Искусственный интеллект научили распознавать человека по его походке
Команда британских и испанских разработчиков предложила метод распознавания человека по его походке. Об этом говорится в статье, опубликованной в "IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence", передает издание "N+1".
В статье указано, что в последнее время появляются методы подделки биометрических данных, индивидуальных для каждого конкретного человека: отпечаток пальца, сетчатка глаза и даже лицо. Поэтому появилась необходимость в более эффективной защите — в частности, требуются эффективные методы предоставления доступа только одному конкретному человеку.
Одним из таких типов данных стала походка человека. Ее характеристики делят на пространственные и временные.
К первым относятся измерения разворота стопы, длина шага и положение поверхности стопы. Ко вторым - длительность различных (опорных и двигательных) фаз шага.
Ученые считают, что такое большое количество факторов, влияющих на индивидуальность походки, снижает вероятность ее копирования к минимуму. Они отметили, что для того, чтобы компьютер мог оценить походку, можно использовать технологии компьютерного зрения, но необходимо убедиться в том, что объект находится в полной видимости, что невозможно обеспечить при недостаточном освещении или многолюдности.
Использовать для распознавания по походке снимки стопы предложили ученые под руководством Омара Костиллья-Рейеса из Манчестерского университета. Для разработки такого метода они собрали базу данных из более чем 20 тысяч снимков следов 120 людей, полученных при помощи 88 пьезоэлектрических датчиков, рассчитывающих величину давления, на основе чего создается тепловые карты его распределения в зависимости от фазы шага. Добровольцев, участвующих в сборе данных, просили надеть любую удобную обувь и продемонстрировать свою естественную походку.
Для обучения системы распознавания ученые натренировали глубокую нейросеть, основанную на методе остаточного обучения, позволяющем облегчить тренировку модели с большим количеством слоев (с большей глубиной), которые часто необходимы для эффективного распознавания изображений с большим количеством параметров. Недавно с помощью такого метода обучения научились предсказывать поведение собаки по ее походке.
Авторы отметили, что эффективность их системы распознавания напрямую зависит от собранного материала. Т.е. узнать она может только тех людей, данные о которых у нее есть.
Тем не менее, сбор данных с помощью напольных сенсоров и сторонних камер — гораздо более реальная задача, чем сбор отпечатков пальцев.
Однако, пока остается непонятным то, как эта модель будет справляться с возможными временными аномалиями походки, например, при перенесенном переломе или растяжении.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Искусственный интеллект назвал 10 персонажей "Игры престолов", которые могут не дожить до финала
Ученый использовал специальный алгоритм для того, чтобы рассчитать вероятность смерти героев популярного сериала в последнем сезоне.
