Двое подозреваемых в Бостонском теракте были обнаружены относительно старомодным методом: свидетель рассказал полицейским, что он поймал взгляд человека в кепке, который оставил после себя рюкзак. Такие подробности позволили следователям сузить параметры поиска при просмотре множества видео материалов и фотографий с места преступления.
Но именно компьютеры помогли разобраться в тысячах изображений и вычислить подозреваемого. Исследователи изучают, как улучшить компьютерные программы, чтобы можно было бы распознать не только лицо в толпе, но и соответствующую фигуру в темных очках и кепке и сопоставить его с изображениями аналогично одетых фигур в Facebook, например.
Есть надежда, что в один прекрасный день, сотрудники правоохранительных органов смогут разобраться в изображениях с камер наблюдения и разместят на их сайтах социальных медиа и найдут для себя полезные сведения, сообщает Discovery News.
«Наше мастерство растет», – рассказывает Такео Канаде (Takeo Kanade), профессор Института робототехники Университета Карнеги-Меллона и один из отцов-основателей компьютерных систем распознования лиц . Раньше даже задача отличить один простой предмет (например, стул) от другого давалась машинам с трудом. Но потом программисты поняли, что не нужно пытаться выделять «стульчатость». Гораздо эффективнее сравнивать тысячи фотографий стульев и выделять характеристики, по которым они похожи. Тот же принцип применяется при распознаванию людей.
«Когда дело доходит до более стандартного распознавания, фотопортрет, вероятно, лучше, чем люди». Он отметил, что компьютеры уже довольно хорошо справляются, они могут выбрать лицо в 85% случаев при поиске среди миллионов фотографий. Это гораздо лучше, чем это делают люди.
Но если вытащить компьютер из своей «зоны комфорта», ситуация меняется. «Когда речь заходит о более сложных ситуациях – неполное фронтальное изображение или маленькая картинка, задача становится сложнее», сказал Канаде.
Для решения этой проблемы специалисты по информационным технологиям учать компьютеры анализировать другие источники информации на фотографии. Например, компьютер сможет легко опознать на других фотографиях человека, одетого в ту же одежду, что и на первой. «Появляется много новых техник. Они не совершенны, но статистически удачны… они распознают линии, яркие пятна, текстуру ткани», – рассказывает Канаде.
Способность компьютеров распознавать лица и правильно определять их принадлежность скоро разовьется до такой степени, что машины смогут реально сокращать количество подозреваемых, соотнося лица в толпе с фотографиями на их страницах в соцсетях и с другими оптическими «отпечатками пальцев». «Мы сможем снизить количество снимков, которые приходится просматривать исследователям, на десять или даже на сто порядков», – заявил Канаде.
Канаде говорит, что когда-нибудь мы будем жить в мире, где компьютеры возьмут на себя львиную долю следовательской работы, а люди будут только им помогать. «Я полностью уверен, что компьютерам это будет удаваться лучше, чем людям. Именно так и происходит».
Алессандро Аккуисти (Alessandro Acquisti), адъюнкт-профессор информационных технологий и государственно-муниципального управления Университета Карнеги-Меллон в прошлом году провел эксперимент, где фотографии людей «с улицы», сделанные вебкамерами, были сопоставлены с фотографиями на их профилях в социальных сетях. Аналогичное сравнение для событий масштаба Бостонского марафона при сегодняшнем уровне развитии технологий заняло бы многие часы, и количество ошибок было бы немалым. Но через десять лет, с помощью облачных вычислений и суперкомпьютеров, такие сопоставления можно будет проводить в реальном времени.