Тепловые изображения сейчас часто используют, когда нельзя раскрывать личность. Специалисты Intel вместе с коллегами из Польши провели исследование эффективности модели искусственного интеллекта, которая преодолевает этот популярный метод.

Тепловое изображение часто используется вместо камер RGB в тех случаях, когда раскрывать личность людей нежелательно или запрещено — например, в медицинских учреждениях. Но достаточно ли детализации у теплового изображения, чтобы модель ИИ могла распознавать по нему лица людей? Совместное исследование Intel и Технологического университета Гданьска, представленное на 12 Международной конференции HSI, дает ответ на этот вопрос.

Ученые воспользовались двумя наборами данных тепловизоров, рассказывает Venture Beat. Первый — SC3000-DB — был создан при помощи инфракрасной камеры Flir ThermaCam SC3000. В нем 766 изображений 40 добровольцев. Второй — IRIS — содержит 4190 изображений 30 человек. Сначала одна модель машинного обучения вырезала из картинок лица людей, а затем другая представила их в числовом выражении, в виде векторов. Наконец, третья, обученная на обычных изображениях, попыталась распознать представленные таким образом лица.

Эксперимент оказался успешным — третья модель выделила на тепловых изображениях черты лица и распознать добровольцев с точностью 99,5% (SC3000-DB) и 82,1% (IRIS). Это значит, что у тепловизоров скоро может появиться дополнительная функция.

Исследователи надеются расширить диапазон своих исследований, включив в подборку изображения лиц, повернутых под необычным углом к камере.

Источник: hightech.plus