Calculatoarele care pot recunoaște fețele au făcut pași mari în ultimul deceniu și sunt doar mai exacte.
Acest lucru este parțial din cauza unei schimbări către recunoașterea facială 3-D. În prezent, majoritatea algoritmilor de recunoaștere facială se bazează pe tehnici 2D. Dr. Lyndon Smith, profesor de informatică și viziune mașină la Universitatea din Vestul Angliei, Bristol, explică faptul că tehnologia 2D este susceptibilă la condiții de lumină și unghiuri de vizualizare. Comparativ, recunoașterea facială 3D oferă date cu rezoluție mai mare.
„[Recunoașterea facială 3D] surprinde date foarte detaliate de pe o față umană, mai degrabă ca o amprentă 3D a feței”, spune Smith. „Acest lucru poate oferi o fiabilitate foarte bună pentru recunoaștere, deschizând astfel o gamă mult mai mare de aplicații potențiale.”
Conceptul de algoritm fără erori este suficient pentru a inspira viziuni din 1984 și, de fapt, chiar și astăzi tehnologia recunoașterii faciale este pusă în practică pentru unele utilizări neliniștitoare. O aplicație de întâlnire care se potrivește cu persoane care se presupune că arătați cu celebritatea ta? În dezvoltare la Institutul de Tehnologie din New Jersey. Delta Airlines testează un sistem în care scanările faciale înlocuiesc permisele de îmbarcare. Iar mall-urile, cazinourile și magazinele folosesc software de recunoaștere facială pentru a urmări cine se află în clădirea lor, vizând uneori reclame către persoane fizice, pe baza caracterizării software a demografiei unei persoane.
Câteva utilizări ale recunoașterii faciale sunt totuși mai puțin înfricoșătoare. Produse noi care îi ajută pe studenți să studieze, să găsească animale de companie pierdute și să ajute nevăzătorii sunt pe piață acum sau în curând. Și cu siguranță mai sunt multe.
Urmăriți prezența și atenția elevilor.
În ciuda denumirii sale prietenoase, Nestor este pregătit să devină cel mai rău coșmar al studenților neatenți. Software-ul, o inteligență artificială creat de compania franceză LCA Learning, a debutat în luna mai. În prezent este testat în două clase online oferite de ESG Management School din Paris.
În timp ce studenții urmăresc prelegeri înregistrate, Nestor folosește camerele web pentru a analiza mișcarea ochilor și expresiile faciale. AI notează când studenții par distrași, iar la sfârșitul prelegerii, îi examinează pe materialul acoperit în aceste perioade de somn. De asemenea, Nestor poate urmări tiparele de neatenție și de a alerta studenții atunci când simte că sunt pe cale să își piardă accentul.
Fondatorul LCA, Marcel Saucet, spune că Nestor îi ajută pe profesori să-și revizuiască planurile lecției. Dacă majoritatea studenților se distrează în același punct al unei prelegeri, de exemplu, profesorul poate dori să găsească un nou unghi pe temă.
În timp ce avocații de confidențialitate au ridicat întrebările obișnuite cu privire la faptul dacă tehnologia este invazivă și cum vor fi utilizate înregistrările, Saucet a spus că toate datele sunt criptate și că nu vor fi stocate niciun material video al studenților.
Ajutați persoanele nevăzute să-și recunoască prietenii și familia.
În 2015, studenții de la Birmingham City University au dezvoltat bastonul XploR, un dispozitiv care ajută persoanele cu deficiențe de vedere „să-și vadă” împrejurimile. Această abilitate este deosebit de utilă la adunările sociale mari, unde inevitabil se întâlnește un flux continuu de indivizi.
XploR funcționează împreună cu smartphone-ul proprietarului său și se bazează pe funcțiile GPS, Bluetooth și recunoașterea facială. Bastonul scanează fețele indivizilor într-un interval de 32 de metri și, dacă îi identifică ca un prieten sau membru al familiei, își avertizează proprietarul. XploR apoi ghidează persoana orbă către persoana iubită prin instrucțiuni furnizate prin cască.
La începutul acestui an, doi dintre creatorii XploR, Asim Majeed și Said Baadel, și-au prezentat invenția la o conferință de securitate globală. Ei speră să extindă capacitățile bastonului prin încorporarea datelor de recunoaștere facială a rețelelor de socializare și - până la final - dezvoltarea schimbului de date de la mașină la mașină (de exemplu, comunicarea locației unei persoane afectate către mașina fără șofer trimise să le ridice).
Un purtător de cuvânt al Federației Naționale a Nevăzătorilor, un grup de advocacy pentru nevăzători din Statele Unite, a declarat pentru Wired în 2015 că o aplicație de pe un smartphone ar putea fi „mai rentabilă” decât un baston avansat din punct de vedere tehnologic, dar că această tehnologie de recunoaștere facială „are potențialul de a rezolva o problemă reală cu care se confruntă nevăzătorii”.
Găsiți un animal de companie lipsă.
Recunoașterea facială nu este doar pentru oameni. Aplicația Finding Rover folosește recunoașterea facială pentru a ajuta proprietarii să se reunească cu animale de companie pierdute.
Utilizatorii încarcă în prealabil fotografii cu puii lor, iar în cazul în care Fido este pierdut, Finding Rover alertează rețeaua extinsă de adăposturi de animale locale și utilizatori de aplicații. Cei aflați pe o rază de 10 mile de ultima locație cunoscută a animalului primesc o notificare de împingere și, dacă văd un animal de companie cu aspect similar, pot trimite o fotografie a acestuia prin intermediul aplicației. După ce Finding Rover identifică o potrivire, notifică proprietarul animalului de companie.
Sistemul, care a durat doi ani pentru a fi creat, a fost dezvoltat împreună cu cercetătorii de la Universitatea din Utah.
Astăzi, majoritatea animalelor de companie au microcipuri, un cip încorporat care deține un număr de identificare. Dacă un animal pierdut sfârșește la biroul unui veterinar sau la adăpostul animalelor, oficialii verifică existența unui microcip și folosesc numărul de identificare pentru a reuni animalele de companie și proprietarul. Dar nu toată lumea are acces la echipamentele de scanare a cipurilor și nu toate animalele de companie sunt microcipate. Un angajat al Wisconsin Humane Society a declarat pentru o stație locală de știri că „E minunat să știi că dacă animalul tău a dispărut ... ai ceva la fel de convenabil și apropiat ca telefonul tău pentru a scoate cuvântul imediat”, dar a adăugat că aplicația nu ar trebui să ' nu înlocuiți gulerele sau microcipurile.
Este o întrebare deschisă dacă tehnologia de recunoaștere facială va fi folosită mai mult pentru bine sau pentru bolnavi. Într-un studiu din 2014, profesorul Carnegie Mellon, Alessandro Acquisti, a identificat persoane care se plimbau într-un campus universitar prin compararea imaginilor de profil Facebook cu imaginile webcam - - datorită tehnologiei de recunoaștere facială, a avut succes o treime din timp. Au trecut trei ani de la studiul lui Acquisti și, după cum a avertizat într-un interviu pentru The Atlantic, „Din perspectivă tehnologică, capacitatea de a efectua cu succes recunoașterea facială la scară masivă în sălbăticie pare inevitabilă. Oricum, ca societate, vom accepta această tehnologie, este o altă poveste. ”
