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  • 发现:人工智能如何在超低分辨率下有效追踪识别人脸

  • 作者: 尼古拉 责任编辑:kasa11 来源: 科技狗 2017-07-20 08:28:21
  • 人工智能
  • 人工智能在面部识别中发挥着重要作用

      科技狗7月20日消息,据外媒消息,本周三,智能芯片(BrainChip)成为安全领域的一个新成员,该公司推出了一款名为“BrainChip Studio”的新型人工智能软件,他们认为这将改变执法和情报机构利用视频监控来检测和分辨人脸的方式。该软件不仅使执法机关能够更快、更有效地搜索大量的视频记录,而且比大多数传统的面部识别解决方案更有效,而且也不会受到一些典型的限制。

      例如,BrainChip工作室可以通过低分辨率的视频(只需要24x24像素的图像)来检测和分辨人脸,而不需要高清视频。该软件还可以使用记录在恶劣照明条件下的视频。

      在最近的一项试验中,BrainChip的软件能够地检测、提取和分类超过50万张由8个不同相机记录的视频。在另一项试验中,它可以在两个小时内处理36小时的录像,并提取15万张面部图像。

      BrainChip公司负责营销和业务发展的高级副总裁罗伯特•比奇勒解释说:“我们在现场或录制视频中,检测人脸,然后对每一张脸进行检测,以发现我们创建了一个脉冲神经网络模型。”他解释了这个软件是如何工作的。然后取下一个图像,检测人脸并与之前的模型进行比较。如果这是一场比赛,我们知道这是同一个人在视场中我们可以通过整个摄像机的视野追踪某人然后我们基本上把这些图像分组到轨道上。在任何给定的相机里,都会有一个人穿过它,然后他们变成了一个轨道,可能有20张他们的脸的图像我们已经捕捉到,我们在摄像机的视野中对所有的脸都这样做。

      他继续说:“我们把这些脸部的缓存保留下来,这样我们就可以在他们穿过视野的时候跟踪他们。一旦我们收集了这些信息,我们就可以用这些尖峰模型将图像编入数据库。然后我们用我们试图找到可疑图像的人,通过我们的spiking神经网络来创建一个模型并与我们之前获得的其他图像进行比较。一旦我们在一张脸上被选中,我们就会认为是嫌疑犯的高概率,我们会看到那个人追踪的所有图像。所有这些信息都被放到一个排名中,你要找的是这个人,我们把它作为最可能的匹配的分类。”

      BrainChip工作室其他的人工智能解决方案,他们利用“飙升神经网络”技术,一种计算方式,更像人类的大脑如何通过模仿神经元和突触的功能。

      神经元由连接到其他神经元的突触组成,神经元本身就是所有不同输入的集成功能,然后决定是否应该向下游神经元传递信息。这一信息的传递被称为钉刺,它确实是一个生物电子过程,这是一个通过突触的某种强度的信号。“网络训练的方式是加强或抑制突触的连接,改变神经元触发的阈值函数。因此,当你将人类大脑的相同特征应用到软件上时,计算机就能更好地识别视频图像中的模式。(尼古拉)

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