„Spune-mi ce chip ai ca sa-ti spun cine esti.“ Acesta e motoul noilor softuri de recunoastere a fetei umane, cu aplicatii importante in sistemele bancare si de securitate. In curind, pasaportul si cardul bancar ar putea fi inlocuite de sisteme audio-video in stare sa ne recunoasca dupa chip si dupa voce. Noile tehnici de autentificare dupa trasaturile biologice se bazeaza in buna masura pe tehnicile care permit recunoasterea automata a fetei. Miza inginerilor si psihologilor este sa gaseasca trasaturile care ne individualizeaza si care pot fi usor detectate, indiferent de unghiul sau de distanta fata de camera video, de sursa de lumina, de fundalul din spatele fetei, de efectele imbatrinirii sau de caciula si ochelarii dupa care ne ascundem. Cercetatorii romani angajati in astfel de proiecte explica pentru Cotidianul cum poate fi „invatat“ computerul sa recunoasca oamenii dupa chipurile lor. Inainte de a spune „Acesta este X sau Y“, computerul a trebuit sa „invete“ ce este de fapt un chip uman. In primele abordari, „fata a fost modelata sub forma unor contururi (linii drepte sau curbe) extrase din imagini monocrome. Forma si pozitiile relative ale acestor caracteristici duceau la clasificarea obiectului ca fata sau nu“, explica Vlad Popovici, cercetator la Institutul Elvetian de Bioinformatica din Lausanne. Experienta a dovedit ca o astfel de abordare este prea simplista pentru a putea detecta fata umana in situatii mai complexe decit cele din laborator. Un astfel de program ar confunda, de pilda, o statuie cu o fiinta umana. Din fericire, sistemele de detectie au evoluat spectaculos in ultimele decenii. La ora actuala, ele se bazeaza, printre altele, pe informatia extrasa din fluxuri video color care permit, de exemplu, distinctia intre un obiect inanimat si o fiinta umana. „Astazi sintem departe de simplele modele «geometrice» de acum 20-30 de ani, dar nu avem inca un sistem infailibil. Pentru imbunatatirea sistemelor, vor trebui combinate diverse metode de exploatare a surselor de informatie, cum sint utilizarea imaginilor video clasice, imaginile in 3D sau in alte spectre de lumina“, puncteaza bioinformaticianul. Pentru a putea construi programe de recunoastere a fetei umane, una dintre pistele promitatoare este oferita de psihologia perceptiei. Teodora Gliga este cercetator la Centrul pentru Studiul Creierului si al Dezvoltarii Cognitive de la Birkbeck College din Londra. Ea a urmarit felul in care cei mici invata sa recunoasca un chip uman, impreuna cu expresiile sale afective. „Recunoasterea incepe foarte devreme, insa imaturitatea aparatului vizual face ca, la inceput, detaliile sa nu fie accesibile. Un bebelus de o luna va recunoaste fetele pe baza conturului, a parului, a prezentei ochelarilor etc. Recunoasterea pe baza regularitatilor fizice se imbunatateste lent, pina spre sfirsitul adolescentei, insa chiar si un copil de un an va recunoaste usor o persoana familiara vazuta din profil sau sub o lumina diferita. Expresiile emotionale sint insa mai usor de recunoscut pentru ca implica modificari mai ample ale structurii fetei“, precizeaza Teodora Gliga. Pornind de la descoperirile din psihologie, pot fi create avataruri (modele umane sintetice) care sa ne salute cu „Buna ziua, domnule X“ sau sa ne intrebe de ce sintem tristi. La un astfel de proiect a participat Ioan Buciu, asistent universitar la Catedra de Electronica a Universitatii din Oradea. Pentru cinci ani, el a lucrat in Laboratorul de Analiza a Informatiei si Inteligenta Artificiala din Salonic. „Cercetarea a vizat crearea unui chip sintetic in stare sa recunoasca fetele umane, dar si expresiile diverselor stari afective“, explica Buciu. Folosind instrumente matematice avansate (de exemplu, filtre Gabor), mai intii au fost eliminate informatiile irelevante receptate de camera video (pixelii asociati obrazului sau fruntii), extragind doar trasaturile relevante, discriminatorii, in functie de orientarile spatiale verticale (nas) sau orizontale (ochi, buze). „Gura care se deschide mai larg cind zimbim sau ochii ce se schimba cind devenim furiosi sint elemente decisive pentru identificarea expresiei faciale afective“, exemplifica Ioan Buciu. Sistemele informatice puse la punct in prezent nu sint totusi perfecte. Probabilitatea recunoasterii corecte a unei fete merge pina la 98%, precizeaza Ioan Buciu. Mai departe, decizia revine omului. „In SUA, de pilda, bazele de date judiciare cuprind informatii biometrice (fata sau amprenta digitala ) a milioane de infractori. De exemplu, un astfel de soft poate compara portretul-robot al unui potential infractor cu cele, sa zicem, 70 de milioane de fotografii digitale din baza de date, reducind numarul suspectilor la 100 de persoane foarte asemanatoare, la chip, cu persoana urmarita. Programul e capabil sa identifice aceste persoane ca fiind similare cu infractorul cautat cu o probabilitate de 98%. Apoi intervine decizia umana prin care e identificat adevaratul infractor“, lamureste Buciu. Lista aplicatiilor nu se termina aici. Sistemele de securitate internationala care vor sa identifice teroristii sau cele de autentificare bancara abia asteapta sa traga foloase in urma softurilor de acest tip. Imposibilitatea crearii unui program perfect de recunoastere a fetei ridica, insa, probleme etice. „Imaginati-va ce ar insemna ca un individ sa fie identificat in mod eronat ca fiind un terorist doar pentru ca programul a comis o «mica» eroare“, atrage atentia Vlad Popovici. Padurea sau copacii? Incercind sa raspunda la intrebarea „Ce este relevant pentru un chip uman?“, unii ingineri se opresc la trasaturile locale, altii la contururile generale ale fetei. Cele doua abordari sint la fel de juste, pentru ca se pare ca asa functioneaza si perceptia umana. „Pe de o parte, ne diferentiem de altii prin mici detalii, citiva milimetri in plus intre ochi sau in lungimea nasului. Pe de alta parte, modelele biologice propun existenta unei perceptii globale, opuse celei locale. Recunoasterea ochilor unei persoane nu se poate face ignorind restul fetei“, exemplifica psihologul Teodora Gliga. Modelele informatice se impart pe aceleasi criterii. „Abordarea globala din modelarea matematica considera fata ca pe un tot unitar, un singur obiect ce trebuie detectat, pe cind abordarea «pe componente» detecteaza, de exemplu, ochii, nasul si gura si abia apoi verifica daca pozitiile lor relative sint plauzibile“, explica informaticianul Vlad Popovici. Pentru cele mai importante stiri ale zilei aboneaza-te la Newsletter-ul de stiri generale Acasa.ro