Откривање криминалци според „јазикот на телото“

Секјурити-соба на стадионот „Спартак“ во Москва

Секјурити-соба на стадионот „Спартак“ во Москва

Константин Чалабанов / РИА Новости
Новата компјутерска програма ќе го следи „јазикот на гестовите“ и ќе помага криминалците да бидат откриени помеѓу голема човечка толпа - на пример за време на фудбалски натпревари.

Специјалистите од лабораторија за анализа на податоци на Националниот истражувачки нуклеарен универзитет (НИНУ) „МИФИ“ во Москва создадоа програма, која ги препознава нестандардното за ситуацијата однесување на луѓето. На пример, кога во толпа од луѓе што брзаат потенцијалниот криминалец го испитува теренот.

Многу често на видео се лоцираат луѓе кои неколку дена пред терористичкиот напад го планираат неговото спроведување“, раскажува Вадим Даншин, раководител на проектот и соработник во Институтот за интелектуални сајбер-системи при НИНУ „МИФИ“. Тие се локализираат од пребарувачки модел на однесување: човекот не брза на работа заедно со толпата, ја бара локацијата на камерите за видеонадзор, го анализира планот на месноста, го проучува однесувањето на полициските службеници.

Како работи технологијата?

Досега ваква технологија се користеше само кај камери со инфрацрвен модул. Благодарение на руските специјалисти таа веќе е достапна и за обичните веб-камери и за смартфоните. Камерата се монтира на произволен начин. Во програмата се поставува аголот на монтажа и таа започнува автоматски да ја гради траекторијата на движење.

На алгоритамот му е доволно да му се „покаже“ човек кој се движи на неподвижна позадина и тој автоматски ги препознава на видеото координатите на главата, нозете, лакотот, зглобовите, колената, води статистика на аглите на ротации на телото. Координатите се обновуваат 30 пати во секунда. Потоа програмата прави 3Д модел кој се движи во синхронизација со човекот од видеоснимката.

„Ова е потребно за да може да се собере статистика за промената на аглите на зглобовите на човечкото тело“, прецизира Даншин. „Со помош на оваа информација може да му се објасни на системот за машинскa визија каква е разликата помеѓу мавтање со рака во неврзан разговор и обид некој да биде удрен или во толпата да бидат украдени личните предмети на некој расеан пешак“.

Алгоритам за управување со луѓе

Со помош на алгоритамот човек може да биде идентификуван во толпата според начинот на одењето, телесната градба, облеката.

„Кога човек се наоѓа на големо растојание од точката за видеонадзор, постоечките системи за машински вид не можат да го препознаат лицето“, прецизира Даншин. „Нашиот пристап овозможува да се користат дополнителни знаци, да речеме, облека. На пример, за да се идентификува лицето, може да се спореди ременот на часовникот од раката на човекот“.

Програмата може да утврди, на пример, колку време поминал клиентот околу еден или друг штанд. Со користење на оваа технологија може да се утврди интересот на купувачот за некоја одредена стока и при следниот удобен случај да го потсети на неа со помош на целна реклама.

Од навивачите до пациентите во болниците

Со помош на алгоритамот, нагласуваат неговите креатори, може да се создаде нова генерација интерактивни симулатори, на пример за специјалните единици, хирурзите, пожарникарите. Тие ќе го мерат времето за реакција на тестови во вонредна ситуација, за да можат вработените да дејствуваат поефикасно.

Во моментов руските специјалисти анализираат со помош на програмата видеа со однесување на толпа луѓе на фудбалски натпревари во Германија. Нивната цел е да се избегнат несакани настани, со што ги следи гестовите на човечкото тело на секој од навивачите во зоната на покривање на камерата. Друг проект со оваа програма во Канада е посветен на препознавање падови на пациентите во болниците.

Обичните камери едноставно прават запис, кој по можност се набљудува од човек“, вели Даншин. „Овој процес може да биде автоматизиран исклучиво со помош на системи за машински вид, способни да решаваат комплексни задачи во лоцирање на луѓето во толпата, класификација на нивните активности со последователна обработка за исклучоци“.

Бен Усман, научник кој работи во областа на компјутерските науки, смета дека ваквите алгоритами ќе најдат примена во системите за управување на автомобилите. „Со нивна помош ќе може да се предвиди однесувањето на пешаците“, вели Усман. „Сериозна пречка можат да бидат условите под кои се снима видеото. На пример изобличување предизвикано од периодот од денот, квалитетот на користената камерата. Создавањето на систем отпорен на такви пречки, не е лесна задача“, додава тој.

При користење на материјалите на Russia Beyond задолжителен е хиперлинк до изворот од кој е преземен материјалот.