(c) Graphicstock

Umělá inteligence umí dopočítat nekvalitní fotky

Dvě umělé inteligence, které spolu hrají „hru“. Jedna na základě nekvalitní fotky navrhuje možné podoby podezřelého a druhá se snaží odhalit, která je podvrh a která reálná.

Dostat i z té nejrozmazanější fotky rozpoznatelnou podobu pachatele, to doposud uměli pouze fiktivní experti ze seriálových kriminálek. V reálu se totiž velká část vyšetřování zasekne právě na nekvalitních záběrech z bezpečnostních kamer, na nichž obličej nejde rozpoznat. Tomu už brzy může být konec díky průlomové technologii české firmy Cogniware. Ta nyní vyvíjí software, který s pomocí umělé inteligence dokáže obličeje „dopočítat“, a tím umožní lepší určení podoby pachatelů trestných činů. Podle vývojářů by novinka mohla být hotová už do konce letošního roku.

Přestože se vyšetřovatelům často podaří podezřelou osobu natočit nebo vyfotit, pro identifikaci nezřídka jejich záznam nestačí. Určení totožnosti je přitom pro odhalování pachatelů trestných činů nebo teroristů naprosto zásadní. „Nejčastější problém tkví v tom, že kamera zachytí obličej ze strany, kde je vidět pouze jeho malá část. V řadě případů má také záznam příliš nízké rozlišení a obličej je rozmazaný. To se podle našich odhadů děje minimálně ve třetině případů, což výrazně ovlivňuje úspěšnost vyšetřování,“ říká Walter Pavliš, obchodní ředitel Cogniware. Systém českých vývojářů by tak znamenal pro svět kriminalistů a zločinců malou revoluci. S pomocí umělé inteligence totiž překračuje hranici, která platila prakticky od vzniku fotografie, tedy že rozmazaný snímek či nekvalitní záběr se příliš vylepšit nedají.
Podle Waltera Pavliše bude nová technologie pomáhat zejména silovým složkám států, jako je police nebo armáda. „Zatím funguje v podobě prototypu, ale očekávám, že do konce roku bychom měli mít hotovou její první verzi, kterou bude možné nasadit a testovat v reálném provozu,“ vysvětluje. Podle Pavliše zvládne umělá inteligence při správném nastavení osobu identifikovat až s 80% pravděpodobností shody, a to i za předpokladu, že na výchozí fotografii jsou znát pouze základní rysy obličeje.
Převratný systém využívá technologii tzv. generativních neuronových sítí (GAN). „V principu jde o dvě umělé inteligence, které spolu hrají „hru“. Jedna na základě nekvalitní fotky navrhuje možné podoby podezřelého a druhá se snaží odhalit, která je podvrh a která reálná. Tuto „soutěž“ absolvují umělé inteligence milionkrát – výsledkem je „dopočítaná“ fotka, která se mnohem více blíží reálné podobě podezřelého,“ říká Dominik Franěk, vedoucí výzkumu v Cogniware. Systém nejenže umí „vylepšit“ nekvalitní fotografii, zvládne i vypočítat pravděpodobnou podobu osoby jen z fotky z profilu. Podle Fraňka je tak systém dalším článkem do skládačky v boji proti zločinu. Plánují ho totiž propojit se softwarem na rozpoznávání tváří, který Cogniware představilo loni a používá jej například Policie ČR. „V řádu vteřin tak půjde i z nekvalitních nebo neostrých fotek a videozáznamů určit pravděpodobná totožnost podezřelého. A přestože se i „dopočítaná“ fotografie může zdát lidskému oku špatně čitelná, systému mnohdy vyhovuje mnohem lépe. Překážkou navíc není ani člověk v roušce. Tím se celé vyšetřování zásadně zrychlí, systém může pomoci i při objasňování nevyřešených případů,“ uzavírá.

tisková zpráva společnosti Cogniware

Cisco s Microsoftem dosáhly při přenosu dat podmořským kabelem závratných 800 Gbps

Společnosti Cisco a Microsoft dokázaly prostřednictvím transatlantického podmořského kabelu přenášet data rychlostí 800 Gbps na …

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *

Používáme soubory cookies pro přizpůsobení obsahu webu a sledování návštěvnosti. Data o používání webu sdílíme s našimi partnery pro cílení reklamy a analýzu návštěvnosti. Více informací

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close