Logo
Cover

Группа индийских исследователей научила алгоритм самостоятельно искать людей на кадрах видеонаблюдения. Для этого системе достаточно сообщить рост, пол и цвет одежды нужного человека — и через некоторое время она обозначит подходящих под описание.

92

Разработчики говорят, что их система больше всего напоминает поисковый движок — только, в отличие от привычного всем Google, этот работает с потоком видео. Запросом может стать набор примет человека. Ученые смогли заставить алгоритм ассоциировать данные о росте, поле и цвете одежды человека с тем, что фактически происходит на видео. Для этого они использовали архитектуру сверточных нейронных сетей. Это один из инструментов глубокого обучения, эффективно работающий с распознаванием изображений.

На практике это выглядит так: в ответ на просьбу «найти мужчин ростом 180 см, одетых в красные рубашки» алгоритм может выдать набор кадров, удовлетворяющих запросу. Необходимость в просмотре всего видео человеком отпадает. На данный момент система верно идентифицирует 28 человек из 41.

Результат кажется очень далеким от идеала, но ученые просят учесть, что «опознание» происходит всего по трем достаточно общим признакам.

Для раннего этапа это приличный результат, тем более что алгоритм проверили, в том числе, на некачественных и сложных выборках, передает Next Web. Исследователи пообещали, что в дальнейшем список критериев увеличится, а качество распознавания возрастет.

Потенциальный рынок у системы большой: она полезна для статистических агентств, аэропортов, конечно же для спецслужб и государственных органов.

Сами разработчики описывают сценарий поиска без вести пропавших людей. Сегодня в городах огромное количество камер. За несколько дней в розыске человек может появиться под сотнями таких камер. Суммарное количество видеоматериала с них — десятки тысяч часов. ИИ теоретически сможет сжать весь этот огромный объем в часовой видеоролик, в котом собраны все локации, где побывал потерявшийся. По той же схеме система может разыскивать и преступников.

Не исключено, что уже в обозримом будущем алгоритмы возьмут на себя всю работу с каким бы то ни было распознаванием образов. Например, в аэропортах будущего ИИ займет роль пограничника, охранника и сотрудника стойки регистрации. Такую систему хотят разворачивать в лондонском аэропорту «Хитроу». Тогда очередей не будет, а пассажиры пройдут на посадку без единой остановки на проведение формальных процедур.