TN Notă: Când instrumentele de recunoaștere a feței sunt disponibile pentru toată lumea, pretutindeni, utilizarea lor va deveni omniprezentă și va pune treptat o rețea de control asupra utilizatorilor neobservători.
Este posibil să fiți deja familiarizați cu software-ul de recunoaștere facială, chiar dacă nu ați petrecut niciodată timp într-un laborator de inteligență artificială. Algoritmul pe care Facebook îl folosește pentru etichetarea fotografiilor, de exemplu, este o versiune a software-ului de recunoaștere facială care poate identifica fețele cu o precizie de 97.25%.
Problema cu cea mai mare parte a software-ului de recunoaștere a feței de astăzi, este că este foarte intensiv din punct de vedere computerizat și dificil de utilizat pentru mai mult decât potrivirea unor fotografii simple. Dacă ați putea grăbi procesul de recunoaștere a fețelor, adăugați capacitatea de a urmări caracteristicile faciale și de a face atât de ușor de utilizat încât ar putea fi folosit ca aplicație pentru smartphone de către oricine - atunci ar putea deschide o serie de oportunități noi importante.
Acesta este obiectivul cercetătorilor AI din Laboratorul de detecții umane al Universității Carnegie Mellon. Începând din februarie 2016, vor pune la dispoziția colegilor de cercetare software-ul lor avansat de analiză a imaginilor faciale. Software-ul, cunoscut sub numele de IntraFace, este suficient de rapid și eficient încât să poată fi instalat ca o aplicație pentru smartphone.
Deocamdată, pentru a oferi o previzualizare a ceea ce trebuie să se aștepte, cercetătorii au pus la dispoziție aplicații pentru smartphone-uri demonstrative gratuite, care arată cum IntraFace poate identifica trăsăturile faciale și detecta emoțiile. Acestea pot fi descărcate de pe site-ul web pentru laboratorul de senzorizare umană, din App Store de la Apple sau de pe Google Play.
Cercetătorul principal al proiectului, Fernando De la Torre, profesor de cercetare asociat în departamentul de robotică al Universității Carnegie Mellon, spune că deja începe să vadă un interes enorm în domeniul AI pentru IntraFace. „Acum este timpul să dezvoltăm noi aplicații pentru această tehnologie. Avem câteva dintre noi, dar credem că există o mulțime de oameni care pot avea idei și mai bune odată ce pun mâna pe el. "
Cercetătorii medicali Duke, de exemplu, folosesc IntraFace ca parte a unui instrument avansat pentru a analiza autismul. Medicii și clinicienii ar putea să poată monitoriza sau detecta o serie de patologii, inclusiv depresie sau anxietate, doar verificând expresiile faciale ale pacienților.
O utilizare zilnică pentru analiza recunoașterii faciale ar putea fi vehiculele care pot recunoaște un șofer distras la volan. În videoclipul demonstrativ pentru IntraFace, există exemplul unui tată din spatele volanului unui vehicul care se întoarce pentru a mângâia un copil care țipă pe scaunul auto timp de o secundă înainte de a fi avertizat că este plecat de pe drum.
Și echipele de vânzări și marketing vor plăcea acest lucru odată ce această tehnologie devine disponibilă comercial - imaginați-vă că puteți evalua ceea ce cred oamenii despre produsele dvs. doar citind fețele lor. Cercetătorii Carnegie Mellon se referă la aceasta ca la „măsurarea reacției publicului” și văd că aplicațiile potențiale sunt utilizate de vorbitorii publici pentru a evalua cât de bine câștigă mulțimea. Dar vă puteți imagina, de asemenea, trackers biometrici pe panouri publicitare, verificând modul în care mulțimea răspunde la o reclamă.
Pentru această problemă, puteți imagina, de asemenea, că IntraFace va fi folosit de aplicațiile de întâlnire odată ce tehnologia devine disponibilă comercial. Nu sunteți sigur dacă ar trebui să abordați ținta intențiilor voastre amoroase? Utilizați aplicația IntraFace pentru a citi caracteristicile faciale ale acelui tip chipeș sau fată frumoasă și obțineți lumina verde avansată pentru a continua.
IntraFace este rezultatul unei lucrări de zeci de ani de către De la Torre și colegii săi, inclusiv Jeffrey Cohn, profesor de psihologie și psihiatrie la Universitatea din Pittsburgh și profesor adjunct la Institutul de Robotică al CMU. Cercetătorii au folosit tehnici de învățare automată pentru a antrena software-ul pentru a recunoaște și urmări caracteristicile faciale. Cercetătorii au creat apoi un algoritm care poate lua această înțelegere generalizată a feței și să o personalizeze pentru o persoană, care să permită analiza expresiei.
wpDiscuz