顔を認識できるコンピューターは、過去10年間で大きく進歩し、より正確になっています。
これは、部分的には3次元の顔認識に移行したためです。 現在、ほとんどの顔認識アルゴリズムは2D技術に依存しています。 イギリス西部の大学、ブリストルのコンピューターサイエンスとマシンビジョンの教授であるリンドンスミス博士は、2Dテクノロジーは光の状態と視野角の影響を受けやすいと説明しています。 それに比べて、3D顔認識はより高い解像度のデータを提供します。
「[3D顔認識]は、顔の3D指紋のように、人間の顔から非常に詳細なデータをキャプチャします」とスミスは言います。 「これにより、認識の信頼性が非常に高くなり、潜在的なアプリケーションの範囲が大幅に広がります。」
エラーのないアルゴリズムの概念は1984年のビジョンを刺激するのに十分であり、実際、今日でも顔認識技術はいくつかの不安定な用途に置かれています。 おそらくあなたの有名人のクラッシュのように見える人にあなたと一致する出会い系アプリ？ ニュージャージー工科大学で開発中。 デルタ航空は、搭乗券を顔のスキャンで置き換えるシステムをテストしています。 また、モール、カジノ、および店舗は、顔認識ソフトウェアを使用して建物内のだれを追跡します。時には、個人の人口統計に関するソフトウェアの特性に基づいて、個人向けの広告をターゲットにします。
ただし、顔認識のいくつかの使用法はそれほど怖くない。 学生の学習、失われたペットの発見、視覚障害者の支援に役立つ新製品が現在または近日発売されます。 そして、きっともっとたくさんあります。
生徒の出席と注意力を追跡します。
その親しみやすい名前にもかかわらず、Nestorは不注意な学生の最悪の悪夢になりそうです。 このソフトウェアは、フランスの会社LCA Learningによって作成された人工知能で、今年5月にデビューしました。 現在、パリのESGマネジメントスクールが提供する2つのオンラインクラスでテスト中です。
学生が記録された講義を見ると、Nestorはウェブカメラを使用して目の動きと表情を分析します。 AIは、生徒が気を散らしているように見えるときを記録し、講義の終わりに、これらの空想の期間中にカバーされた資料についてクイズします。 また、Nestorは不注意のパターンを追跡し、生徒が焦点を失いそうだと感じた場合に生徒に警告することができます。
LCAの創設者であるMarcel Saucet氏は、Nestorは教師が授業計画を改訂するのにも役立つと述べています。 たとえば、講義の同じ時点で大多数の生徒が気を散らしてしまう場合、教授はそのトピックに関する新しい角度を見つけたい場合があります。
プライバシーの擁護者は、テクノロジーが侵襲的であるかどうか、および録音がどのように使用されるかについて通常の質問を提起しましたが、Saucetはすべてのデータが暗号化され、学生のビデオ映像は保存されないと述べました。
視覚障害者が友人や家族を認識できるようにします。
2015年、バーミンガム市立大学の学生は、視覚障害者が周囲を「見る」のに役立つデバイスであるXploR杖を開発しました。 この能力は、個人の連続的な流れに必然的に遭遇する大規模な社交の集まりで特に役立ちます。
XploRは所有者のスマートフォンと連携して動作し、GPS、Bluetooth、および顔認識機能に依存しています。 杖は32フィートの範囲内の個人の顔をスキャンし、それが友人または家族の一員であると識別した場合、その所有者に警告します。 次に、XploRは、イヤホンを介して配信される指示を通じて、盲人を愛する人に案内します。
今年の初めに、XploRの2人のクリエーターであるAsim MajeedとSaid Baadelが、グローバルセキュリティ会議で彼らの発明を発表しました。 彼らはソーシャルメディアの顔認識データを組み込み、最終的にはマシン間のデータ交換を開発することにより、杖の機能を拡張したいと考えています（たとえば、障害者の位置を、それらを拾うために送られた無人の車に伝えるなど）。
米国の視覚障害者の擁護団体である全米盲人連盟の広報担当者は、2015年にWiredに、スマートフォンのアプリは技術的に進歩した杖よりも「費用効果が高い」が、顔認識技術「視覚障害者が経験する実際の問題を解決する可能性があります。」
行方不明のペットを探します。
顔の認識は人間だけのものではありません。 Finding Roverアプリは、顔認識を使用して、所有者が失われたペットと再会するのを支援します。
ユーザーは自分の子犬の写真を先制的にアップロードし、Fidoが失われた場合、Finding Roverは地元の動物保護施設とアプリユーザーの広範なネットワークに警告します。 動物の最後の既知の場所から半径10マイル以内にいる人はプッシュ通知を受け取り、似たようなペットを見つけた場合は、アプリから写真を送信できます。 Finding Roverが一致を特定すると、ペットの所有者に通知します。
作成に2年かかったこのシステムは、ユタ大学の研究者と共同で開発されました。
今日、ほとんどのペットはマイクロチップ、つまり識別番号を保持する組み込みチップを持っています。 失われた動物が獣医のオフィスまたは動物シェルターに到着した場合、職員はマイクロチップを確認し、ID番号を使用してペットと飼い主を再会させます。 しかし、誰もがチップスキャニング装置にアクセスできるわけではなく、すべてのペットがマイクロチップ化されているわけではありません。 ウィスコンシン人道協会の従業員は地元のニュースステーションに、「あなたの動物が行方不明になった場合、携帯電話と同じくらい便利で近くに言葉がすぐに出てくることを知っているのは素晴らしいことです」と話しましたが、アプリはtカラーまたはマイクロチップを交換します。
顔認識技術をより良い目的で使用するか病気で使用するかは未解決の問題です。 2014年の調査で、カーネギーメロン教授のアレッサンドロアクイスティは、Facebookのプロフィール写真をウェブカメラの画像と比較することで大学のキャンパス内を歩いている人を特定しました。顔認識技術のおかげで、彼は3分の1の成功を収めました。 Acquistiの研究から3年が経過し、 The Atlanticのインタビューで警告したように、「技術的な観点から、野生で大規模な顔認識を成功させる能力は避けられないようです。 しかし、社会としてその技術を受け入れるかどうかは別の話です。」
