Identifizieren Terroristen mit Hilfe von Gesichtserkennungstechnologie
Schnelle Verbesserungen im Gesichtserkennungssoftwarebedeuten Flughafensicherheit Arbeiter eines Tages wissen, mit an Sicherheit , ob sie in einem gestressten Touristen auf der Suche oder starrte einen Terroristen in die Augen.
Ein Forscherteam um Dr. Alice O'Toole , Professor an der University of Texas in Dallas " School of Behavioral and Brain Sciences geführt hat, ist die Bewertung , wie gut diese sich rasch entwickelnden Erkennungsprogramme arbeiten . Die Forscher verglichen die Rate der Erfolg für die Software, um die Preise für nicht-technologische , aber vermutlich "Experte" menschlichen Auswertung.
"Die Regierung interessiert sich für Spotting Menschen, die eine Gefahr darstellen könnte ", sagte O'Toole . "Aber sie wollen auch nicht zu viele Fehlalarme haben und verhaften Menschen , die nicht die tatsächlichen Risiken . "
Die Studien in der Gesichtswahrnehmungund Research Laboratories werden vom US-Verteidigungsministerium finanziert. Die Agentur sucht die genauesten und kostengünstige Möglichkeit für Personen, die ein Sicherheitsrisiko für die Nation darstellen könnten erkennen .
Algorithmen - Formeln , die Computer zu "erkennen" Gesichter ermöglichen - variieren stark zwischen den verschiedenen Software-Entwickler, und die meisten haben nicht die realen Herausforderungen. So O'Toole und ihr Team werden sorgfältig untersucht , wo die Algorithmen erfolgreich zu sein und wo sie zu kurz kommt . Sie benutzen Punkt-für- Punkt -Vergleiche der Ähnlichkeiten in Millionen von Gesichtern in einer Datenbank erfasst zu untersuchen, und dann den Vergleich der Ergebnisse zur Bestimmung Algorithmus .
In den Studien , die Menschen und Algorithmen entschieden, ob Paare von Gesichtsbildern , unter verschiedenen Beleuchtungsbedingungen aufgenommen wurden Bilder von der gleichen Person oder anderen Personen .
Die UT Dallas Forscher haben mit Algorithmen , die passen immer noch Fotos und bewegen sich nun in die Vergleiche mit anspruchsvoller Bilder, wie Gesichter auf Video oder Fotos bei schlechten Lichtverhältnissen genommen gefangen arbeitete .
" Viele der Bilder , dass Sicherheits Menschen haben , mit zu arbeiten sind nicht qualitativ hochwertige , " sagte O'Toole . " Sie können aus Closed-Circuit TV oder andere Geräte mit geringer Auflösung aufgenommen werden. "
Die Studie wird voraussichtlich durch mehrere weitere Phasen fortsetzen, da mehr und bessere Software-Programme zum allgemeinen Überblick. So weit, die Ergebnisse der Mensch gegen Maschine waren ein wenig überraschend , sagte O'Toole .
"In der Tat führten die besten Algorithmen besser als Menschen zu identifizieren Gesichter ", sagte sie . " Da die meisten Sicherheitsanwendungen verlassen sich vor allem auf die menschliche Vergleiche bisher , werden die Ergebnisse über die Aussicht, mit Gesichtserkennungssoftware in wichtigen Umgebungen ermutigend. "
Der eigentliche Erfolg kommt , wenn die Software mit der menschlichen Evaluierungstechniken kombiniert , sagte O'Toole . Durch die Verwendung der Software, um potenziellen Hochrisiko-Personen erkennen und dann die Kombination der Software mit dem Urteil einer Person wurden fast 100 Prozent der passenden Gesichter identifiziert , sagte O'Toole .
Die Forscher interessieren sich auch für die Rolle Rasse spielt bei Menschen die Fähigkeit , ähnliche Gesichtszüge erkennen. O'Toole sagte, dass viele Studien zeigen Individuen fast immer Ähnlichkeiten zwischen den Mitgliedern der eigenen Rasse erkennen mit mehr Genauigkeit. Aber es gibt wenig Forschung Bewertung, wie technologische Werkzeuge unterscheiden sich in Erkennen von Gesichtern unterschiedlicher Rassen.
In einem Papier, um bald in ACM Transactions on Applied Perception veröffentlicht , O'Toole berichtet, dass die " anderen Rennen -Effekt" tritt für die Algorithmen in einer aktuellen internationalen Wettbewerb für State-of- the-Art- Gesichtserkennungsalgorithmengetestet. Die Studie, die einen westlichen Algorithmus durch Verschmelzen acht Algorithmen aus westlichen Ländern und einer ostasiatischen Algorithmus durch Fusion fünf Algorithmen aus ostasiatischen Ländern gemacht . Bei den niedrigen Falsch akzeptieren Raten für die meisten Sicherheitsanwendungen erforderlich , die westliche Algorithmus erkannt Weiß Gesichter genauer als ostasiatische Gesichter, und die ostasiatischen Algorithmus erkannt ostasiatische Gesichter genauer als Weiß Gesichter.
Anschließend mit einem Test, der alle Falschalarmratenspannt , O'Toole Team verglichen die Algorithmen mit dem Menschen der kaukasischen und ostasiatischer Abstammung passende Gesicht Identität in identischer Stimulusmenge . In diesem Fall durchgeführt, beide Algorithmen besser auf den kaukasischen Gesichter , die " Mehrheit" Rennen in der Datenbank . Der kaukasische Gesicht Vorteil war viel größer für die westlichen als Algorithmus für den ostasiatischen Algorithmus .
Menschen zeigte die Standard anderen Rennen Effekt für diese Gesichter, aber zeigten stabilere Leistung als die Algorithmen über Änderungen im Rennen der Test Gesichter. Diese Ergebnisse zeigen, dass die State-of- the-Art- Gesichtserkennungsalgorithmen, wie Menschen, Kampf mit " anderen - Rennen Gesicht" Anerkennung , sagte O'Toole .
Die Unternehmen, die die zuverlässigste Gesichtserkennungssoftware entwickeln dürften große Gewinne auf der ganzen Linie zu ziehen. Obwohl die Regierungen können ihre offensichtlichste Kunden zu sein , gibt es auch ein großes Interesse von anderen wichtigen Branchen .
" Casinos haben einige der ersten Anwender von Gesichtserkennungssoftware gewesen", sagte O'Toole . "Sie wollen offensichtlich in der Lage, Menschen, die zählen, Karten und versuchen, das Casino zu betrügen Ort sein."
O'Toole arbeitete an der Forschung mit Dr. P. Jonathan Phillips des National Institute of Standards and Technology , Dr. Fang Jiang von der University of Washington und Dr. Abhijit Narvekar von Alcon Labs.
Quelle:
Emily Martinez
University of Texas in Dallas