Скоро камеры безопасности с ИИ могут начать распознавать вашу походку раньше, чем ваше лицо.

      Новая система распознавания походки на основе ИИ отслеживает движение тела через ключевые точки скелета, нацеливаясь на долгосрочные проверки личности, где сканирование лиц и отпечатков пальцев неэффективно.

      Камеры безопасности созданы для поиска лиц. Новые исследования предполагают, что вскоре у них может появиться другая цель — мелкие привычки, скрытые в том, как кто-то ходит.

      Статья, опубликованная в Международном журнале интеллектуальных систем на основе рассуждений, описывает SKDMap-Net как систему распознавания походки, предназначенную для идентификации людей по видео с их ходьбой, даже когда камера не может четко зафиксировать их лицо. Вместо того чтобы полагаться на крупный план, она изучает, как тело движется от кадра к кадру.

      Это полезно и одновременно неудобно. Если кто-то находится далеко, повернут вбок или частично скрыт, его походка может быть достаточной для проверки личности. Модель достигла 95,8% точности на одном крупном наборе данных о походке и 83,7% точности Rank-1 на более сложном реальном наборе данных.

      Почему походка может пройти дальше

      Лица, отпечатки пальцев и радужки все сталкиваются с одной и той же практической преградой. Им нужен близкий, четкий захват, чего многие камеры безопасности не могут обеспечить.

      Бинь Цюань и Бэйбэй Чжан / Международный журнал интеллектуальных систем на основе рассуждений

      Ходьба дает системе больше пространства для работы. Камере не нужно, чтобы кто-то стоял неподвижно при идеальном освещении. Она может изучать паттерны движения, сформированные шагом, временем и движением конечностей.

      Вот почему распознавание походки продолжает появляться в исследованиях безопасности. Это дает дальнобойным камерам еще один сигнал идентификации, когда лицо размыто, повернуто вбок или слишком мало, чтобы ему доверять.

      Как ИИ считывает движение

      SKDMap-Net не рассматривает ходьбу как плоский контур. Множество факторов, таких как плохой угол камеры, могут быстро сделать этот контур нечетким.

      Вместо этого система разбивает тело на движущиеся точки и отслеживает, как эти точки ведут себя с течением времени. Она изучает, как сгибаются суставы, как быстро они вращаются и как этот ритм меняется во время ходьбы.

      Это помогает, когда вид становится хуже. Если нижняя часть тела заблокирована, модель может больше полагаться на движение верхней части тела, вместо того чтобы догадываться о пропавших ногах. Она наблюдает за движением, а не только за формой.

      Где конфиденциальность становится неудобной

      Существует более чистая версия этого будущего, где камеры обрабатывают скелетные данные вместо хранения сырых видео. Это могло бы уменьшить количество идентифицируемых записей, проходящих через систему безопасности.

      Это не делает идею безвредной. Походка все еще является поведенческим биометрическим признаком, что означает, что паттерн ходьбы может быть использован для повторной идентификации кого-то, даже когда лицо удалено.

      Лучшие долгосрочные проверки безопасности также могут облегчить отслеживание публичного движения. Технологии нуждаются в строгих правилах относительно хранения, доступа и развертывания, прежде чем "ходить нормально" станет ужасным советом по конфиденциальности.