กิจกรรมโครงการวิจัยขั้นสูงของ US Intelligence (IARPA) แขนวิจัยข่าวกรองของรัฐบาลอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนาอัลกอริทึมการระบุตัวใหม่ใหม่เพื่อติดตามผู้คนยานพาหนะและวัตถุทั่วไปในวิดีโอวิดีโอที่ไม่ต่อเนื่องและกำลังมองหาข้อเสนอจากทีมสหสาขาวิชาชีพ
ในวิดีโอโพสต์ไปยังช่อง YouTube ของสำนักงานผู้อำนวยการหน่วยข่าวกรองแห่งชาติดร. Reuven Meth ผู้จัดการโครงการสำหรับการเชื่อมโยงวิดีโอและความฉลาดของ IARPA จากเซ็นเซอร์ที่ไม่ได้มีการเชื่อมโยง (Lincs) โครงการกล่าวว่าเครื่องมือจะถูกใช้เพื่อระบุรูปแบบและกิจวัตรประจำวันและ“ จะทำงานในการตั้งค่าโลกเปิดที่ไม่มีความรู้ล่วงหน้าว่าผู้คนอยู่ที่ไหนยานพาหนะอยู่ที่ไหนหรือชุดของผู้คนและยานพาหนะจะถูกระบุอีกครั้ง”
“ พิจารณาฝูงผึ้ง” ดร. เม ธ กล่าว “ หนึ่งอาจสนใจที่จะรู้ผึ้งที่เฉพาะเจาะจงเช่นควีนผึ้ง - ผึ้งราชินีอยู่ที่ไหนตลอดคอลเลกชันเราอาจสนใจที่จะรู้ว่าผึ้งเดินทางไปที่ไหนโดยทั่วไปพวกเขาเดินทางไกลแค่ไหน
ส่วนหนึ่งของวิธีการที่แตกต่างของบุคคลในวิดีโอ Lincs คือไบโอเมตริกซ์อ่อนซึ่งเป็นลักษณะเช่นอายุหรือน้ำหนักที่สามารถใช้เพื่อแยกความแตกต่างของบุคคลจากผู้อื่นด้วยบริบทบางอย่าง แต่ไม่มีประโยชน์จากบริบทนั้นหรือเป็นตัวระบุที่มั่นคง
รายละเอียดทางเทคนิคที่เผยแพร่เมื่อเร็ว ๆ นี้เหตุการณ์ข้อมูลระบุว่าวิดีโอ Lincs เชื่อมโยงวัตถุอย่างเป็นอิสระในภาพวิดีโอเซ็นเซอร์วิดีโอที่หลากหลายและไม่มีการเชื่อมโยงวิดีโอและแผนที่ที่ระบุใหม่ไปยังระบบพิกัดแบบครบวงจรสำหรับการเชื่อมโยงทางภูมิศาสตร์ในกรอบอ้างอิงทั่วไป ตามคำอธิบายโอกาสการระดมทุนแบบร่างมีให้ที่นี่“ อัลกอริธึมการปรับเปลี่ยน Geo และ Geo-Localization จะกลั่นข้อมูลพิกเซลดิบลงในเวกเตอร์การเคลื่อนไหวเชิงพื้นที่ซึ่งให้ความสามารถในการวิเคราะห์รูปแบบเหล่านี้สำหรับความผิดปกติและการคุกคามในขณะที่เป้าหมายสูงสุดจะระบุวัตถุทั่วไปอีกครั้ง
ระบบจะต้องมีอยู่ในตัวเองซึ่งสามารถวิเคราะห์และระบุวัตถุใหม่ภายในคอลเลกชันวิดีโอโดยพลการโดยไม่มีชุดข้อมูลอ้างอิงภายนอกเช่นแกลเลอรี่หรือห้องสมุดและไม่มีความรู้ก่อนหน้าของวัตถุดังกล่าว มันจะต้องรองรับแหล่งวิดีโอที่หลากหลายและเข้าใจว่าเมื่อใดควรเพิ่มวัตถุใหม่ในห้องสมุดของตัวเอง ตามคำอธิบายร่าง“ การขาดไฟล์ลำดับความสำคัญแกลลอรี่ของวัตถุที่จะได้รับการระบุใหม่จะต้องใช้ระบบในการพิจารณาว่าจะขยายแกลเลอรี่ที่สร้างระบบเพื่อรวมวัตถุเพิ่มเติมเมื่อเทียบกับการขยายการแข่งขันไปยังวัตถุที่มีอยู่”
นอกจากนี้ยังต้องเป็นแบบครบวงจรสามารถนำวิดีโอไปใช้อย่างถูกต้องและส่งออกข้อมูลตำแหน่งวัตถุที่ถูกแมปและแมป
IARPA กล่าวว่าโปรแกรม R&D จะคงอยู่เป็นระยะเวลา 48 เดือนและคลี่ออกในสามขั้นตอน การเรียกร้องให้ร่างข้อเสนอบันทึกความคาดหวังว่าทีมจะทำงานร่วมกันและสหสาขาวิชาชีพ ทักษะที่ระบุไว้ในขอบเขตของความเชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ AI, วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์, การเรียนรู้ของเครื่อง, การพิมพ์ลายนิ้วมือยานพาหนะและไบโอเมตริกซ์อ่อน-
หัวข้อบทความ
การระบุไบโอเมตริกซ์-ไบโอเมตริกซ์-IARPA-การระบุใหม่-ไบโอเมตริกซ์อ่อน-การวิเคราะห์วิดีโอ-การเฝ้าระวังวิดีโอ
