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Wie Stadtüberwachungs- und Gesichtserkennungsalgorithmen COVID-19 verfolgen

Wie Stadtüberwachungs- und Gesichtserkennungsalgorithmen COVID-19 verfolgen


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In dem Science-Fiction-Film "The Minority Report" aus dem Jahr 2002 erkennen versteckte Kameras in den geschäftigen Gängen eines futuristischen Einkaufszentrums das Gesicht des Flüchtlings John Anderton aus der Menge und spielen automatisch Werbung mit seltsam spezifischer Anziehungskraft auf seine Persönlichkeit, sein soziales Leben und Status. Während 2020 niemand im Einkaufszentrum ist, nimmt die städtische Überwachung rasch zu, um Maßnahmen zur sozialen Distanzierung gegen die COVID-19-Krankheit zu unterstützen.

Weltweit bringen Unternehmen städtische Überwachungskameras mit, die Live-CCTV-Videostreams mit Gesichtserkennungsalgorithmen verarbeiten, um den neuen Herausforderungen der Pandemie zu begegnen. Gesichtserkennungsalgorithmen müssen nicht nur gefährdete Personen in geschäftigen Zentren in China, Russland, Großbritannien und den USA analysieren und identifizieren, sondern diese Algorithmen werden auch fortgeschrittenen Tests unterzogen, um Gesichter zu identifizieren, die hinter medizinischen Masken verdeckt sind.

In einigen Städten hilft es den Behörden, die am stärksten von Infektionen bedrohten Personen abzufangen und festzuhalten, und schafft so Erfahrungen, die sich nicht so stark von John Andertons fiktivem Flur unterscheiden.

VERBINDUNG: TECH-FÜHRER HABEN STARKE MEINUNGEN ZUR KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ

Stadtüberwachung und Datenschutzrechte

Laut einer Umfrage von April 2020 unter 1.255 Amerikanern, die von SurveyMonkey, einem Unternehmen mit Better Business Bureau-Akkreditierung, durchgeführt wurde, befürworten rund 89% der Erwachsenen die Rechte auf Privatsphäre - 65% befürworten dies nachdrücklich.

In der Zeit von COVID-19 empfinden 52% der Erwachsenen in den USA die Privatsphäre als attraktiver als Sicherheitsmaßnahmen, die sie in Frage stellen könnten - selbst inmitten einer globalen Pandemie, wenn große Tech-Kraftpakete wie Google und Apple kostenlose Apps zur Überwachung der Kontaktverfolgung anbieten - ein soziales Distanzierungssystem, das Punkte einer möglichen Kontraktion des Virus von Person zu Person verfolgt.

Kurz nach der gemeinsamen Ankündigung der Unternehmen im April fügten sie hinzu, dass die Regierungen bei der Entscheidung der Bürger, diese Apps zu nutzen, nicht mitbestimmen können oder nicht.

Die Opt-In-Funktion von Apps ist angeblich eine Möglichkeit, Datenschutzrechte zu wahren. Sie schafft jedoch auch Sichtbarkeitsebenen innerhalb der Coronavirus-Krise: Da Apps die Gesundheit von iPhone- und Android-Benutzern bewerten, die sich anmelden, diejenigen, die nicht gewinnen In diesem System sind sie weder für Benutzer noch für das Kontaktverfolgungssystem von Apple und Google sichtbar.

"Ich denke an die Idee von Sichtbarkeitsschichten - Technologie, die eine Unsichtbarkeitsschicht über der realen Welt liefert", sagte App Creator Mo Saha gegenüber Interesting Engineering. Saha ist einer der Köpfe hinter Antidate, einer App aus den 20 Teenagern, die Frauen mehr Kontrolle über das Online-Dating-Erlebnis verschaffen soll.

Ähnlich wie bei der Anmeldefunktion von Kontaktverfolgungs-Apps bot Sahas konzeptionelle Dating-App den Benutzern "eine asymmetrische Erfahrung - [wie] Einwegglas zwischen Männern und Frauen, bei dem Frauen die Männer sehen konnten, Männer jedoch die Frauen nicht bis dieser sich bewegte. "

Personen, die sich nicht für die Kontaktaufnahme mit Tracing-Apps entscheiden, wissen nicht unbedingt, wer dies getan hat, wodurch das "Ungleichgewicht in Bezug auf die Belichtung" von Sahas Dating-App beseitigt wird, es sei denn, die Tischler sagen dies. Innerhalb des Kontaktverfolgungssystems sieht kein Benutzer einen anderen, ohne auch gesehen zu werden. Mit der Überwachung der Gesichtserkennung von CCTV-Videostreams kommt jedoch die Idee der Sichtbarkeitsebenen wieder ins Spiel.

Interne versus externe Überwachung

Wenn Kontaktverfolgungs-Apps eine interne, benutzerzentrierte Überwachungsfunktion sind, besteht die andere Hälfte der städtischen Überwachungsgleichung aus Gesichtserkennungsalgorithmen. Sie sind mit Videostreams von CCTVs und anderen Geräten verbunden und identifizieren und verfolgen Personen in unterschiedlichen Umgebungen.

Es gibt "zwei Möglichkeiten, um [...] Streaming-Videos von Kameras zu verarbeiten - am Rande oder zurück an einen zentralen Server zu senden und dort zu verarbeiten - und es gibt unterschiedliche Stärken und Schwächen der beiden Ansätze ", sagte Dr. Patrick Grother, Wissenschaftler am US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST), zu Interesting Engineering. Um Gesichter in einem Bild zu identifizieren, "müssen Sie einen Gesichtserkennungsalgorithmus ausführen, der einzelne Bilder oder alle Bilder von Videos betrachten kann."

Gesichtserkennung und Rechenleistung

Mit der Ausweitung der Überwachungsoperationen auf eine größere Bevölkerung steigt auch der Bedarf an mehr Kameras und leistungsfähigerer Hardware. "Die Hardwareanforderungen müssen [die] Anzahl der Kameras mal die Anzahl der Personen mal die Bildrate des Videos überschreiten - jedes System in geschäftigen [städtischen Umgebungen] müsste bei diesem Problem ausreichend Hardware einsetzen."

Ein einfacher Banküberfall erfordert nur ein aufgezeichnetes Video, was nicht sofort geschehen muss, sagte Grother. Bei der Überwachung in Großstädten hört der Video-Feed jedoch nie auf - und er wächst und vervielfacht sich so schnell wie die Bildrate jeder Kamera in der Stadt. Der "[d] Unterschied hier ist der Echtzeitaspekt - Sie müssen weiterhin Videos aufnehmen und damit Schritt halten", fügte Grother hinzu.

Insbesondere verarbeiten und identifizieren nicht alle Gesichtserkennungsalgorithmen Gesichter in einem Videobild mit derselben Geschwindigkeit. "[S] ome wird in einer Zehntelsekunde gehen, ungefähr zehnmal langsamer - an diesem Punkt müssen Sie einen technischen Kompromiss eingehen", sagte Grother.

Echtzeitüberwachung während der Coronavirus-Krise

Während NIST keine Algorithmen in realen Szenarien entwickelt oder bereitstellt, laden sie derzeit Branchenentwickler ein, neue Algorithmen zum Testen einzureichen, um Gesichter zu erkennen, die hinter medizinischen Masken verdeckt sind.

Laut einer vom US-Handelsministerium in Auftrag gegebenen März-Studie stammen einige dieser Algorithmen von einem Unternehmen namens VisionLabs - einem russischen Unternehmen für Computer Vision und maschinelles Lernen. "Wenn ein Gesicht im Rahmen erkannt wird, wird eine biometrische Vorlagenfunktion extrahiert", sagte Daniil Kireev, Senior Researcher bei VisionLabs, in einem E-Mail-Austausch mit Interesting Engineering.

Die Gesichtserkennung sucht nach einzigartigen und identifizierbaren Gesichtsmerkmalen in Überwachungskameras, basierend auf einer "biometrischen Vorlage", die aus einem früheren Bild einer Person stammt. Mit CCTVs, die in der ganzen Stadt Moskau verteilt sind, implementiert VisionLabs eine Gesichtserkennungsüberwachung, die "einen schnellen Vergleich mit Datenbanken mit mehreren Millionen Elementen" ermöglicht, sagte Kireev.

Lockerung der sozialen Distanzierung, Gesichtserkennung, medizinische Masken

Vor drei Monaten gingen Menschen in Großstädten wie New York oder Chicago in städtischen Räumen spazieren, ohne sich um die COVID-19-Krankheit zu sorgen. Jetzt, da sich die USA darauf vorbereiten, soziale Distanzierungsmaßnahmen zu vereinfachen, werden viele Menschen nur mit medizinischen Masken, die Gesichter verdecken und mehr Raum für Fehler bei der Gesichtserkennungsverarbeitung lassen, in geschäftige Geschäfts- und Handelsbereiche zurückkehren.

Wenn unsere wassergetränkten Daumen unsere Smartphones nicht entsperren, ist dies ein falsches Negativ - wir haben den richtigen Daumen, aber der Fingerabdruck kann sich nicht durch die Wasserschicht registrieren.

Dasselbe kann bei der Gesichtserkennung und bei Personen mit medizinischen Masken passieren: Wenn eine CCTV-Kamera ein Gesicht erfasst, das größtenteils bedeckt ist, besteht eine größere Wahrscheinlichkeit, dass die Person hinter der Maske nicht identifiziert wird.

"Traditionell ist das Erkennen von Gesichtern, die mit Masken oder Kleidung bedeckt sind, eine technisch herausfordernde Aufgabe", sagte Andrey Khrulev, Manager für Geschäftsentwicklung im Speech Technology Center, in einem E-Mail-Austausch mit Interesting Engineering.

Gesichtserkennungssysteme auf der ganzen Welt wurden jedoch in Transporten und Stadtzentren eingesetzt. Darüber hinaus werden die Systeme des Speech Technology Center sogar im Petrovsky-Stadion in St. Petersburg eingesetzt, das für die Verarbeitung biometrischer Daten ausgestattet ist.

Khrulev fügte hinzu: "Es kommt oft vor, dass ein Teil des Gesichts von einem Fan-Hoodie oder -Schal verdeckt wird (in St. Petersburg ist es kalt)." Laut Khrulev und seinen Kollegen bestand von Anfang an die Notwendigkeit einer städtischen Überwachung, um Menschen zu identifizieren, die hinter medizinischen Masken verborgen sind, und die Algorithmen passen sich an.

Echtzeit-Abfangen von Personen, die durch COVID-19 gefährdet sind

Da die Stadtüberwachung und die Gesichtserkennungsverarbeitung potenziell infizierte Personen in Echtzeit besser identifizieren können, ergeben sich neue Möglichkeiten nicht nur für die soziale Überwachung und Kontaktverfolgung, sondern auch für die Fähigkeit, Personen abzufangen, bei denen das Risiko einer potenziellen Coronavirus-Infektion besteht. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass nicht jedes Land interpretiert, welche Maßnahmen auf die gleiche Weise zu ergreifen sind.

Russische Staatsbürger, die von ihrer Regierung in eine Quarantäneliste aufgenommen wurden, werden ebenfalls in eine Datenbank biometrischer Systeme aufgenommen. "Wenn die Personen aus dieser Liste in Videoaufnahmen von Straßenkameras, am Eingang eines Hauses oder in einem Einkaufszentrum entdeckt werden, sendet das System automatisch eine Warnung oder Benachrichtigung an die Polizei", sagte Khrulev.

Abgesehen von einer zweiten, sehr ernsten Welle von COVID-19 ist es höchst unwahrscheinlich, dass diese Art des Abfangens der Polizei in den Vereinigten Staaten stattfinden wird. Die Apps von Apple und Google teilen nicht den Gesundheitszustand derjenigen, die sich für ihre Kontaktverfolgungs-Apps entscheiden, und die US-Regierungsabteilungen, die Gesichtserkennungsalgorithmen wie NIST verwenden, testen sie laut Grother nur.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die vertrauten Ebenen der visuellen (Un-) Sichtbarkeit - ob von Schals, Masken oder Kapuzenpullis - möglicherweise auch bei anderen funktionieren, wenn sich die Architektur der städtischen Überwachung um uns herum verändert, um der Aufgabe zu entsprechen, COVID-19 zu schlagen Menschen, aber nicht immer auf den Kameras.


Schau das Video: Apple and Googles Coronavirus Tracking App (Juli 2022).


Bemerkungen:

  1. Akizragore

    Entschuldigung für die Störung ... Ich verstehe dieses Problem. Sie können diskutieren. Schreib hier oder per PN.

  2. Jerren

    Nicht logisch

  3. Akigar

    Ich denke, dass Sie sich irren. Schreib mir per PN, wir kommunizieren.

  4. Kailoken

    Dies ist außergewöhnlich Ihre Meinung

  5. Hann

    Es gibt noch nicht viele Möglichkeiten



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