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美国陆军AI识别 黑暗中“穿墙透视”摄像头拍摄

据外媒TheNextWeb报道,美国陆军正在开发一种机器学习方法,用于从热图像中识别人脸。不久之后,美国政府将能够从建筑物外拍摄人物,使用可以在近乎完全黑暗中“穿墙透视”的摄像头拍摄照片,人工智能会识别影像中的人物。

陆军研究实验室(ARL)的科学家Benjamin S. Riggan、Nathaniel J. Short和Shuowen Hu最近发布了一份白皮书,详细介绍了军方为开发一种将面部识别技术应用于使用热成像设备拍摄的图像的方法。

Riggan表示:

当使用热摄像头拍摄面部图像时,主要的挑战是所采集的热图像必须与只包含来自已知感兴趣人员的传统可见图像的观察列表或图集相匹配。

这种装置很常见,特别是在军事用途中。诸如阿帕奇直升机之类的飞机和装甲运兵车等地面车辆都配备了热成像摄像头,以便在低能见度的情况下探测人员。部署能够进行热成像的监控摄像头或手持设备的成本相对较低,而陆军研究人员开发的人工智能不需要集成到相机中,它可以查看任务后的素材。

利用这项新技术,陆军可以将热图像提供给一个神经网络,这个网络将告诉人们,不仅是某个地区是否有人,而是那些人是谁。这个项目刚刚开始,但早期的迹象是积极的。现在科学家们可以将热图像中的人脸与小型数据库中的人脸进行匹配。但随着进一步的发展,该系统可以扩展到实时面部识别。它可以匹配美国政府有权访问的任何数据库中热成像摄像机可以看到的任何人的独特面部特征。

陆军公共事务办公室表示,正在开发的这项技术旨在辅助战场侦察和协助士兵识别政府监视名单上的敌方或个人。

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