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利用AI识别减少儿童贩卖,增加救援行动支持

利用AI识别减少儿童贩卖,增加救援行动支持

据联合国儿童基金会统计,每年有120万儿童被贩卖。为帮助识别和营救贩运受害者,乔治华盛顿大学,Adobe和坦普尔大学的研究人员发布了一个名为Hotels-50K的新数据集,并开发了一种基于AI的算法,可用于识别儿童被关押的可能的位置。

研究人员在最近发表的一篇论文中表示,“从酒店房间的图像中识别酒店对人口贩运调查非常重要。图像直接将受害者与地点联系起来,可以帮助确认受害者被贩卖的地点。”

这个想法是帮助执法和救援组织选择一个特定的酒店房间,并使用这些图像来尝试救援。

从2016年开始,该团队从超过5万家酒店收集了超过一百万张图片,然后可以与贩运者发布的在线广告相匹配,他们经常在酒店房间拍摄受害者的照片。

该团队制定的基线方法目前正由人口贩运调查人员与国家失踪与受虐儿童中心(NCMEC)一起使用,该中心是一家美国非营利组织,参与打击贩卖儿童活动。

利用AI识别减少儿童贩卖,增加救援行动支持

任何人都可以使用应用程序TraffickCam来帮助改进算法。到目前为止,全世界有超过15万人拍摄了酒店房间的照片,并通过应用程序提交。

研究人员在他们的论文中指出:“这些图片包括从旅游网站上专业拍摄的照片,以及从移动应用程序上的众包图片,它们与现实调查中分析的图片类型更相似。”

研究人员使用NVIDIA Tesla GPU与cuDNN-accelerated TensorFlow深度学习框架,训练了一个基于ResNet 50的卷积神经网络,来识别酒店房间图片中的酒店。

酒店识别既可以作为分类任务(预测给定图像的标签)和检索任务(查找与查询最相似的数据库图像)。Hotels-50K的评估套件支持两种变体。

除了论文之外,研究人员还在GitHub上公开了他们的代码。该论文的共同作者Abby Stylianou说,“我们希望将训练数据量增加10倍。”

通过在云上添加更多训练数据和使用GPU资源,NCMEC等组织可以对所有存档的调查图像进行查询。

论文:
arxiv.org/pdf/1901.11397.pdf

开源:
github.com/GWUvision/Hotels-50K

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