私たちの声から顔まで、そしてそれ以上のものまで 私たちの「ハートプリント」のような型破りな方法、 コンピュータがユーザーを認識する方法はますます増えています。 しかし、私たちの足跡によると、まだそのようなものには出会っていません。 英国のマンチェスター大学とスペインのマドリード自治大学の研究者たちは、この状況を変えようと取り組んでいる。 新しいA.I. 生体認証方法は、床に置かれた圧力パッドの上を歩く方法によって個人を首尾よく識別できます。 この技術は、いつか空港などの既存の生体認証システムの代替または拡張として使用される可能性があります。
「私たちは、マンチェスターのデモンストレーションを行った初期の頃から、人間の歩行のセンシングには生体認証の可能性があることに気づいていました。」魔法のじゅうたん2010 年にユーザー グループに呼びかけました。」 クリコール・オザニャン、マンチェスター大学のフォトニックセンサー＆システム教授はDigital Trendsに語った。 「しかし、最近、人工知能を使用してフロアセンサーデータを新しい方法で処理することにより、決定的な進歩が見られました。 最新の開発として、私たちはマドリード自治大学と協力して既存のモデルを適用し、新しいモデルを開発しました。 多数の個人の 1 歩幅を含む、既存のユニークな足跡データベース SFootDB を実験するためです。」
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テスト条件では、足音認識AIが は、わずか 0.7% の誤差率で、ほぼ完璧な精度で個人を正確に識別することができました。
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オザニアン氏によると、この方法論は、空港のコンコースなどの混雑した場所で個人を識別するのに特に役立つ可能性があるという。 既知の犯罪者が特定されたと主張する中国からの最近の報道にもかかわらず 何千人もの群衆の中で顔認識を使用する、そのようなアプローチは必ずしも効果的であるとは限りません。 一方で、圧力感知の閾値を超えさせることで、未知の大きなグループから既知の個人を選び出す機能は、非常に役立つ可能性があります。 また、スマート ホーム環境で家族や世帯の個々のメンバーを認識するために使用される可能性もあります。
「足跡データに対する人工知能の使用は、導入コスト、リソース、アップグレード、接続性、プライバシーの問題の観点から効率的です」とオザニアン氏は続けた。 「生体認証を超えて、住宅シナリオは医療という巨大な分野への入り口であり、そこでは居住者の歩行を非常に長期間にわたって監視できます。 彼らの歩行パターンの微妙な変化は、正常な老化または認知機能の低下によるものである可能性があり、精神的症状の早期発症に関連している可能性があります。 病気。"
この研究について説明した論文が最近雑誌に掲載されました。 パターン分析とマシンインテリジェンスに関する IEEE トランザクション.
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