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人臉識別＋DNA技術 解決“錯誤”抓捕問題
2017年10月25日 08:40:17來源：網易智能點擊量：41002
導讀人臉識別技術的應用已被國外政府、媒體廣泛關注。美國、俄羅斯、澳大利亞相繼宣布建立面部識別數據庫，人臉識別進入安防領域大規模應用階段。據彭博社報道，近日俄羅斯莫斯科也宣布在全市17萬個閉路監控攝像頭中引入人臉識別技術，“單純通過警察的力量，不可能對龐大的視頻數據進行處理。需要人工智能技術幫助我們。”
　　【中國安防展覽網 科技動態】人臉識別技術的應用已被國外政府、媒體廣泛關注。美國、俄羅斯、澳大利亞相繼宣布建立面部識別數據庫，人臉識別進入安防領域大規模應用階段。據彭博社報道，近日俄羅斯莫斯科也宣布在全市17萬個閉路監控攝像頭中引入人臉識別技術，“單純通過警察的力量，不可能對龐大的視頻數據進行處理。需要人工智能技術幫助我們。”
 
　　倫敦警方近試用了一種新的面部識別系統，但是他們犯了一個令人尷尬的錯誤。在諾丁山狂歡節上，警方使用這項技術搜尋*時，發生了大約35次錯誤的身份匹配，并且其中一人被“錯誤地”*。
 
　　以攝像頭為基礎的的視覺監視系統理論上是能保證社會環境更安全。但是，即使經過了幾十年的發展，它們依然無法完全處理現實生活中的情況。例如，在2011年倫敦騷亂期間，面部識別軟件只識別出4962個*中的一個，并對其完成了*。
 
　　這一技術的失敗意味著，視覺監控仍然主要依靠坐在黑暗房間里的監控人員觀看數小時的攝像機鏡頭，這完全不足以保護一個城市的人們。但近的研究表明，視頻分析軟件可能會得到極大的改進，這要歸功于一個完全不同領域的軟件進步：DNA序列分析。將DNA的進化方式匹配到視頻上，這些軟件工具和技術可以轉變成自動的視覺監控。
 
　　自從1960年倫敦警察廳在倫敦安裝了批閉路電視攝像頭以來，多達600萬的攝像頭已經被部署在英國各個地方。現在，前線的警官們已經佩戴了體戴式相機，不僅可以拍攝到更多的視頻來分析，還可以提取到更復雜的數據。
 
　　然而，自動化的視覺監控仍然局限于相對可控的環境中的任務。可以檢測某一特定財產的非法侵入，計算出經過某一扇門的人數，或者可以非常地識別數字車牌。但僅僅分析特定的一組人群或在公共街道上辨認個人的鏡頭是不可靠的，因為戶外場景變化很大、變化速度也很快。
 
　　為了改進自動化視頻分析，我們需要能夠處理這種變化的軟件，而不是因為它的不方便就放棄改進——這是一個根本性的改變。一個可以用于處理大量可變數據的領域是基因組學。
 
　　自從2001年個人類基因組的30億個DNA序列(人類的全部基因數據)被測序以來，這種基因組數據的產量呈指數級增長。這些數據的龐大數量及其變化的程度意味著，我們需要大量資金和資源來開發專門的軟件和計算設備來處理這些數據。
 
　　今天，科學家們可以相對輕松地訪問基因組分析服務，研究各種各樣的東西，從如何對抗疾病，設計個性化醫療服務，到人類歷史的奧秘。
 
　　基因組分析包括通過研究已經發生的基因突變來研究基因的進化過程。這與視覺監控領域的挑戰驚人地相似，視覺監控依賴于對一段時間的演變進行分析，以發現和追蹤移動的行人。通過處理構成視頻的圖像之間的差異，我們可以把用于基因組分析的技術應用到視頻中。
 
　　對這種“視頻組學”原理的早期測試已經證明了它的潛力。我在Kingston University的研究小組發現，即使是在一個自由移動的相機拍攝的時候，視頻也可以被分析。將攝像機的移動識別為突變過程，通過特殊的操作，這樣一個場景就像被固定攝像機拍攝下來一樣。
 
　　與此同時，University of Verona的研究人員已經證明，圖像處理任務可以被編碼成標準基因組學工具被利用的方式。這一點尤其重要，因為這種方法大大降低了軟件開發的成本和時間。
 
　　將這一技術與我們的戰略相結合，終可能會帶來多年前承諾的視頻監視革命。如果要采用“視頻組學”原則，未來十年可能會發明出更智能的攝像頭。在這種情況下，我們要做好更頻繁地出現在監控視頻中的準備。(選自：thenextweb編譯：網易見外編譯機器人 審校：雨蛋)
 
　　原標題 倫敦用人臉識別抓錯人！專家：要結合DNA技術才行
 
關鍵詞 人臉識別生物識別指紋識別
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