Yapay zeka, insanların yürüyüşlerinden kimliklerini tespit edebiliyor

İnsanların yürüyüşlerinden kimlik tespiti yapabilecek bu yeni sistemin havalimanları gibi yerlerdeki güvenlik noktalarında kullanılabileceği belirtiliyor.

Yapay zeka, insanların yürüyüşlerinden kimliklerini tespit edebiliyor
  • 31 Mayıs 2018, Perşembe 11:19

Her bireyin kendine özgü yürüme tarzına sahip olmasından yola çıkan bilim insanları, yapay zeka teknolojisini kullanarak kimlik tanımada kullanılabilecek yeni bir sistem geliştirdi.

Binlerce adım, hem zemine yerleştirilen basınç pedleri hem de yüksek çözünürlüklü kameralar aracılığıyla takip edildi. ‘Nöral ağ' olarak adlandırılan yapay zeka, her bir yürüyüş tarzındaki ağırlık dağılımını, hızını ve üç boyutlu ölçümlerini analiz etti ve kişilerin yürüyüşündeki özgün kalıpları saptamayı başardı.

 

HER BİREYDE 24 FARKLI HAREKET VAR'

 

SfootBD adı verilen ‘adım tanıma' sistemi programının başındaki isimlerden, Manchester Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Omar Costilla Reyes, yaklaşık 24 farklı etken ve hareketin kişilerin kendilerine özgü, tekil bir yürüyüş kalıbına sahip olmalarını sağladığını söyledi.

 

Çalışmada, yürüyüş tarzının değiştirilmesiyle yapay zekanın yanıltılıp yanıltılamayacağı da test edildi. Sistemin yalnızca yüzde 0.7'lik bir hata oranıyla yine de kişileri tespit edebildiği görüldü.

SfootBD, gelecekte havalimanları da dahil olmak üzere güvenlik kontrol noktaları barındıran yerlerdeki parmak izi ve retina taraması gibi uygulamaların yerini alabilir.

 

RETİNA TARAMASINDAN 380 KAT DAHA HASSAS

 

Yapay zeka kullanılan yeni sistemin önceki yöntemlerden 380 kat daha hassas olduğu belirtiliyor.

 

Retinal tarayıcılar ve parmak izi alınması gibi uygulamalara kıyasla daha az agresif olsa da, pasif doğası yeni sistemin gizlice kullanılması riskini artırıyor.

 

SfootBD, zemin pedleri ve yüksek çözünürlüklü kamera kullanımını gerektirdiği için her yerde kullanılmasının zor olduğuna dikkat çekiliyor.

 

Bir diğer sorun ise sistemin sadece veri tabanı kadar güçlü olabilmesi. Yalnızca yürüyüş şekli daha önce sisteme kaydedilmiş kişiler yapay zeka tarafından tanınabiliyor. Yürüyüş tarzına ilişkin verileri kaydetmek ise fotoğraf depolamaya kıyasla çok daha büyük ölçekli bir çalışma.

Beğendim 0 Muhteşem 0 Haha 0 İnanılmaz 0 Üzgün 0 Kızgın 0

SEN DE DÜŞÜNCELERİNİ PAYLAŞ!

Dikkat! Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, pornografik, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Üye/Üyeler’e aittir.


yükleniyor

BU HABERİ OKUYANLAR BUNLARI DA OKUDU

YAZARLAR

tümü
    Takımlar O G B M Av P
1 MAĞUSA TÜRK GÜCÜ 13 10 2 1 17 32
2 YENİCAMİ AK 12 9 2 1 18 29
3 DOĞAN TÜRK BİRLİĞİ SK 12 7 0 5 9 21
4 CİHANGİR GSK 12 6 3 3 2 21
5 TÜRK OCAĞI LİMASOL 12 6 2 4 9 20
6 MERİT ALSANCAK YEŞİLOVA SK 12 6 2 4 1 20
7 GÖNYELİ SK 12 6 1 5 4 19
8 LEFKE TSK 13 5 4 4 0 19
9 BAF ÜLKÜ YURDU 12 5 3 4 8 18
10 ÇETİNKAYA TSK 12 5 3 4 0 18
11 KÜÇÜK KAYMAKLI TSK 12 2 7 3 -10 13
12 GENÇLİK GÜCÜ TSK 12 2 4 6 -8 10
13 BİNATLI YSK 12 3 1 8 -10 10
14 GİRNE HALK EVİ 12 2 1 9 -9 7
15 ESENTEPE KKSK 12 2 1 9 -15 7
16 L. GENÇLER BİRLİĞİ SK 12 1 4 7 -16 7
yukarı çık