La invención de la IA es comparable al descubrimiento de la electricidad: todos en el mundo la usan para todo. Sin embargo, las aplicaciones para controlar al hombre ya están más avanzadas que cualquier cosa que la historia haya revelado. ⁃ TN Editor
Un equipo de investigadores de IA de India desarrolló una herramienta para buscar personas en imágenes de vigilancia por altura, color de ropa y género. Es como un motor de búsqueda que puede encontrar personas en un video.
Los científicos utilizaron el aprendizaje profundo (y el conjunto de datos COCO de Microsoft) para entrenar a una red neuronal convolucional (CNN) sobre cómo reconocer ciertas características humanas, llamadas biometría suave, utilizando visión de computadora.
Básicamente, puedes decirle a esta IA algunos detalles sobre la persona que estás buscando y buscará cualquier video que le des. Por ejemplo, una solicitud de "mujeres con camisas rojas que miden 153 cm de altura", posiblemente, reduciría un clip de video completo a solo cuadros con personas que cumplan ese criterio.
Según los investigadores, el algoritmo "recupera correctamente a las personas 28 de 41 en un conjunto de datos muy desafiante con atributos biométricos suaves". Actualmente, solo busca por altura, color del torso (ropa) y género.
A primera vista, la idea de identificar personas en videos que cumplen con descripciones relativamente vagas, y con una precisión que es un poco mejor que la mitad, no parece un avance tecnológico importante. Pero este trabajo inicial muestra mucho potencial. Vale la pena preguntar qué significaría si la precisión pudiera mejorarse más allá de las capacidades humanas.
Hay escenarios en los que las partes interesadas no sabrán lo que están buscando en los datos de vigilancia en tiempo real. Esta CNN experimental sería perfectamente adecuada para casos de uso en los que necesitamos armar una línea de tiempo que rodee a un individuo específico, según las imágenes de vigilancia histórica disponibles.
Imagine una situación en la que se informa que una persona está desaparecida después de dos días. Uno podría pedir imágenes de cámaras en lugares en los que el individuo probablemente haya estado cerca, como una estación de servicio o campus frecuentados con frecuencia a los que asistió la persona. Pero después de eso, sin ninguna pista, es casi imposible determinar qué material mirar a continuación. Podría haber millones de horas de video filmado durante dos días dentro de los límites de un conjunto particular de bloques de la ciudad.
Sin embargo, si pudiéramos alimentar el video a un red neural y dejar que reduzca las cosas a unas pocas horas de material compilado, sería posible rastrear con precisión a los humanos a través de múltiples fuentes de vigilancia.
Esto es emocionante por numerosas razones. Primero, por supuesto, las implicaciones para encontrar personas desaparecidas o rastrear presuntos delincuentes son increíbles. Pero quizás igual de importante es el hecho de que esta es una respuesta legítima al problema de vigilancia ubicua.
wpDiscuz