Come AI è utilizzato per il riconoscimento facciale in telecamere di sorveglianza
Brent Boekestein, co-fondatore e CEO di Vintra Inc., colloqui con Tonya Hall sull’IA storia del riconoscimento facciale all’interno di telecamere di sorveglianza.
Se siete incuriositi o scettico su di esso, l’uso della tecnologia di riconoscimento facciale è in crescita e ora Fujitsu sostiene di aver sviluppato un modo per aiutare a gestire le emozioni migliore.
I laboratori della società, si sono dotati di un’intelligenza artificiale basato su una tecnologia che permette di monitorare i cambiamenti sottili di espressione come nervosismo o confusione. Aziende come Microsoft stanno già utilizzando emozione strumenti per riconoscere le espressioni facciali, ma si sono limitati a otto “core”, dichiara: rabbia, disprezzo, paura, disgusto, felicità, tristezza, sorpresa o neutro.
L’attuale tecnologia funziona identificando le diverse unità di azione (AUs) – che è, alcuni movimenti dei muscoli facciali che facciamo e che possono essere collegati a specifiche emozioni. Per esempio, se sia l’AU “guancia raiser” e l’AU “lip angolo estrattore” sono individuati insieme, l’intelligenza artificiale può concludere che la persona che si sta analizzando è felice.
Un portavoce per Fujitsu detto a ZDNet: “Il problema con la tecnologia attuale è che l’IA ha bisogno di essere addestrato su enormi set di dati per ogni AU. Ha bisogno di sapere come riconoscere un AU da tutte le possibili angolazioni e posizioni. Ma non abbiamo un numero sufficiente di immagini che – così, di solito, non è molto precisa.”
VEDI: Come implementare l’IA e il machine learning (ZDNet relazione speciale) | Scaricare il report in formato PDF (TechRepublic)
A causa della grande quantità di dati necessaria per formare una IA per rilevare efficacemente le emozioni, le tecnologie attuali faticano a riconoscere ciò che sentiamo, soprattutto se non siamo in una posizione privilegiata – che è, seduto davanti a una telecamera, e guardando dritto in esso.
La miriade di studi che dimostrano che l’attuale tecnologia utilizzata per l’emozione di riconoscimento non è affidabile, sembra prestarsi a questo punto di vista.
Ma Fujitsu sostiene che ora ha trovato un modo per aggirare il problema. Invece di creare più immagini su treno l’AI, si avvicinò con un tool per estrarre i dati di più di una foto. Grazie per quello che definisce un “processo di normalizzazione”, è possibile convertire le immagini tratte da un particolare angolo di immagini che ricordano un inquadratura frontale.
Dopo che è stato opportunamente ingrandita, ridotta o ruotato, il nuovo frontale immagine consente AI rilevare AUs molto più facilmente e in modo molto più accurato.
“Con la stessa limitata set di dati, siamo in grado di individuare ulteriori AUs, anche nelle immagini scattate da un angolo obliquo, per esempio,” ha detto Fujitsu portavoce. “E con più AUs, siamo in grado di identificare le emozioni complesse, che sono più sottili rispetto al core espressioni attualmente analizzata.”
Fujitsu potrebbe quindi ora in grado di rilevare i cambiamenti emotivi elaborati risata nervosa, con una precisione di rilevamento del tasso di 81%, un numero che è stato determinato tramite “standard metodi di valutazione”, secondo lo studio.
Questo a fronte di un tasso di precisione del 60% per Microsoft, secondo una ricerca indipendente, che ha anche trovato che quest’ultimo non è riuscito a rilevare emozione in quasi qualsiasi delle immagini è stato presentato con una che aveva un tutto a sinistra o tutto a destra del profilo.
Fujitsu menzionato vari e potenziali applicazioni per la sua nuova tecnologia, che includono spingendo l’uncanny valley facendo robot che sono in grado di riconoscere il nostro più sottili cambiamenti di umore, e di ricreare quegli spostamenti stessi. Potrebbe anche migliorare la sicurezza stradale, la rilevazione anche di piccole variazioni di piloti di concentrazione.
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Se lo strumento può raggiungere un alto livello di accuratezza, tuttavia, è probabile che sia un argomento di dibattito per gli psicologi, che sostengono che l’AUs non sulla propria esprimere le emozioni.
Dimostra che la gente non sempre cipiglio arrabbiato, per esempio – in realtà, la rabbia a volte può farci sorridere. Che suona come la prossima sfida per l’emozione tecnologia di riconoscimento.
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