Nota TN: quando gli strumenti di riconoscimento facciale saranno disponibili a tutti, ovunque, il loro uso diventerà onnipresente e gradualmente metterà una rete di controllo sugli utenti ignari.
È probabile che tu abbia già familiarità con il software di riconoscimento facciale, anche se non hai mai trascorso del tempo in un laboratorio di intelligenza artificiale. L'algoritmo che Facebook utilizza per taggare le foto, ad esempio, è una versione del software di riconoscimento facciale in grado di identificare i volti con una precisione del 97.25%.
Il problema con la maggior parte dei software di riconoscimento facciale di oggi, tuttavia, è che è molto intensivo dal punto di vista computazionale e difficile da usare per oltre la semplice corrispondenza di foto semplici. Se potessi accelerare il processo di riconoscimento dei volti, aggiungere la possibilità di tenere traccia delle caratteristiche del viso e renderlo così facile da usare che potrebbe essere utilizzato come app per smartphone da chiunque, quindi potrebbe aprire una serie di importanti nuove opportunità.
Questo è l'obiettivo dei ricercatori di intelligenza artificiale presso il Human Sensing Laboratory della Carnegie Mellon University. A partire da febbraio 2016, metteranno a disposizione dei colleghi ricercatori il loro software avanzato di analisi delle immagini facciali. Il software, noto come IntraFace, è abbastanza veloce ed efficiente da poter essere installato come app per smartphone.
Per ora, al fine di fornire un'anteprima di cosa aspettarsi, i ricercatori hanno reso disponibili app per smartphone dimostrative gratuite, che mostrano come IntraFace può identificare le caratteristiche del viso e rilevare le emozioni. Questi possono essere scaricati dal sito Web di Human Sensing Laboratory, dall'Apple App Store o da Google Play.
Il ricercatore capo del progetto, Fernando De la Torre, professore associato di ricerca nel dipartimento di robotica della Carnegie Mellon University, afferma che sta già iniziando a vedere un enorme interesse nel campo dell'intelligenza artificiale per IntraFace. “Ora è tempo di sviluppare nuove applicazioni per questa tecnologia. Ne abbiamo alcune nostre, ma crediamo che ci siano molte persone che potrebbero avere idee ancora migliori una volta che ci metteranno le mani sopra. ”
I ricercatori medici di Duke, ad esempio, stanno usando IntraFace come parte di uno strumento avanzato per lo screening dell'autismo. Medici e clinici potrebbero essere in grado di monitorare o rilevare una serie di patologie, tra cui depressione o ansia, semplicemente controllando le espressioni facciali dei pazienti.
Un uso quotidiano per l'analisi del riconoscimento facciale potrebbe essere veicoli in grado di riconoscere un guidatore distratto al volante. Nel video dimostrativo di IntraFace, c'è l'esempio di un padre al volante di un veicolo che si gira per confortare un bambino urlante sul sedile di una macchina per una frazione di secondo prima di essere avvertito che si è allontanato dalla strada.
E i team di vendita e marketing lo adoreranno quando questa tecnologia sarà disponibile in commercio: immagina di essere in grado di valutare ciò che la gente pensa dei tuoi prodotti semplicemente leggendo i loro volti. I ricercatori di Carnegie Mellon si riferiscono a questo come "misurazione della reazione del pubblico" e vedono le potenziali applicazioni utilizzate da oratori pubblici per valutare quanto stanno conquistando la folla. Ma potresti anche immaginare tracker biometrici sui cartelloni pubblicitari, controllando come la folla sta rispondendo a una pubblicità.
Del resto, potresti anche immaginare che IntraFace venga utilizzato dalle app di appuntamenti quando la tecnologia sarà disponibile in commercio. Non sei sicuro di dover avvicinare l'obiettivo delle tue intenzioni amorose? Usa l'app IntraFace per leggere le caratteristiche del viso di quel bel ragazzo o di quella bella ragazza e ottenere il via libera per procedere.
IntraFace è il risultato di un decennio di lavoro di De la Torre e dei suoi colleghi, tra cui Jeffrey Cohn, professore di psicologia e psichiatria all'Università di Pittsburgh e professore a contratto presso il Robotics Institute della CMU. I ricercatori hanno utilizzato tecniche di apprendimento automatico per addestrare il software a riconoscere e tracciare le caratteristiche del viso. I ricercatori hanno quindi creato un algoritmo che può prendere questa comprensione generalizzata del viso e personalizzarlo per un individuo, consentendo l'analisi dell'espressione.
wpDiscuz