As câmeras inteligentes e a melhor tecnologia de reconhecimento facial são a chave na luta contra o terrorismo?

Uma tecnologia do filme que ainda não foi anunciada pela a mídia mainstream,tem a capacidade de realizar varredura de retina em indivíduos em qualquer momento em qualquer local determinado. A unidade Elite 'Pre-Crime' implementa hordas de pequenos arachnoids robóticos para correr em torno de edifícios, imobilizando temporariamente os cidadãos e examinando os olhos para confirmar sua identificação.


As câmeras inteligentes e a melhor tecnologia de reconhecimento facial são a chave na luta contra o terrorismo?

O filme Nova Lei do filme de ficção científica lançado em 2002, do diretor Steven Spielberg , agora não é mais ficção,pois Steven Spielberg reuniu uma equipe de arquitetos, pesquisadores e cientistas informáticos de crack para prever o que o mundo poderia parecer em 2054. Suas previsões se mostraram seriamente prescientes. Multi-touch interfaces, e-paper e software de previsão de crime semelhante ao retratado no filme já foi desenvolvido por empresas de tecnologia e adotado por uma ampla gama de usuários, incluindo, neste último caso, forças policiais nos EUA. 
Resultado de imagem para assistir o filme Minority Report
Uma tecnologia do filme que ainda não foi anunciada pela a mídia mainstream,tem a capacidade de realizar varredura de retina em indivíduos em qualquer momento em qualquer local determinado.

A unidade Elite 'Pre-Crime' implementa hordas de pequenos arachnoids robóticos para correr em torno de edifícios, imobilizando temporariamente os cidadãos e examinando os olhos para confirmar sua identificação. 

Embora a tecnologia subjacente a esta idéia não esteja amplamente disponível hoje, as unidades de aplicação da lei e antiterroristas em todo o mundo já dependem cada vez mais de câmeras inteligentes e software de reconhecimento facial na tentativa de parar, seriam perpetradores em suas trilhas - ou rastreá-las depois do evento. 

E enquanto as análises de vídeo não estão sendo usadas para frustrar crimes anteseles acontecem - e não serão usados ​​dessa maneira no futuro - o software de reconhecimento facial está se tornando mais sofisticado. Então, quão eficaz é a tecnologia subjacente e quais as questões que precisam ser superadas antes que as técnicas de reconhecimento usadas nos filmes se tornem uma realidade diária, em vez de uma fantasia de ficção científica?

Em breve

1. A tecnologia de reconhecimento facial é amplamente utilizada pelas agências de aplicação da lei e antiterroristas. 
2. Poderosos novos modelos de aprendizagem profunda e dados importantes têm acelerado as melhorias na tecnologia de reconhecimento facial nos últimos anos. 
3. O principal obstáculo que os desenvolvedores enfrentam é como combinar, em tempo real, diferentes tecnologias para melhorar a precisão do reconhecimento facial.

Laboratório para a rua

A tecnologia subjacente ao reconhecimento facial tem ocorrido há algum tempo, com pesquisadores que exploram o trabalho nessa área até a década de 1960, mas nos últimos três anos foram feitas melhorias significativas graças a novos e poderosos modelos de aprendizado profundo e à disponibilidade de grandes dados, de acordo com o professor Dacheng Tao, diretor do Centro de Inteligência Artificial da Universidade de Tecnologia de Sydney. 

"Esta tecnologia está saindo de laboratórios e sendo utilizada em muitas aplicações do mundo real, tanto no entretenimento quanto na segurança pública", diz o professor Tao.
"Para citar alguns, o Facebook eo Picasa usam reconhecimento de rosto para marcar automaticamente os amigos dos usuários em fotos carregadas; O aeroporto de Sydney adotou sistemas avançados de desembaraço aduaneiro para verificar automaticamente a identidade dos passageiros com base na tecnologia de reconhecimento de rosto; e policiais em Chicago usam reconhecimento facial para identificar a identidade de um ladrão em vídeos de vigilância ". 
No passado, tecnologia similar também foi usada para frustrar a fraude eleitoral nas eleições presidenciais mexicanas e pelo governo chinês durante os Jogos Olímpicos de Pequim para identificar ativistas. Mas onde a tecnologia deverá ter um impacto maior no futuro, é na área de aplicação da lei e contra o terrorismo.

A polícia da Flórida usou com sucesso o software de reconhecimento facial no Super Bowl  em 2001 para identificar potenciais criminosos e terroristas que participaram do evento. Os relatórios de mídia afirmam que 19 pessoas com antecedentes criminais menores foram potencialmente identificadas pelo software. No mundo pós-11/de Setembro, as agências de fiscalização e os governos têm relutado em confirmar se e como estão usando a tecnologia, mas especialistas antiterroristas sugerem que seu uso é bastante comum.

Em situações "fluidas" como os ataques terroristas coordenados que testemunhamos em toda a Europa nos últimos anos, a tecnologia oferece claramente inúmeros benefícios. No entanto, há uma série de obstáculos que precisam ser superados antes que a tecnologia possa ser amplamente divulgada. Um problema persistente envolve a privacidade. Em outubro de 2016, um relatório elaborado por um grupo de pesquisa da Universidade de Georgetown nos Estados Unidos pediu maiores controles em torno do uso de imagens pesquisáveis ​​por agências de aplicação da lei usando tecnologia de reconhecimento facial. O relatório dizia que as agências, incluindo o FBI, tinham acesso a uma base de dados de mais de 117 milhões de cidadãos americanos, muitos dos quais eram respeitadores das leis e um número desproporcional era negro.

Os provedores de soluções de reconhecimento facial também conseguiram lidar com uma série de desafios técnicos para tornar a tecnologia mais à prova de enganar, diz o professor Tao.

"Primeiro, a aparência do rosto muitas vezes muda dramaticamente devido a uma série de fatores, como variações de pose e iluminação", explica. "As variações de aparência degradam o desempenho dos algoritmos de reconhecimento de rosto existentes. Este desafio é particularmente grave para o reconhecimento em larga escala, onde as mudanças de aparência intra-pessoal e interpessoais são sutis. Em segundo lugar, a degradação da qualidade da imagem em muitas aplicações do mundo real reduz a quantidade de informações efetivas para o reconhecimento; portanto, nem todas as imagens de rosto podem ser utilizadas para um reconhecimento confiável ". Ele acrescenta que os desenvolvedores de tecnologia de reconhecimento facial estão perto de superar o primeiro problema, criando modelos de aprendizado profundo mais poderosos e coletando mais dados em termos de diferentes variações de aparência facial,

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