Полиция будет выявлять педофилов в Сети с помощью распознавания рук

Полиция будет выявлять педофилов в Сети с помощью распознавания рук

Полиция будет выявлять педофилов в Сети с помощью распознавания рук

Исследователи просят общественность принять посильное участие в создании базы данных человеческих рук. Впоследствии, по задумке специалистов, эта база поможет правоохранителям ежедневно идентифицировать десятки тысяч педофилов.

Эксперты-криминалисты могут вычислить подозреваемых по фото- или видеоматериалам, на которых запечатлены преступные действия в отношении несовершеннолетних.

Для этого специалистам достаточно проанализировать тыльную сторону ладони и сравнить рисунок вен и сосудов с рукой подозреваемого в растлении малолетних.

Однако на сегодняшний день такая процедура занимает много времени — минимум две недели на каждый случай. При этом процент точных идентификаций злоумышленников составляет 86.

Именно поэтому специалисты Ланкастерского университета вместе с учёными из Университета Данди решили автоматизировать процесс с помощью новой системы распознавания рук.

В случае успешной реализации полицейские смогут найти подозреваемого в незаконном обращении с детьми без необходимости проводить сравнения, на которые уходит слишком много времени.

Система распознавания рук должна ежедневно анализировать десятки тысяч подобных изображений. По словам специалистов, нововведение позволит легче подготовить доказательную базу для суда.

«Нам нужно понять, как отделять сосуды на руке белого человека и китайца. Поэтому нам нужен целый спектр образцов от лиц разных возрастов и национальностей. Мы просим людей сделать несколько снимков своих рук на камеры смартфонов, используя при этом наше приложение. После этого нужно будет отправить эти фотографии нам», — объясняет один из главных исследователей Брайан Уильямс.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru