Con todo el progreso que hemos visto en la tecnología de aprendizaje profundo en los últimos años, parece bastante inevitable que las cámaras de seguridad se vuelvan más inteligentes y más capaces en lo que respecta al seguimiento, pero hay más opciones de las que pensamos en cómo elegimos sacar esto fuera
pistas de IA es una nueva startup de visión por computadora, en el último lote de apuestas de Y Combinator, que se enfoca en ayudar a las cámaras a rastrear a las personas sin depender de los datos de reconocimiento facial, algo que los fundadores creen que es demasiado invasivo para la privacidad del público. La tecnología de la startup en realidad borra todos los rostros humanos en el marco, confiando solo en los otros atributos físicos de una persona.
“Es una combinación de diferentes parámetros de las imágenes. Podemos usar su peinado, ya sea que tenga una mochila, su tipo de zapatos y la combinación de su ropa”, dice a TechCrunch la cofundadora Veronika Yurchuk.
Obviamente, una tecnología como esta no se adapta demasiado bien a una cacería humana de varios días en toda la ciudad, y deja espacio para que algunos delincuentes al estilo de Jason Bourne se pongan las chaquetas al revés y se pongan una gorra de béisbol para evadir la detección. Como cliente potencial, ¿por qué renunciar a una tecnología sofisticada solo para evitar la distopía? Bueno, Traces AI no está tan convencido de que la tecnología de reconocimiento facial sea siempre la mejor solución; creen que el seguimiento facial no es algo que todos los clientes quieran o necesiten y que debería haber más variedad en términos de soluciones.
“La mayor preocupación [detractors] tengo es, ‘Está bien, ¿quieres prohibir la tecnología que actualmente protege a las personas y que protegerá a este país mañana?’ Y eso es difícil de discutir, pero lo que en realidad estamos tratando de hacer es proponer una alternativa que será muy efectiva pero menos invasiva para la privacidad”, me dice el cofundador Kostya Shysh.
A principios de este año, San Francisco prohibió a las agencias gubernamentales el uso de software de reconocimiento facial, y es poco probable que sean la única ciudad en tomar esa decisión. En nuestra conversación, Shysh también destacó algo de la reacción al Proyecto Green Light de Detroit, que llevó la tecnología de vigilancia de reconocimiento facial a toda la ciudad.
La solución de Traces AI también puede ser una mejor opción para lugares cerrados que tienen datos limitados sobre las personas en sus instalaciones en primer lugar. Un caso de uso que destacó Shysh fue poder encontrar a un niño perdido en un parque de diversiones con solo unos pocos datos.
“Puedes darles una descripción verbal, así que si dices, ‘es un niño desaparecido de 10 años, y tenía pantalones cortos azules y una camiseta blanca’, será suficiente información para que empecemos una búsqueda. —dice Shysh—.
Además de ser una mejor manera de promover la privacidad, Shysh también ve la tecnología como una forma más efectiva de reducir el sesgo racial de estos sistemas de visión por computadora que han demostrado ser menos hábiles para distinguir rostros que no son blancos y, por lo tanto, a menudo son más propensos a falsos positivos.
“Por la forma en que funciona nuestra tecnología, en realidad desenfocamos los rostros de las personas antes de enviarlos a la nube. Lo estamos haciendo intencionalmente como uno de los mecanismos de seguridad para protegernos también de los prejuicios raciales y de género”, dice Shysh.
Los cofundadores dicen que los EE. UU. y Gran Bretaña probablemente serán sus mercados más grandes debido a la gran cantidad de cámaras de circuito cerrado de televisión, pero también buscan clientes en países asiáticos como Japón y Singapur, donde las máscaras faciales que oscurecen la cara son a menudo se usan y pueden hacer que el software de seguimiento facial sea mucho menos efectivo.
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