A invenção da IA é comparável à descoberta de eletricidade: todos no mundo a estão usando para tudo e qualquer coisa. No entanto, os aplicativos para controlar o homem já estão mais avançados do que qualquer coisa que a história já tenha revelado. ⁃ Editor TN
Uma equipe de pesquisadores de IA da Índia desenvolveu uma ferramenta para procurar pessoas nas filmagens de vigilância por altura, cor da roupa e sexo. É como um mecanismo de pesquisa que pode encontrar pessoas em um vídeo.
Os cientistas usaram o aprendizado profundo (e o conjunto de dados COCO da Microsoft) para treinar uma rede neural convolucional (CNN) como reconhecer certos recursos humanos, chamados biometria leve, usando visão computacional.
Basicamente, você pode contar a essa IA alguns detalhes sobre a pessoa que você está procurando, e ela vasculhará qualquer vídeo que você der. Por exemplo, um pedido de "mulheres vestindo camisas vermelhas com altura de 153 cm" poderia potencialmente restringir um videoclipe inteiro a apenas quadros com pessoas que atendem a esse critério.
Segundo os pesquisadores, o algoritmo “recupera corretamente as pessoas 28 do 41 em um conjunto de dados muito desafiador, com atributos biométricos suaves”. Atualmente, ele pesquisa apenas por altura, cor do tronco (roupas) e sexo.
À primeira vista, a idéia de identificar pessoas em vídeos que atendem a descrições relativamente vagas e com precisão um pouco melhor que a metade não parece um importante avanço tecnológico. Mas este trabalho inicial mostra muito potencial. Vale a pena perguntar o que significaria se a precisão poderia ser melhorada além das capacidades humanas.
Existem cenários em que as partes interessadas não sabem o que estão procurando nos dados de vigilância em tempo real. Essa CNN experimental seria perfeitamente adequada para casos de uso em que precisamos montar uma linha do tempo em torno de um indivíduo específico, com base nas imagens históricas de vigilância disponíveis.
Imagine uma situação em que uma pessoa é relatada desaparecida após dois dias. Pode-se pedir filmagens de câmeras em locais onde o indivíduo provavelmente esteve nas proximidades - como um posto de gasolina ou um campus frequentemente frequentado pela pessoa. Mas depois disso, sem nenhuma pista, é quase impossível determinar para que filmagem serão exibidas a seguir. Pode haver milhões de horas de vídeo gravado em dois dias dentro dos limites de um conjunto específico de quarteirões da cidade.
No entanto, se pudéssemos alimentar vídeo para um rede neural e, limitando as coisas a algumas horas de filmagens compiladas, seria possível rastrear com precisão os seres humanos em vários feeds de vigilância.
Isso é emocionante por várias razões. Primeiro, é claro, as implicações para encontrar pessoas desaparecidas ou rastrear criminosos suspeitos são incríveis. Mas talvez tão importante seja o fato de que essa é uma resposta legítima ao problema de vigilância onipresente.
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