Die neue Gesichtserkennungstechnologie der US Army arbeitet im Dunkeln

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Die Technokraten von DARPA arbeiten seit mehreren Jahren an diesem Projekt und haben offenbar Erfolg gehabt. Während diese Technologie in Strafverfolgungs- und andere Überwachungssituationen eindringt, bietet Dunkelheit keinen Schutz mehr. ⁃ TN Editor

Für einen Computer ist das keine Kleinigkeit das Gesicht einer Person bei Tageslicht zu identifizieren. Der Prozess umfasst das genaue Messen eines Fotos - Augengröße, Abstand von Nase zu Mund usw. - das Anpassen der Abstände für drei Dimensionen und das Durchsuchen einer Datenbank nach einer Übereinstimmung. Aber nachts, wenn Sie nur Wärmebilder mit weitaus niedrigerer Auflösung haben, hat das Army Research Lab eine Technik verwendet, mit der Software das menschliche Gehirn nachahmen kann.

Unser Gehirn „sieht“, indem es ein Bild aus einer relativ kleinen Menge sensorischer Daten extrapoliert, die durch das Auge gefiltert werden. Das Gehirn nutzt ein Vielfaches mehr  neuronale Masse Bilder aus visuellen Daten zu konstruieren, als das Auge die Daten sammelt.

Die Armeeforscher sahen eine Parallele zu Wärmebildern. Solche Bilder zeigen, welche Teile des Gesichts heißer und kühler sind, enthalten jedoch im Allgemeinen weniger Datenpunkte als ein vergleichbares optisches Bild von einer Kamera, was es schwierig macht, bestimmte Merkmale zu erkennen. Also bauten sie ein Faltungsnetz auf, oder CNN, eine Deep-Learning-Methode, die bestimmte Knoten verwendet, die denen des Gehirns ähnlich sind, und die so eingestellt ist, dass Gesichter aus begrenzten Daten abgeleitet werden.

Die von den Forschern verwendete Methode unterteilt ein Wärmebild eines Gesichts in bestimmte Bereiche und vergleicht sie dann mit einem optischen Bild desselben Gesichts. Das Netzwerk schätzt, wo sich Schlüsselmerkmale im Wärmebild im Verhältnis zum herkömmlichen Bild befinden. Das Endprodukt des Netzwerks ist so etwas wie eine Polizeiskizze - keine perfekte Übereinstimmung, aber mit genügend Überlappungen in wichtigen Punkten, um eine Übereinstimmung mit hoher Sicherheit zu erzielen.

In einem Papier Herausgegeben von der IEEE Auf der Winterkonferenz über Anwendungen von Computer Vision schreiben die Forscher: „Wir konnten hochdiskriminierende Darstellungen erstellen. Trotz der Tatsache, dass die synthetisierten Bilder keine fotorealistische Textur erzeugen, war die erzielte Verifizierungsleistung besser als die der Basislinie und der jüngsten Ansätze, wenn die synthetisierten Gesichter mit dem sichtbaren Gesicht abgeglichen wurden. “

Lesen Sie die ganze Geschichte hier ..

[VORLÄUFIGE VOLLAUTOMATISCHE TEXTÜBERSETZUNG - muss noch überarbeitet werden. Wir bitten um Ihr Verständnis.] Für eine detailliertere Anleitung gehen Sie bitte auf: Thermische Gesichtserkennung in einem Betriebsszenario

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