توجد مشكلة
هل تحلم بالعيش في مدينة ليس من المخيف فيها السير في حديقة محلية في وقت متأخر من الليل؟ هل تريد أن تتوقف عن الخوف من عودة طفلك إلى المنزل من المدرسة؟
اعترف بذلك ، لطالما حلمت بأخذ حفيدك إلى كرة القدم ، وكل ما يزعجك هو معارك المشجعين في الملاعب والمناطق المجاورة لها. كيف تحمي ذريتك من هذا المنظر؟
وماذا عن القمامة في الشوارع؟ هل حقيقيا أنك سئمت منها؟ من الذي يرميها! وكيف تريد ألا يكسر أحد الأشجار المزروعة حديثا في الفناء ويرسم البذاءات في المدخل…
في الواقع ، الكثيرون يريدون هذا. لن يكون من المبالغة القول إن الجميع تقريبًا يحلم بهذا. الكل يريد أن يعيش في مدينة نظيفة وهادئة ، دون أن يشرب المشاغبون الكحول في حديقة الأطفال أمام المنزل ، وبدون أكوام القمامة التي خلفها زوار المتاجر ، وبدون مصابيح الشوارع المكسورة.
بالطبع ، يمكنك إرسال رجال يرتدون الزي العسكري للقيام بالدوريات في الشوارع: سيستغرق الأمر الكثير من الرجال ، ولن تستطيع كل مدينة تحمل هذه التكاليف. يمكنك أن تتذكر الممارسة العملية السوفيتية للفرق التطوعية ، ولكن من الذي ستغريه لاستعادة النظام على أساس طوعي. يمكنك تعليق بعض الكاميرات المزيفة في أماكن واضحة (ولكن هذا لن يعمل بعد كسر المصباح الأول بل وكسر الكاميرا نفسها) ، ولكن بعد كل شيء ، الشخص ليس سيارة ، ولا توجد لوحة تسجيل عليه. ومع ذلك ، هناك طريقة للخروج من هذا المأزق. وهو ، كما يحدث عادة اليوم ، مرتبط بالتقنيات العالية. في هذه المرة ، أصبحت تقنية التعرف على الوجوه وتحليلات الفيديو في خدمة القانون والنظام وحراسة الأمن!
فقط لا تتسرع في استبعاد هذا الحل ، معتقدًا أن هذا شيء من عالم الخيال ، سيتم تحقيقه خلال 50 عامًا ، فقط في مناطق حضرية كبيرة من العالم. هذه التقنية حقيقية تمامًا ، وبالنسبة للمستقبل: فيمكنك إعتبار أنه حدث بالفعل.
يوجد حل
قام المختبر الروسي NtechLab ، المكون من أفضل المتخصصين في مجال التعلم الآلي ، بتطوير واحد من أسرع البرامج وأكثرها دقة للتعرف على الوجوه على الفيديو ، يتم توفيره على شكل SDK يمكن تضمينه من جانب العميل ، أو كحل سحابي (API) الذي يعالج الطلبات من جانب الشركة المطورة.
لم نقم بالخطأ في الحديث - الخوارزمية هي بالفعل واحدة من أكثر الخوارزميات دقة وأسرعها في العالم في الوقت الحالي. والدليل على ذلك هو ال في واشنطون تحدي MegaFace challenge-2015 ، والذي أظهرت خلاله خوارزمية NtechLab أفضل نتيجة ، متغلبًا على أكثر من 90 منافسًا من جميع أنحاء العالم ، بما في ذلك برنامج فريق Google.
لفهم كيفية عمل خوارزمية المستقبل وكيفية ارتباطها بحل مشكلة الأمن ، نحتاج إلى النظر بإيجاز إلى الماضي والانتقال إلى الأصول: التكنولوجيا وأصولها ، وفهم أخيرًا من أين أتت وما هي.
الشبكات العصبية “للمبتدئين”
سوف تتعلم من المقال: تعتمد تقنية التعرف على الوجه على عمل الشبكات العصبية الاصطناعية ، المبنية على مبدأ الشبكة العصبية البيولوجية.
الخلايا العصبية هي خلية دماغية صغيرة. يتمثل جوهر الخلية العصبية في تراكم المعلومات ونقلها عبر سلسلة إلى خلايا عصبية أخرى. ترتبط الخلايا العصبية ببعضها البعض باستخدام التشعبات والمحاور ، وتشكل ما يشبه الكرة. هذه الكرة المكونة من تشابك ناقلات المعلومات الصغيرة مع بعضها البعض هي الشبكة العصبية. يمكن أن تكون المعلومات التي يتم تجميعها ونقلها بواسطة الخلايا العصبية مختلفة تمامًا ، فكل منطقة في المخ مسؤولة عن وظيفة معينة في الجسم ، على سبيل المثال ، وظيفة حركية أو بصرية. في حالة خوارزمية التعرف على الوجوه في الفيديو ، نحن مهتمون بهذه الوظيفة الأخيرة.
أولي العلماء بالفعل إهتمامهم في نهاية القرن التاسع عشر إلى وصف الشبكات العصبية البيولوجية. لكن بعد عشرات السنين فقط ، بدأوا الحديث عن نمذجة شبكة عصبية إصطناعية. لماذا إحتاج العلماء إلي مثل هذه الشبكة؟
هذه هي الطريقة التي يقوم عليها بناء الشخص ففي الحياة لا تكفي حياة واحدة بالنسبة له ، يجب أن يخلق شبهها ، فهي من نواح كثيرة أفضل وأكمل بديلا. وبالمثل ، ابتكر مؤلفو ومخرجو الخيال العلمي “أشياء رائعة” أصبحت حقيقة اليوم - روبوتات ذات مشاعر حقيقة ، طائرات بدون طيار ، و واقع افتراضي…
إن خلق الذكاء الاصطناعي ، الذي لن يتعب أبدًا من العمل ، ولن يخطئ، فهو بشكل عام قد نشأ من نفس الحاجة إلى خلق مظهر من مظاهر الحياة ، والذي سيكون من نواح كثيرة أكثر كمالا من “المصدر”.
إحدى السمات الرئيسية للشبكة العصبية الاصطناعية هي قدرتها على التعلم ، أو ما يسمى deep learning (التعلم العميق). إن تعلم شبكة عصبية اصطناعية يشبه إلى حد ما تعلم شبكة بيولوجية. كلاهما يتعلم من الأخطاء. عن طريق التجربة والخطأ ، يتم وضع قواعد ونماذج معينة في السلوك البشري.
يحدث كل شيء في الدماغ الاصطناعي تقريبًا بنفس الطريقة التي يحدث بها في الدماغ البشري حيث يقوم المتخصصين ببناء قاعدة ، ويتم فحصها ، وربطها ، وتصبح الخوارزمية أكثر دقة ، وهناك أخطاء أقل و هاهو! تم ضبط الخوارزمية لأداء وظيفة محددة.
هل تذكر عندما تحدثنا عن أجزاء الشبكة المسؤولة عن وظائف مختلفة؟ يحدث الشيء نفسه مع الشبكة العصبية الاصطناعية. الاختلاف الوحيد هو أن الشبكة العصبية المسؤولة عن وظيفة معينة (على سبيل المثال ، القدرة على رؤية كائن ومقارنته بآخر من نفس النوع) لا توجد في الدماغ ، ولكنها مبرمجة في إطار مهمة أو أخرى ، في حالتنا، المهمة هي مقارنة صور الوجوه. بالنسبة لمهمة أخرى ، مثل التعرف على اللغة ، سيتم محاكاة خوارزمية جديدة.
وماذا عليك أن تفعل بالسلامة والنظافة في المداخل والهدوء في ملاعب كرة القدم؟ أري أنكم تتسألون ألسنا بعيدين عن الموضوع المذكور؟ كلا،على الاطلاق!
الحقيقة هي أن الخوارزمية التي أنشأها فريق NtechLab مضبوطة (مدربة) للتعرف على الوجوه بدقة شديدة بحيث تتحول أي كاميرا تتبع ، يتم معالجة تدفق الفيديو منها باستخدام تقنية التعرف على الوجوه من NtechLab ، على الفور إلى سلاح قوي للتتبع وإلتقاط المجرم ، والمخالف وغيره ممن يعكروا صفو الحياة العامة ومثيري الشغب.
ما الذي تقدمه NtechLab بالضبط وكيف تعمل في مجال توفير الأمن؟
يقدم فريق NtechLab اليوم منتجين قائمين بناء على تطويرهما من قبل الفريق. الأول: ، FindFace Enterprise SDK ويتم دمجه في حلول العملاء الجاهزة مباشرة في “السحابة” الخاصة بالعميل. الثاني: ، FindFace Cloud API يعمل من جانب شركة المطورين.
تسمح تقنيات التعرف على الوجوه المستندة إلى السحابة من NtechLab بما يلي:
- كشف الوجه في الصورة
- التحقق من اللقطة المكتشفة في قاعدة بيانات مليونية
- تحديد هوية الشخص الذي تم تصويره
تعد خوارزمية NtechLab واحدة من أفضل الخوارزميات من نوعها من حيث مؤشرات مثل:
دقة التعرف
- إحتمال 95٪ للوصول إلى المراكز العشرة الأولى عند البحث في 10 آلاف صورة
- فرصة 88٪ للوصول إلى المراكز العشرة الأولى عند البحث في مليون صورة
- دقة تحقق تصل إلى 99٪
سرعة التعرف
- 0.5 ثانية لمعالجة 1 مليار صورة
يمكن أن تصبح المدينة أكثر أمانًا عن طريق التعرف تلقائيًا على المشتبه بهم والأشخاص الذين يحتمل أن يكونوا خطرين بمساعدة خوارزمية قوية بها مثل تلك الخصائص تعالج الفيديو من كاميرات التتبع الأمنية!
لا يهم أين توجد الكاميرات بالضبط: يمكن دمجها في المشهد الحضري ونظام النقل وفي البنية التحتية.
يحدد برنامج التعرف على الوجوه الذي يستخدم المراقبة بالفيديو تلقائيًا الأشخاص المطلوبين ويرسل إخطارًا إلى جهات تنفيذ وحفظ القانون. سيتعين على المخالف فقط انتظار جرس الباب أو الدخول إلي البوابة الإلكترونية أو الفحص في صندوق البريد للحصول علي إخطار بمعلومات حول وجود غرامة.
ومع ذلك ، فإن مسألة الأمن والسلامة لا تقتصر على المخالفات وحدها.
تقييد الوصول إلى الأشياء عن طريق القوائم “السوداء” ، والأمن في نقاط ثابتة من سلطات تنفيذ القانون ، وتحديد المواطنين الذين يحتمل أن يكونوا خطرين ، والعمل مع أنماط السلوك والبحث في قواعد البيانات لجهات تنفيذ وحفظ القانون … هذا سيناريو فيلم رائع على وشك الانتهاء في شوارع بلدتك الأم!
غالبًا ما تكون الصورة الفوتوغرافية أو مقطع الفيديو هو الدليل الوحيد في حل جريمة. يتطلب البحث المنتظم في قاعدة البيانات الكثير من الوقت والاهتمام ، وهناك احتمال كبير لوقوع أخطاء.
الخوارزمية المقدمة من فريق NtechLab لديها القدرة علي البحث في ملايين الصور في أقل من ثانية ؛ يمكنك تحديد هوية كل شخص في صورة أو مقطع فيديو ، حتى لو كان لديه شارب ولحية ونظارات منذ آخر مرة تم التقاط صورة له ، حتى في ظروف الإضاءة السيئة وبعد مرور فترة زمنية طويلة بين تاريخ التصوير و الأحداث الفعلية.
اقرأ المزيد حول سيناريوهات العمل وبعض التطبيقات الأكثر روعة للتعرف على الوجوه من الكاميرا في إحدى إصداراتنا التالية! ابقى معنا.