研究团队开发AI系统,仅通过足迹来识别身份

研究团队开发AI系统,仅通过足迹来识别身份现在识别技术有指纹扫描,虹膜扫描,甚至可能是眼睛注视扫描,但基于脚步的生物识别技术呢?德里印度理工学院的研究人员发表的新论文描述了AI仅通过足迹来识别一个人的研究。

研究人员在题为“Person Identification using Seismic Signals generated from Footfalls”的论文中描述了该系统。它基于雾计算架构,该架构采用边缘设备来执行大部分计算,存储和涉及数据收集的沟通(该团队指出,这可以通过最小化带宽和能源需求来降低成本)。

他们写道,“通过我们的方法,个人只需要穿过传感器的活动区域,人类识别系统在各个领域都有重要应用。”

该系统由三层组成:物质(传感器与低端处理器配对,嵌入式处理器与收发器配对);雾(嵌入式处理器和收发器);和云(服务器)。物质层,在此实施中由Raspberry Pi Zero,地震检波器(将地面运动转换为电压的地面运动传感器)和远程收发器模块组成,自动提取代表人流量的地震信号部分,并在将其通过ZigBee发送到雾层之前压缩它。雾层,一个Raspberry Pi 3模型B接收足球信号,解压缩它,从中提取重要特征,并在将信号通过以太网或Wi-Fi传递到云之前对信号进行分类。最后,云执行推理。

为了训练能够区分步骤的机器学习模型,研究人员除了长度和节奏(两个连续的脚步之间的差距)之外,还收集了脚步的时间和频率。该团队声称,在一个月内,他们使用地震检波器从8名赤脚测试参与者那里收集了大约46000个足迹,这是同类数据集中最大的。

他们认为,在现实世界中,数据收集最好通过将“监控区域”(例如学院或工厂)划分为区域(工厂楼层,部门)和子区域(房间,医院病房)来实现。

在模型训练过程中,研究小组发现,每级大约要875个足迹(大约8分钟的步行)达到85%以上的准确率,但他们的结果最终超过了基线。在测试过程中,表现最佳的AI系统从七个连续的足迹将个人与人的足迹相匹配,有92.29%准确率。

但该系统的一个显著缺点是它无法一次识别多个人,两个或更多人会混淆系统。研究人员将此留给未来的工作,但相信当前的迭代可以可靠地用于登记教室或车间出勤,检测入侵者和控制家用电器。

团队表示“这种生物识别系统的主要优点是地震传感器可以很容易地被伪装,逃避检测是不可能的,因为脚步模式是无法模仿的,它不会侵犯个人隐私,并且它对环境参数不太敏感,超越了个人解码和制造原始信号的能力。”

本文为ATYUN(www.atyun.com)编译作品,ATYUN专注人工智能
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