人脸识别+DNA技术能够避免“错误”抓捕
作者：管理员 更新时间：2018-07-16 人气：214
人脸识别技术的利用已被国外政府、媒体广泛关心。美国、俄罗斯、澳大利亚相继发布创建面部识别数据库，人脸识别进入安防领域全球大范围应用阶段。据彭博社报道，最近俄罗斯莫斯科也宣布在全市17万个闭路监控摄像头中引入人脸识别技术，“单纯通过警察的力量，不可能对庞大的视频数据进行处理。需要人工智能技术帮助我们。”
伦敦警方近日试用了一种新的面部识别系统，但是他们犯了一个令人尴尬的差错。在诺丁山狂欢节上，警方应用这项技术找寻嫌疑人时，爆发了大概35次错误的身份配对，而且此中一人被“错误地”缉捕。
以摄像头为根基的视觉监控系统表面上是能保证社会处境更悠闲。但是，即便经历了几十年的发展，它们依旧无法完好应对现实生计中的处境。比如，在二零一一年伦敦动乱期间，面部识别软件只识别出4962个嫌疑人中的一个，并对其实进行了逮捕。
这一技术的失败意味着，视觉监控仍然要依附坐在阴暗房间里的监控人员观察数小时的摄像机镜头，这完全难以保护一个城市的人们。但最近的研究表明，视频辨析软件或许会获取极大的改革，这要归功于一个完全分散领域的软件发展：DNA序列分析。将DNA的进化形状匹配到视频上，这些软件器材和技术能够转化成自觉的视觉监控。
自从1960年伦敦警察厅在伦敦安置了第一批闭路电视摄像头以后，多达600万的摄像头已然被安排在英国各个地方。当前，火线的警官们已经佩戴了体戴式相机，不但可以拍摄到更多的视频来分析，还能够获取到更丰富的数据。
但是，自动化的视觉监控仍然节制于相对可控的环境中的义务。可以检测某一特定家当的违法抢夺，策动出经过某一扇门的人数，也协议以疏落具体地识别数字车牌。但只是分析特定的一组人群或在大家街道上辨别私人的镜头是不可靠的，起因户外场景变化很大、变化速度也很快。
为了改进自动化视频分析，我们需要不断处理这种变化的软件，而不是因为它的不容易就放弃改进——这是一个根本性的变更。一个能够于处理大量可变数据的领域是基因组学。
自从二零零一年第一个人类基因组的30亿个DNA序列(人类的全部基因数据)被测序以来，这种基因组数据的产量呈指数级拉长。这些数据的纷乱数量极度变化的程度意味着，我们需要大量资本和资源来研发专用的软件和计算建设来处理这些数据。
今天，科学家们可以相对简捷地访候基因组分析服务，研究各式各样的工具，从如何抗拒疾病，设计特性化疗养服务，到人类史册的神秘。
基因组分析包含经过研究已经发生的基因突变来研究基因的进化过程。这与视觉监控领域的挑战惊人地相仿，视觉监控依赖于对一段时期的变化进行分析，以发现和追踪移动的行人。通过处理构成视频的图像之间的差距，我们可以把用于基因组分析的技术应用到视频中。
对这种“视频组学”原理的早期测验已经证明了它的潜能。我在KingstonUniversity的研究小组初次发现，即使是在一个自由移动的相机拍摄时，视频也能够被分析。将摄像机的移动识别为突变过程，通过特别的操纵，如此一个场景就像被固定摄像机拍摄下来相同。
与此同时，UniversityofVerona的研究人员已经证明，图像处理任务可以被编码成典范基因组学工具被操纵的方式。这一点特别严重，因为这种手段大大收缩了软件开发的成本和时间。
将这一技术与我们的策略相联合，可能会带来多年前承诺的视频监视革命。要是要应用“视频组学”法则，将来十年可能会发明出更智能的摄像头。在这种情况下，我们要做好更频繁地出现在监控视频中的准备。
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