Le aziende applicano la stessa tecnologia utilizzata da Facebook su file di foto e video per trovare e identificare i nostri antenati
La capacità di godere del Facebook Trovare i nostri volti e riconoscere gli amici nelle foto imbarazzanti scattate dieci anni fa è familiare alla maggior parte di noi. Tipicamente, la tecnologia funziona mappando la geometria di un volto; le relative posizioni e distanze tra occhi, naso, fronte, bocca e mento. È possibile utilizzare fino a 70 "punti di riferimento facciali" per dare un volto alla tua "firma facciale" e distinguerti dagli altri.
Uno degli aspetti positivi è che questa firma può essere utilizzata per trovare altri volti in un database con firme molto simili e per identificare il tuo volto in immagini o filmati dimenticati da tempo. Negli ultimi anni, grazie in parte alle capacità di riconoscimento facciale offerte più facilmente dai principali fornitori di servizi cloud, la stessa tecnica viene applicata per identificare le persone nelle foto non solo dei tempi del college ma fin dagli anni ’1860.
Regolazione foto
L'anno scorso, lo sviluppatore Vignesh Sankaran ha creato uno strumento in grado di riconoscere i volti dalla raccolta di immagini digitalizzate della Biblioteca di Stato del Nuovo Galles del Sud. L'applicazione online ha utilizzato le funzionalità di rilevamento e riconoscimento facciale di Amazon Web Services per selezionare i volti nelle fotografie dalla collezione di Sam Hood della biblioteca.
Hood ha lavorato come fotografo e fotoreporter prevalentemente nell'area di Sydney, in Australia, dal 1880 al 1950. Una raccolta di oltre 30.000 negativi di Hood è stata acquisita dalla biblioteca negli anni '1970.
"Facendo clic su un'immagine vengono visualizzati i risultati del rilevamento facciale con riquadri delimitati attorno ai volti rilevati. Le caselle di delimitazione colorate in blu scuro rappresentano i volti in cui sono stati rilevati volti simili nella raccolta di immagini, con un livello di confidenza del 95%”, ha descritto Sankaran.
Facendo clic su una casella blu vengono visualizzate altre foto in cui appare quel volto.
Potenzialmente, l’app potrebbe essere sviluppata per associare nomi a qualsiasi volto riconosciuto, rendendo molto più semplice per il personale della biblioteca la ricerca delle persone nella raccolta.
Un lavoro simile è in corso su scala più ampia negli Stati Uniti per abbinare i volti trovati nelle foto archiviate e inviate della Guerra Civile Americana.
Nel 2017, la collaborazione tra i ricercatori del Virginia Tech, del Virginia Center for Civil War Studies e della rivista Military Images ha portato allo sviluppo di CivilWarPhotoSleuth (CWPS).
Lo strumento utilizza un software di riconoscimento facciale per identificare 27 “punti di riferimento facciali” nelle fotografie d’epoca caricate dal pubblico. CWPS confronta quindi i punti di riferimento facciali unici con le decine di migliaia di foto nel suo archivio.
"Il riconoscimento facciale ci consente di trovare corrispondenze anche quando i peli del viso di un soldato cambiano, o se nel nostro archivio è presente una visione diversa di lui", hanno detto i creatori dello strumento.
“Uno dei maggiori punti di forza del sito è che più persone lo utilizzano, più diventa prezioso. Quando aggiungi una foto identificativa dalla tua raccolta, questa può immediatamente corrispondere a una foto misteriosa che un altro utente tenta di identificare da anni. Allo stesso modo, se cerchi una foto non identificata e all'inizio non trovi una corrispondenza, verrai automaticamente avvisato se una possibile foto corrispondente apparirà sul sito in qualsiasi momento in futuro", hanno aggiunto.
Una versione pubblica di site è stato rilasciato in agosto.
Valore del file
Questa funzionalità ha anche applicazioni aziendali, in particolare per le organizzazioni dei media che desiderano trovare filmati o foto rilevanti nei propri archivi video.
"Hanno milioni di ore di contenuti video e sono generalmente archiviati su più sistemi legacy, non sono presenti meta tagging e i processi di ricerca per trovare contenuti sono estremamente vecchi e manuali e riguardano più sistemi", spiega Angus Dorney, co-CEO. dalla società di tecnologia cloud Kablamo di Sydney e Melbourne.
"Se sei un giornalista presso un'organizzazione mediatica o lavori per un archivio governativo e qualcuno ti chiede un filmato specifico, cercare di trovarlo è molto difficile, dispendioso in termini di tempo e denaro", aggiunge.
Kablamo crea soluzioni che hanno una "esperienza utente simile a YouTube" per la ricerca di materiale d'archivio rilevante. Utilizzando gli strumenti di riconoscimento di volti e oggetti di AWS, gli utenti digitano semplicemente una persona o una cosa "e possono ottenere un elenco delle classifiche in ordine di priorità, dove si trova, ed essere in grado di fare clic e accedere immediatamente a 'quell'esempio'", afferma Dorney, ex generale gestore Rackspace.
I modelli di machine learning alla base di questa funzionalità, nel tempo, possono perfezionare e adattare il suo comportamento, rendendo i risultati più accurati e più utili per gli utenti.
"In realtà c'è un computer che inizia a funzionare come un cervello umano attorno a queste cose, il che è incredibilmente eccitante", aggiunge Dorney.
Un lavoro simile è stato svolto dalla società danese Vintage Cloud. Utilizza un'API di riconoscimento visivo offerta da Clarifai per applicare il meta tagging al vecchio materiale cinematografico in un prodotto chiamato Smart Indexing. L'azienda ha recentemente annunciato un database di 100.000 volti a cui i clienti possono accedere e confrontare con quelli trovati nelle immagini d'archivio.
"Immagina se un produttore venisse da te chiedendoti riprese di Marlon Brando, o di un grattacielo in fiamme, o di una Ford del 1976", ha affermato Peter Englesson, CEO di Vintage Cloud. "L'indicizzazione intelligente delle risorse di archivio ti consentirebbe non solo di stabilire se hai la clip che desideri, ma anche di accedervi immediatamente, offrendoti l'opportunità di realizzare il valore di quella risorsa."
da George Nott/Computerworld AU
