As pessoas do futuro aparentemente não serão mais significativas do que as do zebrafish e das moscas, de acordo com novos estudos de rastreamento e vigilância conduzidos sobre essas espécies.
Como o Activist Post relatou muitas vezes , os atuais sistemas de inteligência artificial que estão sendo cada vez mais adicionados às câmeras de CFTV e outros sensores biométricos em todo o mundo para identificar os rostos das pessoas não estão se comportando de acordo com o padrão exigido para o trabalho policial. Parece que pelo menos um grupo de pesquisadores reconheceu isso e está buscando formas mais eficientes e precisas de encurralar o público.
Apelidado de idtracker.ai , sua abordagem usa uma rede neural convolucional, ou CNN , um método de aprendizado profundo que imita, de certa forma, a forma como os cérebros dos seres humanos e de outros mamíferos dão sentido ao mundo ao seu redor. O córtex cerebral divide o campo visual da mesma forma que um mapa é dividido em grades. Grupos de células no córtex se sobrepõem na parte do campo visual que eles “vêem”, permitindo que o cérebro rastreie objetos em todo o campo, de uma grade para a próxima. CNNs desempenham um papel importante em muitos programas de reconhecimento facial, mas há menos pesquisas aplicando a técnica ao vídeo de objetos em movimento.
Em vez de aplicar a rede neural a uma face, dividindo-a em regiões, os pesquisadores a aplicaram ao comportamento coletivo de grupos de peixes-zebra e moscas. Eles mostraram que a rede poderia aprender a reconhecer os indivíduos por seus movimentos. Eles estavam acima de 99 por cento de precisão para os peixes-zebra e moscas.
Você poderia aplicá-lo aos seres humanos tão facilmente? Eles descrevem a técnica como “espécie agnóstica”, então sim.
Então, se você é alguém que acredita que somos nada mais do que nossos padrões de movimento, basta substituir-se com um dos esfregaços numerados deste vídeo e imaginar…
FONTE:
Nenhum comentário:
Postar um comentário