I tecnocrati della DARPA hanno lavorato a questo progetto per diversi anni e apparentemente hanno riscontrato successo. Poiché questa tecnologia si fa strada nelle forze dell'ordine e in altre situazioni di sorveglianza, l'oscurità non fornirà più alcuna protezione. ⁃ Editor TN
Non è un'impresa da poco per un computerper identificare il viso di una persona alla luce del giorno. Il processo prevede la misurazione precisa di una fotografia - dimensione dell'occhio, distanza dal naso alla bocca, ecc. - la regolazione delle distanze per tre dimensioni e la ricerca di una corrispondenza in un database. Ma per farlo di notte, quando tutto ciò che hai sono immagini termiche a risoluzione molto più bassa, l'Esercito Research Lab ha utilizzato una tecnica che consente al software di imitare il cervello umano.
Il nostro cervello "vede" estrapolando un'immagine da una quantità relativamente piccola di dati sensoriali, filtrata attraverso l'occhio. Il il cervello usa molte volte di più massa neuronale costruire immagini da dati visivi rispetto all'occhio che raccoglie i dati.
I ricercatori dell'esercito hanno visto un parallelo con le immagini termiche. Tali immagini mostrano quali parti del viso sono più calde e più fredde, ma generalmente contengono meno punti dati rispetto a un'immagine ottica comparabile da una fotocamera, rendendo difficile individuare caratteristiche distinte. Così hanno creato una rete neurale convoluzionale, o CNN, un metodo di apprendimento profondo che utilizza nodi specifici simili a quelli del cervello e lo imposta per dedurre i volti da dati limitati.
Il metodo utilizzato dai ricercatori rompe un'immagine termica di un viso in regioni specifiche e quindi le confronta con un'immagine ottica della stessa faccia. La rete stima dove si trovano le caratteristiche chiave dell'immagine termica rispetto all'immagine convenzionale. Il prodotto finale della rete è qualcosa come uno schizzo della polizia - non una corrispondenza perfetta, ma con una sovrapposizione sufficiente nei punti chiave per creare una corrispondenza ad alta certezza.
In un carta pubblicato dalla IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, scrivono i ricercatori: “Siamo stati in grado di produrre rappresentazioni altamente discriminatorie. Nonostante il fatto che le immagini sintetizzate non producano una trama fotorealistica, le prestazioni di verifica ottenute sono state migliori sia rispetto agli approcci di base sia a quelli recenti quando si abbinano i volti sintetizzati con il viso visibile ".
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