Нова компютърна програма ще следи „езика на жестовете“ и ще помага престъпниците да бъдат разкривани сред голяма човешка тълпа – например по време на футболни мачове.
Специалистите от лабораторията за анализ на данни към Националния изследователски ядрен университет (НИЯУ) „МИФИ“ в Москва създадоха програма, разпознаваща нестандартно за ситуацията поведение на хората. Например когато в тълпа от бързащи хора потенциалният престъпник проучва терена.
„Много често на видеозаписите се откриват хора, които няколко дена преди терористичната атака планират нейното провеждане“, разказва Вадим Даншин, ръководител на проекта и сътрудник в Института за интелектуални кибернетични системи при НИЯУ „МИФИ“. Те се локализират от търсещия модел на поведение: човекът не бърза по работа заедно с тълпата, търси местоположението на камерите за видеонаблюдение, анализира плана на местността, изучава поведението на полицейските служители.
Как работи технологията?
Досега подобна технология се използваше само при камери с инфрачервен модул. Благодарение на руските специалисти тя вече е достъпна за обикновени уеб камери и смартфони. Камерата се монтира по произволен начин. В програмата се залага ъгълът на монтажа и тя започва автоматично да изгражда траекториите на движение.
На алгоритъма му е достатъчно да му „покажат“ движещия се човек на неподвижен фон и той автоматично разпознава на видеото координатите на главата, краката, лакътните стави, коленете, води статистика на ъглите на завъртания на тялото. Координатите се обновяват 30 пъти в секунда. След това програмата прави 3D модел, който се движи в синхрон с човека от видеозаписа.
„Това е необходимо, за да може да се събере статистика за промяната на ъглите на ставите на човешкото тяло“, уточнява Даншин. „С помощта на тази информация може да се обясни на системата за машинно зрение каква е разликата между махане с ръка в непринудена беседа и опит някой да бъде ударен или в тълпата да бъдат откраднати личните вещи на някой разсеян пешеходец“.
Алгоритъм за управление на хора
С помощта на алгоритъма човек може да бъде идентифициран в тълпата по маниер на походка, телосложение, облекло.
„Когато човек се намира на голямо разстояние от точката за видеонаблюдение, съществуващите системи за машинно зрение не могат да разпознават лицето“, уточнява Даншин. „Нашият подход позволява да се използват допълнителни признаци, да речем, облеклото. Например, за да бъде идентифицирано лицето, може да се съпостави каишката на часовника от ръката на човека“.
Програмата може да определи, например, колко време е прекарал клиентът около един или друг щанд. С използването на тази технология може да се определи интересът на купувача към една конкретна стока и при следващия удобен случай да му се напомни за нея с помощта на целева реклама.
От запалянковците до пациентите в болниците
С помощта на алгоритъма, подчертават създателите му, може да се създаде ново поколение интерактивни тренажори, например за специалните части, хирурзите, пожарникарите. Те ще измерват времето за реакция на изпитвания в нещатна ситуация, за да могат служителите да действат по-ефективно.
В момента руските специалисти анализират с помощта на разработката си видеозаписи с поведение на тълпи от хора на футболни мачове в Германия. Тяхната цел е да бъдат избегнати нежелателни събития, като проследяват жестовете на човешкото тяло на всеки от запалянковците в зоната на покритие на камерата. Друг един проект в Канада е посветен на разпознаване паданията на пациентите в лечебните учреждения.
„Обикновените камери просто правят запис, който по възможност се наблюдава от човек“, казва Даншин. „Този процес може да бъде автоматизиран единствено с помощта на системи за машинно зрение, способни да решават комплексни задачи по локализиране на хората в тълпата, класифициране на техните действия с последваща обработка за изключения“.
Бен Усман – учен, работещ в областта на компютърните науки, счита, че подобни алгоритми ще намерят приложение в системите за управление на автомобилите. „С тяхна помощ ще може да се предсказва поведението на пешеходците“, казва Усман. „В сериозно препятствие могат да се превърнат условията, при които се прави записът. Например изкривявания, предизвикани от периода от денонощието на видеозаснемането, или качеството на използваната камера. Създаването на система, устойчива на такива смущения, не е лека задача“, допълва той.