Автор admin 
Це може покращити перевірку особи на відстані для служб безпеки та правоохоронних органів, пише Techxplore.com.
Читайте также: Нова онкодіагностика. Безболісний мазок виявляє рак ротової порожнини за годину з точністю понад 95%
У своєму дослідженні команда розробників описує систему SKDMap-Net, яка аналізує ходу людини, використовуючи оцінені ключові точки тіла з відеовхідного сигналу. Система обчислює положення суглобів, кути, кутову швидкість і прискорення, щоб зафіксувати відмінні риси ходи людини. Вона враховує вплив різних типів одягу, ракурсу камери та навіть часткових перешкод.
«Розпізнавання за ходою має перевагу безконтактності, проте воно вразливе до впливу одягу та зміни ракурсу спостереження. Ключ до вирішення цієї проблеми полягає у виділенні стабільних індивідуальних характеристик руху. Для цього ми пропонуємо систему динамічного відображення ознак, що базується на ключових точках скелета», — зазначили розробники нової технології.
Модель окремо обробляє інформацію про положення тіла та рухи, перш ніж об’єднати їх. Вона також використовує механізм уваги — техніку машинного навчання, яка надає більшого значення різним частинам тіла залежно від сцени, наприклад, рухам рук, якщо ноги не видно.
У тестах на трьох загальнодоступних наборах даних розпізнавання ходи система перевершила існуючі підходи. Цей підхід може зробити розпізнавання ходи надійнішим і водночас зменшити обсяг персональної візуальної інформації, яку необхідно обробляти.
Читайте также: Оновлений браузер DuckDuckGo блокує рекламу на YouTube за замовчуванням
«У цій системі використовуються двопотокові просторово-часові згорткові мережі для об’єднання таких ознак, як положення суглобів, кути та кутові швидкості, а також застосовуються механізми уваги для адаптивного зважування внеску різних частин тіла. На наборі даних CASIA-B точність сягнула 95,8%, на наборі даних Gait3D точність за критерієм Rank-1 досягла 83,7%», — пояснили автори методу.
Отримані результати демонструють, що динамічні ознаки ефективно фіксують відмінності в патернах ходи та є стійкими до варіацій зовнішнього вигляду, пропонуючи новий підхід до розпізнавання ходи на основі моделей.
Раніше NV Техно писав, що група дослідників з Колумбійського інженерного факультету представила нові дані, які викликають сумніви щодо широко поширеного твердження про те, що відбитки пальців є надійним способом ідентифікації особистості.
Використавши штучний інтелект і загальнодоступну базу даних уряду США, що містить близько 60 000 відбитків пальців, команда виявила, що деякі відбитки, які вважалися такими, що належать різним людям, насправді могли належати одній людині.
Читайте также: Загадка кам’яної доби. Аналіз древньої ДНК розкрив причину зникнення творців французьких мегалітів