목소리부터 얼굴까지 우리의 "하트프린트"와 같은 비정통적인 방법으로 컴퓨터가 사용자를 인식하는 방법이 점점 더 많아지고 있습니다. 그러나 우리는 아직 우리의 발자취를 기반으로 한 것을 발견하지 못했습니다. 영국의 맨체스터 대학교와 스페인의 Universidad Autonoma de Madrid의 연구원들은 이러한 상황을 바꾸기 위해 노력하고 있습니다. 새로운 A.I. 생체 인증 방식은 바닥에 있는 압력 패드를 걷는 방식으로 개인을 성공적으로 식별할 수 있습니다. 이 기술은 언젠가 공항과 같은 장소에서 기존 생체 인식 시스템을 대체하거나 강화하는 데 사용될 수 있습니다.
“우리는 맨체스터 시연 초기부터 인간의 걸음걸이를 감지하는 것이 생체인식 잠재력을 가지고 있다는 것을 깨달았습니다.마법의 양탄자’라고 2010년에 사용자 그룹에 전달했습니다.” 크리코르 오잔얀, 맨체스터 광자 센서 및 시스템 교수는 Digital Trends에 말했습니다. “그런데 최근 인공지능을 활용해 바닥 센서 데이터를 새로운 방식으로 처리하는 등 결정적인 진전이 이뤄졌습니다. 최신 개발로 Universidad Autonoma de Madrid와 협력하여 기존 모델을 적용하고 새로운 모델을 개발했습니다. 수많은 개인의 단일 보폭을 포함하는 기존 고유 발자국 데이터베이스 SFootDB를 실험하기 위해.”
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테스트 조건에서는 발자국 인식 A.I. 단 0.7%의 오류율로 완벽에 가까운 정확도로 개인을 정확하게 식별할 수 있었습니다.
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Ozanyan에 따르면 이 방법론은 공항 중앙 홀과 같이 혼잡한 장소에서 개인을 식별하는 데 특히 유용할 수 있습니다. 알려진 범죄자가 확인됐다고 주장하는 중국의 최근 이야기에도 불구하고 수천 명의 군중 속에서 얼굴 인식을 사용하여
, 그러한 접근법이 반드시 효과적인 것은 아닐 수도 있습니다. 반면에, 압력 감지 임계값을 넘도록 하여 알려지지 않은 대규모 그룹에서 알려진 개인을 골라내는 능력은 매우 도움이 될 수 있습니다. 또한 가족이나 가구의 개별 구성원을 인식하기 위해 스마트 홈 환경에서 잠재적으로 사용될 수도 있습니다.Ozanyan은 계속해서 “발자국 데이터에 인공 지능을 사용하는 것은 배포 비용, 리소스, 업그레이드, 연결성 및 개인 정보 보호 문제의 관점에서 효율적입니다.”라고 말했습니다. “생체인식을 넘어서 홈 시나리오는 매우 오랜 기간 동안 거주자의 보행을 모니터링할 수 있는 거대한 의료 영역의 진입점입니다. 보행 패턴의 미묘한 변화는 정상적인 노화 또는 인지 저하에 기인할 수 있습니다. 이는 아마도 정신 장애의 조기 발병과 관련이 있을 수 있습니다. 병."
이 작업을 설명하는 논문이 최근 저널에 게재되었습니다. 패턴 분석 및 기계 지능에 관한 IEEE 거래.
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