Создана система искусственного интеллекта, способная распознавать человека, несмотря на грим или маскировку

На сегодня технологии распознавания личностей уже практически доведены до совершенства и они широко используются для идентификации преступников, террористов, без вести пропавших людей. Но почти любую такую систему можно обмануть при помощи простых способов маскировки, капюшона, солнцезащитных очков, накладных усов и бороды, грима.

Теперь же все эти способы маскировки не смогут обмануть новую систему, основанную на ИИ и созданную международной группой ученых. В ней кроме искусственного интеллекта использованы и последние наработки в сфере идентификации замаскированных личностей (Disguised Face Identification, DFI).

Основой созданной системы DFI являются определенные 14 ключевых точек на лице человека, 10 из которых находятся вокруг глаз, 1 — на носу и 3 на губах. Конечно, при маскировке некоторые из этих точек могут быть закрыты, но датчики системы, отыскав доступные, смогут по ним осуществлять поиск в базе данных. И при нахождении совпадений система будет дополнять и проверять соответствие спрятанных под гримом и маскировкой точек.

Сердцем системы DFI является искусственная нейронная сеть, которая выполняет главную задачу — идентифицирует ключевые точки. Эта нейронная сеть обучалась на огромном количестве примеров, на которых предварительно были указаны такие точки. И после прохождения обучения эта сеть стала способной самостоятельно определять доступные ключевые точки на замаскированном человеке. А если при этом через нейронную сеть пропустить несколько снимков замаскированной личности, сделанных с разных ракурсов, то точность идентификации повышается в разы.

Но, при всей своей эффективности, есть в системе DFI и некоторые недочеты. Так, идентификация становится невыполнимой при наличии на снимке сложного фона, на котором присутствуют участки с разными уровнями освещенности. Например, система пока еще не будет считать человека одной и той же личностью, если фото будут сделаны на фоне жилых домов и при подсветке настольной лампой.

Именно над этой проблемой еще предстоит работать ученым — нейронную сеть следует обучать при помощи снимков одних и тех же людей, но в разных условиях, чтобы получить возможность эффективной идентификации в режиме реального времени.