsalgoritmes hoef nie net mense in besige sentrums van China, Rusland, die Verenigde Koninkryk en die VSA te ontleed en te identifiseer nie, maar hierdie algoritmes ondergaan ook gevorderde toetse om gesigte wat agter mediese maskers verduister is, te identifiseer.

En in sommige stede help dit die owerhede om diegene wat die meeste gevaar het vir infeksie te onderskep en aan te hou, en skep ervarings wat nie so verskil van John Anderton se fiktiewe gang nie.

VERWANTE: TEGNO-LEIERS HET STERK MENINGS OOR KUNSMATIGE INTELLIGENSIE

Stedelike toesig en privaatheidsregte

As ons volgens die getalle gaan, is ongeveer 89% van die volwassenes ondersteuners van persoonlike privaatheidsregte - met 65% wat sterk steun het - volgens 'n opname in April 2020 onder 1 255 Amerikaners wat deur SurveyMonkey, 'n onderneming met Better Business Bureau-akkreditasie, gedoen is.

In die tyd van COVID-19 vind 52% van die Amerikaanse volwassenes persoonlike privaatheid aantrekliker as veiligheidsmaatreëls wat dit kan bevraagteken - selfs te midde van 'n wêreldwye pandemie, wanneer groot tegnologiese kragstasies soos Google en Apple gratis programme aanbied om kontakopsporing te monitor. - 'n sosiale distansieerstelsel wat punte van potensiële mens-tot-persoon-inkrimping van die virus opspoor.

Kort ná die gesamentlike aankondiging van die maatskappye in April, het hulle bygevoeg dat regerings nie 'n inspraak sal hê in die burgers se besluit om hierdie programme te gebruik of nie.

Alhoewel die opt-in-funksie van programme oënskynlik 'n manier is om privaatheidsregte te behou, skep dit ook sigbaarheid binne die koronavirus-krisis: aangesien apps die gesondheid beoordeel van iPhone- en Android-gebruikers wat intekening aanvaar, diegene wat nie gewen het nie kan nie in hierdie stelsel sigbaar wees vir gebruikers of vir Apple en Google se kontakopsporingstelsel nie.

"Ek dink aan die idee van sigbaarheidslae - tegnologie wat 'n onsigbare laag oor die regte wêreld bied," het die app-skepper Mo Saha aan Interesting Engineering gesê. Saha is een van die gedagtes agter Antidate, 'n app uit die twintig-tieners wat gewerk het om vroue meer beheer te gee oor die aanlyn-datingervaring.

Soortgelyk aan die opt-in-funksie vir kontakopsporing van apps, het Saha se konseptuele dating-app gebruikers 'n "asimmetriese ervaring - [soos] eenrigtingglas tussen mans en vroue, waar vroue die mans kon sien, maar mans nie die vroue kon sien nie. totdat laasgenoemde 'n skuif gemaak het. '

Mense wat nie optree om kontakopsporingsprogramme te kontak nie, sal nie noodwendig weet wie dit gedoen het nie, wat Saha se dating-app se "wanbalans in terme van blootstelling" verwyder, tensy deelnemers dit vertel. Binne die kontakopsporingstelsel sal geen gebruiker 'n ander sien sonder om ook gesien te word nie. Maar met die bewaking van gesigherkenning van CCTV-videostrome, kom die idee van sigbaarheidslae weer ter sprake.

Interne versus eksterne toesig

As kontakopsporingsprogramme 'n interne, gebruikersgerigte funksie van toesig is, is die ander helfte van die stedelike toesigvergelyking algoritmes vir gesigherkenning. Gekoppel aan videostrome van kringtelevisie-toestelle en ander toestelle, werk hulle om mense in verskillende omgewings te identifiseer en op te spoor.

Daar is 'twee maniere om [...] streaming video vanaf kameras te verwerk - aan die rand, of terug te stuur na 'n sentrale bediener en dit daar te verwerk - en daar is verskillende sterk- en swakpunte vir die twee. Patrick Grother, 'n wetenskaplike van die Amerikaanse Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie (NIST), het Interesting Engineering gesê. Om gesigte in 'n beeld te identifiseer, 'moet u 'n algoritme vir gesigsherkenning uitvoer, wat kan kyk na enkele rame of alle raamwerke van die video.'

Gesigsherkenning en rekenaarkrag

Namate toesigbedrywighede uitgebrei word om 'n groter bevolking te omvat, vergroot die behoefte aan meer kameras en kragtiger hardeware. "Die hardewarevereistes moet [die] aantal kameras maal soveel as die aantal mense maal ook die beeldsnelheid van video oorskry nie - enige stelsel in besige [stedelike omgewings] sal voldoende hardeware hieroor moet gebruik."

'N Eenvoudige bankroof benodig slegs een opgeneemde video om op te los, wat nie dadelik hoef te gebeur nie, het Grother gesê. Maar op groot skaal monitor, hou die video-invoer nooit op nie - en dit groei en vermeerder net so vinnig soos die beeldsnelheid van elke kamera in die stad. Die '[d] ifferensie hier is die intydse aspek - u moet aanhou om video in te neem en daarmee tred te hou,' het Grother bygevoeg.

Opmerklik is dat nie alle algoritmes vir gesigsherkenning gesigte in 'n videobeeld met dieselfde tempo sal verwerk en identifiseer nie. "[S] ome sal oor 'n tiende van 'n sekonde gaan, ongeveer tien keer stadiger - op watter punt u 'n bietjie ingenieurswese moet verreken," het Grother gesê.

Intydse toesig tydens die koronavirus-krisis

Hoewel NIST nie algoritmes in werklike scenario's ontwikkel of ontplooi nie, nooi hulle tans ontwikkelaars in die industrie om nuwe algoritmes in te stel wat ontwerp is om gesigte wat agter mediese maskers verduister is, te herken.

En volgens 'n studie uit Maart in opdrag van die Amerikaanse departement van handel is sommige van hierdie algoritmes afkomstig van 'n maatskappy genaamd VisionLabs - 'n Russiese rekenaarvisie- en masjienleeronderneming. 'As 'n gesig in die raam opgespoor word, word 'n biometriese sjabloonfunksie onttrek,' het Daniil Kireev, senior navorser van VisionLabs, in 'n e-poswisseling met Interesting Engineering gesê.

Gesigsherkenning soek na unieke en identifiseerbare gelaatstrekke in toesigkameras, gebaseer op 'n 'biometriese sjabloon' wat van 'n vroeëre beeld van 'n persoon voorsien is. Met behulp van kringtelevisies wat deur die stad Moskou versprei word, implementeer VisionLabs toesig oor gesigsherkenning wat deur 'n vinnige vergelyking met databasisse van miljoenemateriaal kan gesif word ', het Kireev gesê.

Verslapping van sosiale afstand, gesigherkenning, mediese maskers

Drie maande gelede het mense in groot stede soos New York of Chicago in stedelike ruimtes geloop sonder om hulle oor die COVID-19-siekte te bekommer. Terwyl die VSA gereed is om maatreëls vir sosiale afstand te vergemaklik, sal baie mense na bedrywige gebiede van sake en handel terugkeer, slegs met mediese maskers wat gesigte verduister, en meer ruimte gee vir foute in die verwerking van gesigsherkenning.

Wanneer ons waterdompelde duime nie ons slimfone ontsluit nie, is dit 'n vals negatief - ons het die regte duim, maar die vingerafdruk kan nie deur die laag water registreer nie.

Dieselfde kan gebeur met gesigherkenning en mense met mediese maskers: as 'n kringtelevisiekamera 'n gesig vang wat meestal bedek is, is die kans groter dat dit nie die persoon agter die masker sal identifiseer nie.

"Tradisioneel is die herkenning van gesigte wat deur maskers of klere bedek is 'n tegnies uitdagende taak," het Andrey Khrulev, 'n sake-ontwikkelingsbestuurder by Speech Technology Centre, in 'n e-poswisseling met Interesting Engineering gesê.

Gesigsherkenningstelsels regoor die wêreld het egter gebruik gemaak van vervoer en middestede. Hierbenewens word die stelsels vir spraaktegnologie-sentrums selfs in die Petrovsky-stadion in Sint Petersburg ingespan - wat toegerus is om biometriese data te verwerk.

Khrulev het bygevoeg: dit "gebeur dat 'n deel van die gesig [deur 'n hoodie of sjaal versteek word (dit is koud in Sint Petersburg)." Volgens Khrulev en sy kollegas was die behoefte aan stedelike toesig om mense wat agter mediese maskers verduister is, te identifiseer, en die algoritmes pas aan.

Intydse onderskep van mense in gevaar van COVID-19

Aangesien stedelike toesig en verwerking van gesigsherkenning beter word om mense in realtime in reële tyd massaal te identifiseer, ontstaan ​​nuwe moontlikhede nie net vir sosiale monitering en kontakopsporing nie, maar ook vir die vermoë om mense wat die risiko van moontlike koronavirusinfeksie het, te onderskep. Maar dit is belangrik om daarop te let dat nie elke land die soort optrede op dieselfde manier interpreteer nie.

Russiese burgers wat deur hul regering op 'n kwarantynlys gevoeg is, word ook in 'n databasis van biometriese stelsels geplaas. "As die mense van [hierdie] lys in video-opnames van die straatkameras, in die ingang van 'n huis, in 'n winkelsentrum, ontdek word, stuur die stelsel [s] outomaties 'n waarskuwing of kennisgewing aan die polisie," het Khrulev gesê.

As 'n tweede, baie ernstige golf COVID-19 uitgesluit word, is dit onwaarskynlik dat hierdie soort polisie-onderskep in die Verenigde State sal plaasvind. Apple en Google se programme deel nie die gesondheidstatus van diegene wat inteken op hul kontakopsporing-apps nie, en die Amerikaanse regeringsdepartemente wat algoritmes vir gesigsherkenning soos NIST hanteer, toets dit volgens Grother.

Dit is egter belangrik om daarop te let dat, aangesien die argitektuur van stedelike toesig rondom ons verander en ooreenstem met die taak om COVID-19 te verslaan, die bekende lae visuele (on) sigbaarheid, of dit nou van sjaals, maskers of hoodies is, nog steeds op ander mense, maar nie altyd op die kameras nie.


Kyk die video: Witness to War Interview with Colonel James H. Benson (Mei 2021).