Теплові зображення зараз часто використовують, коли не можна розкривати особистість. Фахівці Intel разом з колегами з Польщі провели дослідження ефективності моделі штучного інтелекту, яка долає цей популярний метод.
Теплове зображення часто використовується замість камер RGB в тих випадках, коли розкривати особистість людей небажано або заборонено — наприклад, в медичних установах. Але чи достатньо деталізації у теплового зображення, щоб модель ШІ могла розпізнавати по ньому обличчя людей? Спільне дослідження Intel та технологічного університету Гданська, представлене на 12 Міжнародній конференції HSI, дає відповідь на це питання.
Вчені скористалися двома наборами даних тепловізорів, розповідає Venture Beat. Перший-SC3000-DB – був створений за допомогою інфрачервоної камери Flir ThermaCam SC3000. У ньому 766 зображень 40 добровольців. Другий-IRIS-містить 4190 зображень 30 осіб. Спочатку одна модель машинного навчання вирізала з картинок обличчя людей, а потім інша представила їх в числовому виразі, у вигляді векторів. Нарешті, третя, навчена на звичайних зображеннях, спробувала розпізнати представлені таким чином особи.
Експеримент виявився успішним-третя модель виділила на теплових зображеннях риси обличчя і розпізнати добровольців з точністю 99,5% (SC3000-DB) і 82,1% (IRIS). Це означає, що у тепловізорів скоро може з’явитися додаткова функція.
Дослідники сподіваються розширити діапазон своїх досліджень, включивши в добірку зображення осіб, повернених під незвичайним кутом до камери.
