Computerworld, Австралия
Ученые создают алгоритмы, позволяющие выявлять необычное поведение людей
Ученые Национального института информационных и коммуникационных технологий Австралии разработали новые технологии наблюдения, в том числе программные алгоритмы, способные фиксировать «необычное поведение» людей в общественных местах.
В рамках проекта SAFE (Smart Applications for Emergencies) уже разработана предварительная спецификация на язык уведомлений, предназначенный для описания уровня угрозы и распространения этих сведений. Как и при описании цунами, уровень угрозы оценивается в баллах.
Крис Скотт, руководитель проекта, отметил, что главная его задача — предоставить максимально возможный объем информации людям, принимающим решение после того, как произошел инцидент. До сих пор большая часть работы касалась совершенствования алгоритмов, используемых для распознавания черт лица. «Одно дело — обнаружить конкретного человека и совсем другое — выявить необычное поведение человека в общественном месте. Мы ставим перед собой именно эту задачу», — подчеркнул Скотт.
«Мы работаем над алгоритмами, которые дают возможность не только найти человека с помощью распознавания черт лица, но и проанализировать уровень угрозы на основе реального поведения людей. Для этого необходимо собрать предварительную информацию и понять, не происходит ли чего-то необычного, что могло бы увеличить вероятность выявления реальной угрозы, — добавил Скотт. — Алгоритмы распознавания людей существуют уже давно, но все они сводятся к сравнению геометрии лица с описанием, уже хранящимся в памяти. Мы создаем нечто вроде фотороботов на основе снимков, сделанных сбоку, и разрабатываем новые алгоритмы для решения проблемы слабой освещенности, поскольку простое программное обеспечение распознавания лиц эти проблемы не решает. Мы стремимся усовершенствовать решения таким образом, чтобы их можно было применять в реальных условиях».
Скотт сказал, что его коллеги работают с транспортными компаниями Queensland Transport и Queensland Rail, которые используют около 6 тыс. камер. «Мы анализировали данные, получаемые с камер, пытаясь охарактеризовать определенные угрозы, а также управлять распределением и резервированием ресурсов. Но этот проект в первую очередь будет использоваться для того, чтобы помочь в принятии адекватных действий для ликвидации последствий террористических актов или природных катастроф и явлений», — заявил он.
Скотт также отметил, что задача проекта — избавить сотрудников служб безопасности от необходимости сидеть и разглядывать мониторы, что часто нагоняет сон, поскольку 90% времени вообще ничего не происходит. Алгоритмы будут отфильтровывать не представляющую интерес информацию и со временем описывать поведение людей. В результате спутниковые снимки, фотографии зданий и изображения, поступающие с камер наблюдения, можно будет свести воедино с полученными ранее изображениями и, таким образом, иметь представление о текущей ситуации в режиме реального времени.