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在黑夜中照样实现人脸识别 看看美国军方这项黑科技:YB体育APP

 


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本文摘要:今天我们要聊的,是一件让人第一反应很吃惊:居然还有这种操作者?

今天我们要聊的,是一件让人第一反应很吃惊:居然还有这种操作者?,但一眼想想,又十分惊慌的事情。  这件事,就是美国军方最近做出来的一个大新闻。据《TheRegister》专栏记者凯蒂安娜库奇4月17日的一篇文章,美国陆军研究实验室正在研究一项技术,通过AI的深度自学技术的护持,未来将可以构建黑暗中辨识人脸的有可能。

  想要在夜里取得视野并不是什么难事,如今红外技术的发展早已十分成熟期。摄制野生动物、24小时监控等等都会中用这类技术。再行再加热光学,在夜里需要辨别前面车站着的是个人而不是一块石头,早已不是什么问题。  但要在没打光的情况下构建人脸识别的精度,这显然有点惊为天人。

那么,美国军方到底是打算怎么做的?  首先我们必须告诉的是,热光学是通过非认识观测红外能量,将其切换为电信号,进而在显示器上分解图像和温度值的一种技术。热光学装置在军事用途中十分少见。

比如Apache直升机等飞机和装甲运兵车等地面交通工具,都是配有了热光学照相机。这需要确保其在较低能见度的情况下也能观测到人员,比如大雾、夜晚。

  这里不存在着一个问题,热光学装置虽然相等于给在夜里活动的士兵们装有了一双眼睛,但这双眼睛只不过是双近视眼。它需要显露出对面经常出现的障碍物的基本轮廓,让士兵们需要辨别眼前是人还是石头。

但是,也就仅限于此。眼前的人是敌还是友,目前还是没辙。  基于此,美国陆军研究实验室研发出有了一套基于深度自学的AI识别系统。通过卷积神经网络的处置,热图像中人的眼睛、鼻子、嘴唇等的边界被标记出来,从而可以确认出有人脸的整体形状。

接下来,非线性重返模型将这些特征同构到适当的面孔样貌中。这种被称作多区域制备的系统通过损失函数展开训练,热图像和可见图像之间的误差不会被最小化,从而可以建构出有一个比较精确的人脸图像。  但如何了解这张脸?却是意味着得出结论一个人脸的图像是没多大用处的,这项技术的最主要目的是辨别对面的人是谁。

这就必须有一个数据库用来对即时分解的人脸展开核对了。  因此,为了有效地,它必须将建构出来的图像与数据库中的未知面部展开给定,如监狱罪犯、恐怖分子等,因此才能辨识出有目标。也就是说,用于这套系统摄制出有的面部图像,必需要与数据库中的图像展开给定。如果能不来应用于,类似于波士顿惧叛事件中对犯罪分子的抓获,或许就会那么大费周折。

这样说来,目前来说这套系统的仅次于优势可以是捉在逃犯。  听得一起这项技术的可应用于前景还是很辽阔的。

但还没有等美国军方高兴一起,有人就过来泼冷水了。  三月份在内华达州举办的IEE动机计算机视觉应用于会议上,有研究者就指出,虽然热光学技术多区域制备模型精度和常规光学精度都多达了80%,看上去结果有一定的期望,但是由于热光学精度的变化,该技术的人脸制备精度也不会发生变化。因此,将这些算法和当前的热光学技术的极致融合依然是有有所不同程度的艰难。

  有意思的是,国内的一些媒体在展开涉及报导的时候,夸大其词地翻译了其具备穿墙投影的功能。我们必须告诉的是,目前热成像仪还无法突破墙体去观测人体收到的电磁辐射,因此穿墙一说道,噱头的成分更大一点。  对于刚获得可行性进展的这项技术而言,这样的抨击之言应当却是一种鞭策或者方向。

但是现在问题又出来了。即便这项技术成熟期了,但是数据库里没那么多人脸来给定,一切不都白瞎了?  所以,目前来看,该算法在于现有数据库展开融合的情况下,可以继续解决问题一部分的问题。

但是如果想构建更加精准而普遍的应用于,依然是造就人脸识别数据库的改建。比如一个取名为Terrogence的商业机构就声称自己享有一个包括数以千计的恐怖分子面孔数据库。

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而这个数据库的客户,就还包括国安局、美国海军情报机构和政府机构。  如此显然,这项技术在追杀在逃犯、压制恐怖分子、夜间登陆作战方面还是有相当大的用武之地的。


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