Özet (TL;DR) @ 2018-05-30T14:55:00.000Z: İnsanların yürüyüşlerinden kimlik tespiti yapabilecek bu yeni sistemin havalimanları gibi yerlerdeki güvenlik noktalarında kullanılabileceği belirtiliyor.


Bilim

14:55 30.05.2018(Guncellendi 14:58 30.05.2018) URL'yi kısaltın

İnsanların yuruyuşlerinden kimlik tespiti yapabilecek bu yeni sistemin havalimanları gibi yerlerdeki guvenlik noktalarında kullanılabileceği belirtiliyor.

(C) AA /

Her bireyin kendine ozgu yurume tarzına sahip olmasından yola çıkan bilim insanları, yapay zeka teknolojisini kullanarak kimlik tanımada kullanılabilecek yeni bir sistem geliştirdi.

Binlerce adım, hem zemine yerleştirilen basınç pedleri hem de yuksek çozunurluklu kameralar aracılığıyla takip edildi. 'Noral ağ' olarak adlandırılan yapay zeka, her bir yuruyuş tarzındaki ağırlık dağılımını, hızını ve uç boyutlu olçumlerini analiz etti ve kişilerin yuruyuşundeki ozgun kalıpları saptamayı başardı.

HER B İREYDE 24 FARKLI HAREKET VAR'

SfootBD adı verilen 'adım tanıma' sistemi programının başındaki isimlerden, Manchester Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Omar Costilla Reyes, yaklaşık 24 farklı etken ve hareketin kişilerin kendilerine ozgu, tekil bir yuruyuş kalıbına sahip olmalarını sağladığını soyledi.

(C) AFP 2018 / Fabrice COFFRINI

Çalışmada, yuruyuş tarzının değiştirilmesiyle yapay zekanın yanıltılıp yanıltılamayacağı da test edildi. Sistemin yalnızca yuzde 0.7'lik bir hata oranıyla yine de kişileri tespit edebildiği goruldu.

SfootBD, gelecekte havalimanları da dahil olmak uzere guvenlik kontrol noktaları barındıran yerlerdeki parmak izi ve retina taraması gibi uygulamaların yerini alabilir.

RET İNA TARAMASINDAN 380 KAT DAHA HASSAS

Yapay zeka kullanılan yeni sistemin onceki yontemlerden 380 kat daha hassas olduğu belirtiliyor.

Retinal tarayıcılar ve parmak izi alınması gibi uygulamalara kıyasla daha az agresif olsa da, pasif doğası yeni sistemin gizlice kullanılması riskini artırıyor.

S İSTEMİN ZAYIF KARNI

SfootBD, zemin pedleri ve yuksek çozunurluklu kamera kullanımını gerektirdiği için her yerde kullanılmasının zor olduğuna dikkat çekiliyor.

Bir diğer sorun ise sistemin sadece veri tabanı kadar guçlu olabilmesi. Yalnızca yuruyuş şekli daha once sisteme kaydedilmiş kişiler yapay zeka tarafından tanınabiliyor. Yuruyuş tarzına ilişkin verileri kaydetmek ise fotoğraf depolamaya kıyasla çok daha buyuk olçekli bir çalışma.