Aurpegira begiratuta ezagutzen zaituen makina

Inolako identifikazio-txartelik gabe sartzen uzteko erabil daiteke Ibermaticak garatutako sistema (Argazkia: Globetrotting camera) .

Gizakiok 100 mila miloi neurona inguru ditugu garunean. Elkarri lotuta, sare zabal bat eratzen dute. Neuronen lanari esker, inguruan antzematen duguna geureganatu eta uler dezakegu, eta, informazio hori abiapuntutzat hartuta, ezagutza metatuz joaten gara. Hain zuzen, neurona-sarean harrapatuta geratzen dira ikasten ditugun gauza guztiak.

Gure garunaren jarduteko modua imitatzen duen sistema bat garatu du Ibermaticak Zamudion, zenbait aplikazio garatzeko. Neurona-sare artifizialak ditu sistemak, eta, oinarrian, sare horiek sistemari irakasten dioten mundua antolatzen dute, "guk mendian edo kalean ikusten ditugun farolak, animaliak eta zuhaitzak elkarrengandik desberdintzeko antolatzen ditugun bezala", azaldu du Ibermaticako Aitor Morenok.

Aplikazio jakinetan erabiltzeko garatzen dihardute Ibermatican sistema hori. Erabileretako batean, sistema eraikinen sarreran jarri nahi dute, erregistratutako pertsonei bakarrik sartzen utz diezaion. Sistemak baimendutako pertsonen aurpegiak ezagutu behar ditu, eta ezagututako haiei automatikoki zabalduko die hesia.

64 x 64 laukitxoko karratuetara bihurtzen ditu sistemak ematen zaizkion argazkiak. .

Sistemaren muina, irakastea

Nola lor daiteke makina bat gai izatea aurpegi bat ikusi eta berehala ezagutzeko? Lehenengo pausoa sistemari pertsonak zein diren irakastea da, bakoitzari buruzko informazioa prozesa dezan. "Erregistratu nahi dugun pertsonaren zenbait argazkiren bidez" egiten da hori, Ibermaticako Maitane Garmendiak azaldu duenez.

Argazkiak ordenagailura pasatzean, sistemak, gris bihurtzen ditu koloreak, hau da, zuri-beltzera aldatzen ditu argazkiak. Ondoren, 64 x 64 laukitxoko matrize batean sartzen du argazki bakoitza, eta matrize horretan gordetzen du argazki bakoitzaren informazioa. Nolabait, 64 x 64 laukitxoko karratu handi batera bihurtzen du argazkia.

Pertsona bakoitzaren hainbat argazki sartzen dituzte sisteman, eta bakoitzarekin errepikatzen dute prozesua. "Horrela lortzen dugu sistema trebatzea", dio Garmendiak. Argazkiak hainbat posiziotan ateratakoak dira, sistemak pertsona horren ezaugarri nagusiak barneratu ditzan. "Oinarrian duen sare-egituraketari esker egiten du hori", argitu du Morenok.

Argazkiak barneratuz joan ahala, sistema ikasiz joaten da. Akatsak ere egiten ditu, hala ere. Ikasia duenarekin, irudi bat jasotzen duenean, sailkatu egiten du, eta, ez badu asmatzen, akats bat sortzen da. Akats horren gainean berriro esan behar izaten diote zein den sailkapen ona, eta, hala, "poliki-poliki trebatzen dugu", dio Garmendiak. Zenbat eta saio gehiago izan, orduan eta akats gehiago egingo ditu sistemak, eta, zuzentzeari esker, gero eta hobeto ezagutuko ditu iristen zaizkion elementuak.

Argazki berri bat erakusten zaion bakoitzean, metatuta dauzkan argazkiekin alderatzen du. Bi argazkiren ezaugarrien artean ehuneko altu batean antzekotasuna dagoela ziurtatzen badu, aurrera egiten utziko dio langileari. Bestela, ez dio eraikinean sartzen utziko.

Supermerkatuetan, adibidez, produktu merkeago baten etiketa garestiago baten etiketaren ordez jartzea saihesteko balio lezake sistemak

Kozumel

Sarrera kontrolatzeko baino gehiagorako

Pertsonei pasatzen uzteko ez ezik, beste gauza askotarako erabil daiteke Ibermatican garatutako sistema hau. Esate baterako, supermerkatuetan iruzurra saihesteko. Kutxatik pasatzean, benetako produktua kobratzen dela kontrolatzeko erabil daiteke, eta, adibidez, produktu merkeago baten etiketa garestiago baten etiketaren ordez jartzea saihesteko. Kobratzaileek normalean ez dute denborarik izaten horrelakoak egiaztatzeko, eta neurona artifizialen sistema lagungarri izan dezakete. Sistemak, kutxan jarritako kamera baten bidez, produktuaren itxurari antzematen dio, eta jarria duen etiketa berez dagokiona ote den egiaztatzen du. Sistemak ikasi egiten du paketeek eta edukiek zer itxura duten kanpotik, eta, horrela, iruzurra saihesten da.

irudiak behin eta berriz sartzen zaizkiolako izan ditzake aplikazio horiek guztiak sistemak. Pertsona edo produktu jakin baten argazki asko sartuta, modu fidagarriagoan eta konfiantza handiagoz lotuko dizkio sistemak hautematen dituen ezaugarri nagusiak identifikatu behar duen horri.

Gauza guztiek bezala, ordea, puntu bateraino bakarrik errepikatu behar da trebakuntza hori. Izan ere, "behar baino argazki gehiago sartzen bazaizkio, sistemak, inferitzeari utzi, eta ikasi egiten du", argitu du Garmendiak. Esate baterako, sistemari askotan esaten bazaio pertsona bat pertsona hori dela, eta, pertsona horrek egun batean bizarra luzatzen uzten badu adibidez, sistemak ez du ezagutuko. Izan ere, pertsona horren irudi zehatza aurkitzen ez duen bitartean ez du pertsona hori dela erabakiko.

Ortzadar-e n argitaratua