ابتكار

كيف تتبع خوارزميات المراقبة الحضرية والتعرف على الوجوه COVID-19

كيف تتبع خوارزميات المراقبة الحضرية والتعرف على الوجوه COVID-19


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

في فيلم الخيال العلمي لعام 2002 "The Minority Report" ، تلتقط الكاميرات المخفية في الممرات الصاخبة لمركز تجاري مستقبلي وجه جون أندرتون الهارب من بين الحشود ، وتعرض إعلانات التشغيل التلقائي بجاذبية خاصة بشكل غريب لشخصيته وحياته الاجتماعية و الحالة. على الرغم من عدم وجود أي شخص في المركز التجاري في عام 2020 ، إلا أن المراقبة الحضرية تتوسع بسرعة في محاولة للمساعدة في إجراءات التباعد الاجتماعي ضد مرض COVID-19.

في جميع أنحاء العالم ، تجلب الشركات كاميرات مراقبة حضرية - معالجة تدفقات فيديو الدوائر التلفزيونية المغلقة الحية باستخدام خوارزميات التعرف على الوجوه - لمواجهة التحديات الجديدة للوباء. لا تحتاج خوارزميات التعرف على الوجوه فقط إلى تحليل وتحديد الأشخاص المعرضين للخطر في المراكز المزدحمة في الصين وروسيا والمملكة المتحدة والولايات المتحدة ، ولكن هذه الخوارزميات تخضع أيضًا لاختبارات متقدمة لتحديد الوجوه المحجوبة خلف الأقنعة الطبية.

وفي بعض المدن ، تساعد السلطات على اعتراض واحتجاز الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بالعدوى ، مما يخلق تجارب لا تختلف كثيرًا عن الرواق الخيالي لجون أندرتون.

ذات صلة: قادة التكنولوجيا لديهم آراء قوية حول الذكاء الاصطناعي

حقوق الخصوصية والمراقبة الحضرية

إذا نظرنا إلى الأرقام ، فإن ما يقرب من 89 ٪ من البالغين يدعمون حقوق الخصوصية الشخصية - مع 65 ٪ لديهم دعم قوي - وفقًا لمسح أجري في أبريل 2020 على 1،255 أمريكيًا بواسطة SurveyMonkey ، وهي شركة حاصلة على اعتماد Better Business Bureau.

في وقت COVID-19 ، وجد 52٪ من البالغين في الولايات المتحدة أن الخصوصية الشخصية أكثر جاذبية من إجراءات السلامة التي قد تجعلها موضع تساؤل - حتى في ظل جائحة عالمي ، عندما تقدم شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Apple تطبيقات مجانية لمراقبة تتبع جهات الاتصال - نظام التباعد الاجتماعي الذي يتتبع نقاط الانقباض المحتمل للفيروس من شخص لآخر.

بعد فترة وجيزة من الإعلان المشترك للشركات في أبريل ، أضافوا أن الحكومات لن يكون لها رأي في قرار المواطنين باستخدام هذه التطبيقات أو لا.

في حين أن ميزة الاشتراك في التطبيقات هي ظاهريًا وسيلة للحفاظ على حقوق الخصوصية - فهي أيضًا تخلق طبقات من الرؤية داخل أزمة فيروس كورونا: نظرًا لأن التطبيقات تقيِّم صحة مستخدمي iPhone و Android الذين اشتركوا ، فإن أولئك الذين لم يفوزوا لن تكون مرئية في هذا النظام ، سواء للمستخدمين أو لنظام تتبع جهات الاتصال الخاص بـ Apple و Google.

"أفكر في فكرة طبقات الرؤية - التكنولوجيا التي توفر طبقة غير مرئية على العالم الحقيقي ،" قال مبتكر التطبيق Mo Saha لـ Interesting Engineering. Saha هي واحدة من العقول وراء Antidate ، وهو تطبيق من عشرين مراهقًا عمل على منح النساء مزيدًا من التحكم في تجربة المواعدة عبر الإنترنت.

على غرار ميزة الاشتراك في تطبيقات تتبع جهات الاتصال ، قدم تطبيق المواعدة المفاهيمية من Saha للمستخدمين "تجربة غير متكافئة - [مثل] زجاج أحادي الاتجاه بين الرجال والنساء ، حيث يمكن للنساء رؤية الرجال ، لكن الرجال لا يستطيعون رؤية النساء حتى تحرك الأخير ".

الأشخاص الذين لا يختارون الاشتراك في تطبيقات تتبع جهات الاتصال لن يعرفوا بالضرورة من فعل ذلك ، مما يزيل "اختلال التوازن من حيث التعرض" لتطبيق المواعدة من Saha ، ما لم يخبرهم المشاركون بذلك. ضمن نظام تتبع جهات الاتصال ، لن يرى أي مستخدم آخر دون رؤيته أيضًا. ولكن مع مراقبة التعرف على الوجوه لتدفقات فيديو الدوائر التلفزيونية المغلقة ، تعود فكرة طبقات الرؤية إلى حيز التنفيذ.

المراقبة الداخلية مقابل المراقبة الخارجية

إذا كانت تطبيقات تتبع جهات الاتصال هي وظيفة مراقبة داخلية تتمحور حول المستخدم ، فإن النصف الآخر من معادلة المراقبة الحضرية هو خوارزميات التعرف على الوجوه. متصلة بتدفقات الفيديو من الدوائر التلفزيونية المغلقة والأجهزة الأخرى ، فهي تعمل على تحديد الأشخاص وتتبعهم من خلال بيئات مختلفة.

هناك "طريقتان لمعالجة [...] دفق الفيديو القادم من الكاميرات - عند [الحافة] ، أو إرساله مرة أخرى إلى خادم مركزي ومعالجته هناك - وهناك نقاط قوة ونقاط ضعف مختلفة لكليهما قال الدكتور باتريك جروثر ، العالم في المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتكنولوجيا (NIST) ، إلى "هندسة مثيرة للاهتمام". لتحديد الوجوه في صورة ما ، "عليك تشغيل خوارزمية التعرف على الوجوه ، والتي يمكن أن تنظر إلى إطارات فردية أو جميع إطارات الفيديو."

التعرف على الوجوه والقوة الحسابية

مع توسع عمليات المراقبة لتشمل عددًا أكبر من السكان ، تزداد أيضًا الحاجة إلى المزيد من الكاميرات وأجهزة أكثر قوة. "يجب أن تتجاوز متطلبات الأجهزة [عدد] الكاميرات ضعف عدد الأشخاص المرات في معدل عرض الإطارات للفيديو أيضًا - أي نظام في [الإعدادات الحضرية] المزدحمة سيحتاج إلى طرح أجهزة كافية لحل هذه المشكلة."

قال جروثر إن سرقة بنك بسيطة تتطلب فقط فيديو مسجل واحدًا لحلها ، وهو أمر لا يجب أن يحدث على الفور. لكن المراقبة على المقاييس الحضرية ، لا يتوقف بث الفيديو أبدًا - وهو ينمو ويتضاعف بسرعة مثل معدل الإطارات لكل كاميرا في المدينة. أضاف Grother "[d] ifference هنا هو جانب الوقت الفعلي - عليك الاستمرار في استيعاب الفيديو ومواكبة ذلك".

والجدير بالذكر أن جميع خوارزميات التعرف على الوجوه لن تعالج وتتعرف على الوجوه في صورة فيديو بنفس المعدل. قال غروثر: "ستذهب [S] أوم في غضون عُشر من الثانية ، أبطأ بنحو 10 مرات - وعند هذه النقطة تحتاج إلى إجراء بعض المقايضة الهندسية".

المراقبة في الوقت الحقيقي أثناء أزمة فيروس كورونا

على الرغم من أن NIST لا يطور أو ينشر الخوارزميات في سيناريوهات العالم الحقيقي ، إلا أنهم الآن يدعون مطوري الصناعة لتقديم اختبار خوارزميات جديدة مصممة للتعرف على الوجوه المحجوبة خلف الأقنعة الطبية.

ووفقًا لدراسة أجريت في مارس بتكليف من وزارة التجارة الأمريكية ، فإن بعض هذه الخوارزميات من شركة تسمى VisionLabs - وهي شركة روسية متخصصة في رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. قال دانييل كيريف ، كبير الباحثين في VisionLabs ، في مراسلة بالبريد الإلكتروني مع Interesting Engineering: "عندما يتم الكشف عن وجه في الإطار ، يتم استخراج ميزة قالب المقاييس الحيوية".

تبحث ميزة التعرف على الوجه عن ميزات وجه فريدة ومميزة في كاميرات المراقبة ، استنادًا إلى "نموذج المقاييس الحيوية" المقدم من صورة سابقة لشخص. قال كيريف ، باستخدام كاميرات المراقبة الموزعة في جميع أنحاء مدينة موسكو ، تنفذ VisionLabs مراقبة التعرف على الوجوه التي يمكن أن تفحص "مقارنة سريعة مع قواعد بيانات متعددة الملايين".

تخفيف التباعد الاجتماعي والتعرف على الوجوه والأقنعة الطبية

قبل ثلاثة أشهر ، كان الناس في المدن الكبرى مثل نيويورك أو شيكاغو يسيرون في الأماكن الحضرية دون القلق بشأن مرض COVID-19. الآن ، بينما تستعد الولايات المتحدة لتخفيف إجراءات التباعد الاجتماعي ، سيعود العديد من الأشخاص إلى مناطق الأعمال والتجارة الصاخبة ، فقط باستخدام الأقنعة الطبية ، التي تحجب الوجوه ، وتترك مجالًا أكبر للخطأ في معالجة التعرف على الوجوه.

عندما لا تقوم إبهامنا المبللة بالماء بإلغاء قفل هواتفنا الذكية ، فهذه نتيجة سلبية خاطئة - لدينا الإبهام الصحيح ، لكن بصمة الإصبع لا يمكنها التسجيل عبر طبقة الماء.

يمكن أن يحدث الشيء نفسه مع التعرف على الوجوه والأشخاص الذين يرتدون أقنعة طبية: إذا التقطت كاميرا CCTV وجهًا مغطى في الغالب ، فهناك فرصة أكبر لعدم التعرف على الشخص الذي يقف وراء القناع.

قال Andrey Khrulev ، مدير تطوير الأعمال في Speech Technology Center ، في رسالة بريد إلكتروني مع Interesting Engineering: "تقليديًا ، يعد التعرف على الوجوه التي تغطيها الأقنعة أو الملابس مهمة صعبة تقنيًا".

ومع ذلك ، فقد شهدت أنظمة التعرف على الوجوه في جميع أنحاء العالم استخدامها في وسائل النقل ومراكز المدن. بالإضافة إلى ذلك ، تم نشر أنظمة Speech Technology Center في ملعب Petrovsky في سانت بطرسبرغ - والذي تم تجهيزه لمعالجة البيانات البيومترية.

وأضاف خروليف: "يحدث غالبًا أن يكون جزء من الوجه مخفيًا بغطاء رأس أو وشاح مروحة (يكون الجو باردًا في سانت بطرسبرغ)". وفقًا لخروليف وزملائه ، فإن الحاجة إلى المراقبة الحضرية لتحديد الأشخاص المحجوبين وراء الأقنعة الطبية كانت موجودة منذ البداية ، والخوارزميات تتكيف.

اعتراض الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بفيروس كوفيد -19 في الوقت الفعلي

نظرًا لأن المراقبة الحضرية ومعالجة التعرف على الوجوه تتحسن في تحديد الأشخاص المحتمل إصابتهم في الوقت الفعلي بشكل جماعي ، تظهر إمكانيات جديدة ليس فقط للمراقبة الاجتماعية وتتبع الاتصال ، ولكن أيضًا للقدرة على اعتراض الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بفيروس كورونا المحتمل. لكن من المهم ملاحظة أنه ليس كل بلد يفسر نوع الإجراء الذي يجب اتخاذه بنفس الطريقة.

يتم أيضًا وضع المواطنين الروس الذين تمت إضافتهم إلى قائمة الحجر الصحي من قبل حكومتهم في قاعدة بيانات للأنظمة الحيوية. قال خروليف: "إذا تم اكتشاف الأشخاص من [هذه] القائمة في تسجيلات فيديو من كاميرات الشوارع ، في مدخل منزل ، في مركز تسوق ، يرسل النظام تلقائيًا تنبيهًا أو إشعارًا إلى الشرطة".

باستثناء موجة ثانية خطيرة للغاية من COVID-19 ، فمن غير المرجح أن يحدث هذا النوع من اعتراض الشرطة في الولايات المتحدة. لن تشارك تطبيقات Apple و Google الحالة الصحية لأولئك الذين يختارون تطبيقات تتبع جهات الاتصال الخاصة بهم ، كما أن الإدارات الحكومية الأمريكية التي تتعامل مع خوارزميات التعرف على الوجوه مثل NIST تختبرها فقط ، وفقًا لـ Grother.

ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أنه نظرًا لأن بنية المراقبة الحضرية تتحول من حولنا لتتناسب مع مهمة التغلب على COVID-19 ، فإن الطبقات المألوفة من الرؤية (داخل) - سواء من الأوشحة أو الأقنعة أو القلنسوات - قد لا تزال تعمل على غيرها. الناس ، ولكن ليس دائمًا على الكاميرات.


شاهد الفيديو: # Time Complexity Analysis: Frequency Count. بالعربي (سبتمبر 2022).


تعليقات:

  1. Lydell

    أعتقد أنك مخطئ. دعونا نناقش هذا.

  2. Dughall

    لقد ضربت العلامة. الفكر ممتازة، وأتفق معك.

  3. Sterne

    مشروع عديم الفائدة

  4. Greagoir

    على الإطلاق ، أذهب اليوم؟

  5. Covell

    أعتقد أنك لست على حق. أدخل سنناقش. اكتب لي في PM ، سنتعامل معها.

  6. Knocks

    أين هنا حقًا ضد الموهبة

  7. Moogudal

    أعني أنك مخطئ. أدخل سنناقشها. اكتب لي في PM ، سنتحدث.



اكتب رسالة