La IA podría identificar rostros en la multitud, sin reconocimiento facial

Nuevos métodos de aprendizaje probados en video-imágenes de grupos de animales podrían ser un éxito para la vigilancia.

Los medios de comunicación y los defensores de la privacidad han dedicado mucha atención al reconocimiento facial, como un medio de identificación y vigilancia a individuos específicos en público. Pero el reconocimiento facial funciona mucho mejor en las fotografías que en espacios públicos abarrotados, donde no se puede controlar la iluminación, los ángulos de la cámara ni los objetos que oscurecen al ambiente. Pero el debate pronto podría ser irrelevante, gracias a investigadores portugueses que dicen que la inteligencia artificial puede detectar e identificar a individuos sin reconocimiento facial. Lo saben, porque lo probaron en peces cebra y moscas.

Apodado idtracker.ai, su enfoque utiliza una red neuronal convolucional (CNN), un método de aprendizaje profundo, que imita en cierto modo a la forma en que los cerebros humanos y de otros mamíferos dan sentido al mundo que los rodea. La corteza cerebral divide el campo visual de la misma manera que un mapa se divide en cuadrículas. Los grupos celulares en la corteza se superponen en la porción del campo visual que ellos «ven», permitiendo que el cerebro rastree objetos a través de todo el campo, de una cuadrícula a la siguiente. Las CNNs juegan un papel importante en muchos programas de reconocimiento facial, pero hay menos investigación aplicada a la técnica al filmar objetos en movimiento.

En lugar de aplicar la red neural a un rostro, dividiéndolo en regiones, los investigadores lo aplicaron al comportamiento colectivo de grupos de peces cebra y moscas. Demostraron que la red podía enseñarse a sí misma a reconocer a los individuos por sus movimientos. Tenían una precisión superior al 99% tanto para el pez cebra como para las moscas.

¿Podría aplicarse a los humanos con la misma facilidad? Describen la técnica como “species agnostic”, así que sí.

Fte. Defense One