Podprahové vyhledávání

Počet snímků zaznamenaných každý den bezpečnostními kamerami výrazně převyšuje schopnost lidských analytiků je prozkoumat. Systémy počítačového vidění moc nepomáhají: jsou stále příliš primitivní, než aby rozeznaly tuláka od pošťáka. Vědci však tvrdí, že lidský mozek dokáže podvědomě zaregistrovat anomálii ve scéně – řekněme stín, kde by žádný být neměl – mnohem rychleji, než ji může člověk vizuálně a verbálně identifikovat. Pokud by počítače dokázaly nějak monitorovat mozek a označovat tyto aha momenty, analytici dohledu by mohli být schopni skenovat mnohonásobně více obrázků za hodinu.

Ilustrace Martin O’Neill

To je to, co Paul Sajda, bioinženýr z Laboratoře pro inteligentní zobrazování a neurální výpočty na Kolumbijské univerzitě, doufá, že to umožní svým kortikálně propojeným systémem počítačového vidění neboli C3Vision. Sajdův prototyp, postavený s grantem americké Agentury pro pokročilé obranné výzkumné projekty, obsahuje kapotu elektrod, která je umístěna na hlavě subjektu, kde monitoruje změny v elektrické aktivitě mozku. Počítač zkoumá tyto změny a hledá nervové signatury zajímavých událostí a obrázků, zatímco subjekt sleduje video běžící desetinásobkem normální rychlosti. Označené snímky se vyberou pro intenzivnější vyšetření.

Tento příběh byl součástí našeho vydání z července 2006

• Viz zbytek čísla
• předplatit

Naším cílem je zrychlit [vizuální] vyhledávání o 300 procent, říká Sajda. Systém je navržen nejen pro hledání velmi specifických cílů, ale také pro to, co si analytici obrazu myslí, že jsou „neobvyklé“, což je u systému počítačového vidění velmi obtížné.

Taková zařízení by mohla pomoci úředníkům činným v trestním řízení nebo protiteroristickým úředníkům odhalit známky podezřelé aktivity, které by jinak proklouzly při skenování sledovacích snímků. Jakýkoli systém, který může pomoci zpracovat tyto snímky a upřednostnit je, pokud jde o pravděpodobnost, že budou obsahovat důležitá data, je obrovským zlepšením oproti současné situaci, říká Leif Finkel, profesor bioinženýrství na Pensylvánské univerzitě, který byl Sajdovým poradcem pro doktorskou práci.

Mimo bezpečnostní sféru mohli radiologové napojení na systém C3Vision rychle prohlížet stovky mamografů, aby identifikovali ty, které vyžadují bližší pohled, a fotovýzkumníci je mohli použít k vyčlenění obrázků konkrétní osoby mezi miliony fotografií na webu. Lidé jsou úžasně přesní v identifikování toho, zda byl konkrétní snímek – řekněme Marilyn Monroe nebo Washingtonův památník – prezentován jako jedna fotografie ze série stovek, dokonce i při rychlosti 10 až 20 snímků za sekundu, říká Finkel.

Podle Sajdových nedávných testů subjekty zaznamenaly 90 procent podezřelých snímků v sérii běžící rychlostí 10 snímků za sekundu.

Myslím, že je příliš brzy na to říci, zda tento konkrétní přístup bude fungovat v reálných aplikacích, říká Misha Pavel, profesor biomedicínského inženýrství na Oregon Health Sciences University. Nepochybuji však, že se z tohoto přístupu poučíme a důsledky mohou být zcela neočekávané, nové aplikace.

skrýt