Los tecnócratas de DARPA han estado trabajando en este proyecto durante varios años y aparentemente han tenido éxito. A medida que esta tecnología se abre paso en la aplicación de la ley y otras situaciones de vigilancia, la oscuridad ya no proporcionará ninguna protección. ⁃ TN Editor
No es una hazaña para una computadorapara identificar el rostro de una persona a la luz del día. El proceso implica medir con precisión una fotografía (tamaño de los ojos, distancia de la nariz a la boca, etc.), ajustar las distancias en tres dimensiones y buscar en una base de datos una coincidencia. Pero para hacerlo de noche, cuando todo lo que tienes son imágenes térmicas de resolución mucho más baja, el Laboratorio de Investigación del Ejército utilizó una técnica que permite que el software imite el cerebro humano.
Nuestros cerebros "ven" extrapolando una imagen de una cantidad relativamente pequeña de datos sensoriales, filtrados a través del ojo. los el cerebro usa varias veces más masa neuronal para construir imágenes a partir de datos visuales que el ojo al recopilar los datos.
Los investigadores del Ejército vieron un paralelo con imágenes térmicas. Dichas imágenes muestran qué partes de la cara son más calientes y frías, pero generalmente contienen menos puntos de datos que una imagen óptica comparable de una cámara, lo que dificulta la selección de características distintas. Entonces establecieron una red neuronal convolucional, o CNN, un método de aprendizaje profundo que utiliza nodos específicos similares a los del cerebro y lo configura para inferir caras a partir de datos limitados.
El método que utilizan los investigadores divide una imagen térmica de una cara en regiones específicas y luego las compara con una imagen óptica de la misma cara. La red estima dónde se encuentran las características clave en la imagen térmica en relación con la imagen convencional. El producto final de la red es algo así como un boceto policial, no una combinación perfecta, pero con suficiente superposición en los puntos clave para hacer una coincidencia de alta certeza.
En una publicado por IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, escriben los investigadores: “Pudimos producir representaciones altamente discriminatorias. A pesar de que las imágenes sintetizadas no producen una textura fotorrealista, el rendimiento de verificación logrado fue mejor que los enfoques de referencia y recientes al hacer coincidir las caras sintetizadas con la cara visible ".
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