Računalniki, ki prepoznajo obraze, so v zadnjem desetletju močno napredovali in so le še bolj natančni.
Delno zaradi premika k tridimenzionalnemu prepoznavanju obraza. Trenutno se večina algoritmov za prepoznavanje obraza opira na 2D tehnike. Dr Lyndon Smith, profesor računalništva in strojnega vida na univerzi Zahodne Anglije v Bristolu, razloži, da je 2D tehnologija dovzetna za svetlobne pogoje in kote gledanja. Primerjalno 3D prepoznavanje obraza zagotavlja podatke višje ločljivosti.
"[3D obrazno prepoznavanje] zajema zelo podrobne podatke s človeškega obraza, raje kot 3D prstni odtis obraza, " pravi Smith. "To lahko zagotavlja zelo dobro zanesljivost prepoznavanja in s tem odpira močno povečan obseg potencialnih aplikacij."
Koncept algoritma brez napak je dovolj, da navdihne vizije iz leta 1984, in v resnici se tudi danes tehnologija za prepoznavanje obraza uporablja za nekatere neprijetne namene. Aplikacija za zmenke, ki se ujema z ljudmi, ki naj bi bili videti kot vaš zvezdnik? V razvoju na New Jersey Institute of Technology. Delta Airlines testira sistem, v katerem obraze na obrazu zamenjajo vstopne vozovnice. Trgovski centri, igralnice in trgovine uporabljajo programsko opremo za prepoznavanje obraza, da bi izsledili, kdo je v njihovi zgradbi, včasih pa ciljajo oglase na posameznike, ki temeljijo na značilnosti programske opreme za demografske podatke osebe.
Nekaj načinov prepoznavanja obraza pa je manj strašljivo. Novi izdelki, ki študentom pomagajo pri študiju, iskanju izgubljenih hišnih ljubljenčkov in slepim ljudem, so na trgu zdaj ali kmalu. In zagotovo jih čaka še več.
Sledite udeležbi in pozornosti študentov.
Kljub prijazno zvenečemu imenu je Nestor pripravljen postati najhujša nočna mora študentov. Programska oprema, umetna inteligenca, ki jo je ustvarilo francosko podjetje LCA Learning, je bila predstavljena letos maja. Trenutno se preizkuša v dveh spletnih predavanjih, ki jih ponuja šola za upravljanje ESG v Parizu.
Medtem ko študenti gledajo posneta predavanja, Nestor s svojimi spletnimi kamerami analizira gibanje oči in obrazno mimiko. AI ugotavlja, ko se študenti zdijo moteni, na koncu predavanja pa jih pregleda na gradivu, zajetem v teh dnevnih obdobjih. Nestor lahko sledi tudi vzorcem nepazljivosti in opozori študente, ko začuti, da bodo izgubili fokus.
Ustanovitelj LCA Marcel Saucet pravi, da Nestor tudi učiteljem pomaga pri pregledu njihovih učnih načrtov. Če se na večini študentov predava na isti točki predavanja, bo profesor morda želel najti nov kot na temo.
Medtem ko so zagovorniki zasebnosti postavljali običajna vprašanja o tem, ali je tehnologija invazivna in kako se bodo posnetki uporabljali, je Saucet dejal, da so vsi podatki šifrirani in da nobeni video posnetki študentov ne bodo shranjeni.
Pomagajte slepim osebam prepoznati svoje prijatelje in družino.
Leta 2015 so študentje na univerzi v Birminghamu razvili trsko XploR, napravo, ki pomaga slabovidnim »videti« svojo okolico. Ta sposobnost je še posebej koristna na velikih družabnih srečanjih, kjer neizogibno naletimo na neprekinjen tok posameznikov.
XploR deluje skupaj s pametnim telefonom lastnika in se zanaša na GPS, Bluetooth in zmožnosti prepoznavanja obrazov. Trs pregleduje obraze posameznikov v obsegu 32 čevljev in če jih prepozna kot prijatelja ali družinskega člana, opozori svojega lastnika. XploR nato slepo osebo vodi do svoje ljubljene osebe z navodili, ki jih dobite preko slušalk.
V začetku tega leta sta dva ustvarjalca XploR-a, Asim Majeed in Said Baadel, predstavila svoj izum na svetovni varnostni konferenci. Upajo, da bodo razširili zmogljivosti trsa z vključitvijo podatkov o prepoznavanju obraza v družbenih medijih in - sčasoma - razvijanjem izmenjave podatkov med strojem (na primer s sporočilom lokacije oslabljenega človeka avtomobilu brez voznikov, poslanim, da jih pobere).
Tiskovni predstavnik Nacionalne zveze slepih, zagovorniške skupine za slepe ljudi v Združenih državah Amerike, je leta 2015 za Wired povedal, da je aplikacija na pametnem telefonu morda "bolj stroškovno učinkovita" od tehnološko naprednega trsa, vendar da je tehnologija prepoznavanja obraza "ima potencial za rešitev resničnega problema, ki ga imajo slepi ljudje."
Poiščite manjkajočega hišnega ljubljenčka.
Prepoznavanje obraza ni samo za ljudi. Aplikacija Finding Rover s pomočjo prepoznavanja obraza pomaga lastnikom, da se ponovno združijo z izgubljenimi hišnimi ljubljenčki.
Uporabniki uvodno naložijo fotografije svojih mladičev in če se Fido izgubi, Finding Rover opozori na svojo široko mrežo lokalnih zavetišč za živali in uporabnikov aplikacij. Tisti, ki se nahajajo v polmeru 10 milj od zadnje znane lokacije živali, prejmejo potisno obvestilo, in če zagledajo hišnega ljubljenčka podobnega videza, lahko prek aplikacije predložijo njegovo fotografijo. Ko Najdba Roverja prepozna ujemanje, o tem obvesti lastnika hišnega ljubljenčka.
Sistem, ki je trajal dve leti, je bil razvit v sodelovanju z raziskovalci na univerzi v Utahu.
Danes ima večina hišnih ljubljenčkov mikročipe, vgrajen čip, ki vsebuje identifikacijsko številko. Če se izgubljena žival konča v veterinarski ordinaciji ali zavetišču za živali, uradniki preverijo mikročip in uporabijo identifikacijsko številko za ponovno združitev hišnega ljubljenčka in lastnika. Toda vsi nimajo dostopa do opreme za skeniranje čipov in niso vsi hišni ljubljenčki mikročipirani. Zaposleni v Wisconsin Humane Society je lokalnim novicam povedal, da je "čudovito vedeti, da če je vaša žival izginila ... imate nekaj tako priročnega in zaprtega kot vaš telefon, da takoj izveste besedo", a dodal, da aplikacija ne bi smela " t zamenjajte ovratnike ali mikročipe.
Ali bo tehnologija prepoznavanja obraza uporabljena bolj za dobro ali za slabo, je odprto vprašanje. V študiji iz leta 2014 profesor Carnegie Mellon Alessandro Acquisti je identificiral ljudi, ki se sprehajajo po univerzitetnem kampusu, s primerjanjem slik Facebook profila s slikami spletnih kamer - - zahvaljujoč tehnologiji prepoznavanja obraza je bil tretjino uspešen. Minilo je tri leta od Acquistijeve študije, in kot je opozoril v intervjuju za The Atlantic, je "s tehnološkega vidika sposobnost uspešnega množičnega prepoznavanja obraza v naravi videti neizogibna. Ali bomo kot družba sprejeli to tehnologijo, pa je že druga zgodba. "
