Sự đổi mới

Cách thức giám sát đô thị và thuật toán nhận dạng khuôn mặt theo dõi COVID-19

Cách thức giám sát đô thị và thuật toán nhận dạng khuôn mặt theo dõi 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.

Trong bộ phim khoa học viễn tưởng "The Minority Report" năm 2002, các máy quay ẩn trong hành lang nhộn nhịp của một trung tâm mua sắm tương lai sẽ chọn ra khuôn mặt của John Anderton bỏ trốn khỏi đám đông và tự động phát các quảng cáo có sức hấp dẫn kỳ lạ đối với tính cách, đời sống xã hội của anh ta và trạng thái. Mặc dù không có ai ở trung tâm mua sắm vào năm 2020, việc giám sát đô thị đang nhanh chóng mở rộng nhằm giúp các biện pháp ngăn cách xã hội chống lại căn bệnh COVID-19.

Trên khắp thế giới, các công ty đang đưa các camera giám sát đô thị - xử lý các luồng video CCTV trực tiếp bằng các thuật toán nhận dạng khuôn mặt - để đáp ứng những thách thức mới của đại dịch. Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt không chỉ cần phân tích và xác định những người có nguy cơ ở các trung tâm đông đúc của Trung Quốc, Nga, Anh và Hoa Kỳ, mà các thuật toán này còn đang trải qua các bài kiểm tra nâng cao để xác định khuôn mặt bị che khuất sau khẩu trang y tế.

Và ở một số thành phố, nó giúp chính quyền ngăn chặn và giam giữ những người có nguy cơ lây nhiễm cao nhất, tạo ra những trải nghiệm không quá khác biệt so với hành lang hư cấu của John Anderton.

LIÊN QUAN: CÁC NHÀ LÃNH ĐẠO CÔNG NGHỆ CÓ Ý KIẾN MẠNH MẼ VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Quyền riêng tư và giám sát đô thị

Nếu chúng ta đi theo con số, khoảng 89% người trưởng thành ủng hộ quyền riêng tư cá nhân - với 65% ủng hộ mạnh mẽ - theo một cuộc khảo sát vào tháng 4 năm 2020 trên 1.255 người Mỹ do SurveyMonkey, một doanh nghiệp được Tổ chức Kinh doanh Tốt hơn công nhận.

Vào thời điểm COVID-19, 52% người trưởng thành ở Mỹ nhận thấy quyền riêng tư cá nhân hấp dẫn hơn các biện pháp an toàn có thể khiến vấn đề này bị nghi ngờ - ngay cả trong bối cảnh đại dịch toàn cầu, khi các cường quốc công nghệ lớn như Google và Apple đang cung cấp các ứng dụng miễn phí để theo dõi việc theo dõi liên hệ - một hệ thống phân bổ xã hội theo dõi các điểm có khả năng lây lan giữa người với người của vi rút.

Ngay sau thông báo chung của các công ty vào tháng 4, họ nói thêm rằng chính phủ sẽ không có tiếng nói trong quyết định của công dân về việc sử dụng các ứng dụng này hay không.

Mặc dù tính năng chọn tham gia của các ứng dụng bề ngoài là một cách để bảo vệ quyền riêng tư - nó cũng tạo ra các lớp hiển thị trong cuộc khủng hoảng coronavirus: Khi các ứng dụng đánh giá sức khỏe của người dùng iPhone và Android chọn tham gia, những người không giành chiến thắng 'không hiển thị trong hệ thống này, đối với người dùng hoặc đối với hệ thống theo dõi liên hệ của Apple và Google.

"Tôi nghĩ đến ý tưởng về các lớp khả năng hiển thị - công nghệ cung cấp một lớp tàng hình trên thế giới thực", Người tạo ứng dụng Mo Saha nói với công ty kỹ thuật thú vị. Saha là một trong những người đứng sau Antidate, một ứng dụng dành cho lứa tuổi thanh niên hai mươi đã hoạt động để cung cấp cho phụ nữ nhiều quyền kiểm soát hơn đối với trải nghiệm hẹn hò trực tuyến.

Tương tự như tính năng chọn tham gia của ứng dụng theo dõi liên hệ, ứng dụng hẹn hò khái niệm của Saha cung cấp cho người dùng "trải nghiệm không đối xứng - [như] kính một chiều giữa nam và nữ, nơi phụ nữ có thể nhìn thấy nam giới nhưng nam giới không thể nhìn thấy phụ nữ cho đến khi người sau thực hiện một động thái. "

Những người không chọn tham gia ứng dụng theo dõi liên hệ sẽ không nhất thiết biết ai đã làm, điều này loại bỏ "sự mất cân bằng về mức độ hiển thị" của ứng dụng hẹn hò của Saha, trừ khi những người tham gia cho biết. Trong hệ thống theo dõi liên hệ, không một người dùng nào sẽ nhìn thấy người khác mà không bị nhìn thấy. Nhưng với tính năng giám sát nhận dạng khuôn mặt của các luồng video CCTV, ý tưởng về các lớp khả năng hiển thị trở lại hoạt động.

Giám sát bên trong so với bên ngoài

Nếu các ứng dụng theo dõi liên lạc là một chức năng giám sát nội bộ, lấy người dùng làm trung tâm, thì nửa còn lại của phương trình giám sát đô thị là các thuật toán nhận dạng khuôn mặt. Được kết nối với các luồng video từ camera quan sát và các thiết bị khác, chúng hoạt động để xác định và theo dõi mọi người qua các môi trường khác nhau.

Có "hai cách để xử lý [...] video phát trực tuyến đến từ máy ảnh - ở [rìa] hoặc gửi nó trở lại máy chủ trung tâm và xử lý [nhập] nó ở đó - và có những điểm mạnh và điểm yếu khác nhau cho cả hai "Tiến sĩ Patrick Grother, một nhà khoa học tại Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST), cho biết. Để xác định khuôn mặt trong hình ảnh, "bạn phải chạy một thuật toán nhận dạng khuôn mặt, thuật toán này có thể nhìn vào các khung hình đơn lẻ hoặc tất cả các khung hình của video."

Nhận dạng khuôn mặt và sức mạnh tính toán

Khi các hoạt động giám sát mở rộng để bao gồm một dân số lớn hơn, thì nhu cầu về nhiều camera hơn và phần cứng mạnh mẽ hơn cũng vậy. "Yêu cầu phần cứng phải vượt quá [số] máy ảnh nhân với số người nhân với tốc độ khung hình của video - bất kỳ hệ thống nào ở [cài đặt đô thị] bận rộn sẽ cần phải cung cấp đủ phần cứng cho vấn đề này."

Grother cho biết, một vụ cướp ngân hàng đơn giản chỉ cần một đoạn video được ghi lại, điều này không cần phải xảy ra ngay lập tức. Nhưng theo dõi ở quy mô đô thị, nguồn cấp dữ liệu video không bao giờ dừng lại - và nó phát triển và nhân lên nhanh như tốc độ khung hình của mọi camera trong thành phố. Sự khác biệt "[d] ở đây là khía cạnh thời gian thực - bạn phải tiếp tục nhập video và cập nhật nó", Grother nói thêm.

Đáng chú ý, không phải tất cả các thuật toán nhận dạng khuôn mặt sẽ xử lý và nhận dạng khuôn mặt trong hình ảnh video với tỷ lệ như nhau. Grother cho biết: “[S] ome sẽ đi sau 1/10 giây, chậm hơn 10 lần - tại thời điểm đó bạn cần phải đánh đổi một số kỹ thuật”.

Giám sát thời gian thực trong cuộc khủng hoảng coronavirus

Mặc dù NIST không phát triển hoặc triển khai các thuật toán trong các tình huống thực tế, nhưng ngay bây giờ họ đang mời các nhà phát triển trong ngành gửi để thử nghiệm các thuật toán mới được thiết kế để nhận dạng khuôn mặt bị che khuất sau khẩu trang y tế.

Và, theo một nghiên cứu hồi tháng 3 do Bộ Thương mại Hoa Kỳ ủy quyền, một số thuật toán này là của một công ty có tên VisionLabs - một công ty máy học và thị giác máy tính của Nga. Nhà nghiên cứu cấp cao của VisionLabs, Daniil Kireev, cho biết trong một cuộc trao đổi qua email với Interest Engineering: “Khi một khuôn mặt được phát hiện trong khung hình, một tính năng của mẫu sinh trắc học sẽ được trích xuất.

Nhận dạng khuôn mặt tìm kiếm các đặc điểm khuôn mặt duy nhất và có thể nhận dạng được trong camera giám sát, dựa trên "mẫu sinh trắc học" được cung cấp từ hình ảnh trước đó của một người. Sử dụng camera quan sát được phân phối khắp thành phố Moscow, VisionLabs triển khai giám sát nhận dạng khuôn mặt có thể sàng lọc thông qua "so sánh nhanh với cơ sở dữ liệu hàng triệu mục", Kireev nói.

Giảm khoảng cách xã hội, nhận dạng khuôn mặt, khẩu trang y tế

Ba tháng trước, người dân ở các thành phố lớn như New York hoặc Chicago đi bộ trong không gian đô thị mà không lo lắng về căn bệnh COVID-19. Giờ đây, khi Hoa Kỳ chuẩn bị giảm bớt các biện pháp làm xa xã hội, nhiều người sẽ quay trở lại các khu vực kinh doanh và thương mại nhộn nhịp, chỉ với khẩu trang y tế che khuất khuôn mặt và để lại nhiều chỗ cho lỗi trong quá trình xử lý nhận dạng khuôn mặt.

Khi ngón tay cái bị ngâm nước của chúng ta không mở khóa điện thoại thông minh của chúng ta, đây là một âm tính giả - chúng ta có ngón tay cái chính xác, nhưng dấu vân tay không thể đăng ký qua lớp nước.

Điều tương tự cũng có thể xảy ra với nhận dạng khuôn mặt và những người đeo khẩu trang y tế: nếu camera CCTV bắt được khuôn mặt bị che gần hết, thì có nhiều khả năng nó sẽ không xác định được người đằng sau khẩu trang.

Andrey Khrulev, giám đốc phát triển kinh doanh tại Speech Technology Center, cho biết: “Theo truyền thống, nhận dạng khuôn mặt được che bởi mặt nạ hoặc quần áo là một nhiệm vụ đầy thách thức về mặt kỹ thuật”.

Tuy nhiên, các hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên khắp thế giới đã được sử dụng trên các phương tiện giao thông và trung tâm thành phố. Ngoài ra, các hệ thống của Trung tâm Công nghệ Giọng nói thậm chí còn được triển khai tại Sân vận động Petrovsky ở St.Petersburg - nơi được trang bị để xử lý dữ liệu sinh trắc học.

Khrulev nói thêm: nó "thường xảy ra rằng một phần của khuôn mặt [bị] che bởi một chiếc áo choàng hoặc khăn quàng cổ của người hâm mộ (trời lạnh ở St.Petersburg)." Theo Khrulev và các đồng nghiệp của ông, nhu cầu giám sát đô thị để xác định những người bị che khuất sau khẩu trang y tế đã có ngay từ đầu và các thuật toán đang thích ứng.

Đánh chặn thời gian thực những người có nguy cơ từ COVID-19

Khi giám sát đô thị và xử lý nhận dạng khuôn mặt trở nên tốt hơn trong việc xác định những người có khả năng bị nhiễm trong thời gian thực liên tục, các khả năng mới nảy sinh không chỉ để theo dõi xã hội và truy tìm liên hệ mà còn cho khả năng ngăn chặn những người có nguy cơ nhiễm coronavirus tiềm ẩn. Nhưng điều quan trọng cần lưu ý là không phải quốc gia nào cũng diễn giải loại hành động cần thực hiện theo cách giống nhau.

Các công dân Nga được chính phủ thêm vào danh sách kiểm dịch cũng được đưa vào cơ sở dữ liệu hệ thống sinh trắc học. Ông Khrulev nói: “Nếu những người trong danh sách [này] bị phát hiện trong đoạn ghi hình từ camera đường phố, ở lối vào một ngôi nhà, trong một trung tâm mua sắm, thì hệ thống sẽ tự động gửi [các] cảnh báo hoặc thông báo cho cảnh sát.

Nếu không có đợt COVID-19 thứ hai, rất nghiêm trọng, thì việc đánh chặn kiểu này của cảnh sát rất khó xảy ra ở Hoa Kỳ. Các ứng dụng của Apple và Google sẽ không chia sẻ tình trạng sức khỏe của những người chọn tham gia ứng dụng theo dõi liên lạc của họ và các cơ quan chính phủ Hoa Kỳ xử lý các thuật toán nhận dạng khuôn mặt như NIST chỉ kiểm tra chúng, theo Grother.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là khi kiến ​​trúc của giám sát đô thị biến đổi xung quanh chúng ta để phù hợp với nhiệm vụ đánh bại COVID-19, các lớp hiển thị hình ảnh (trong) quen thuộc - cho dù từ khăn quàng cổ, mặt nạ hay áo khoác - vẫn có thể hoạt động trên các nhưng không phải lúc nào cũng có mặt trên máy ảnh.


Xem video: Cơ chế hoạt động và thuốc đặc trị cho virus SARS-CoV-2 (Tháng Tám 2022).