Ricerca subliminale

Il numero di immagini registrate ogni giorno dalle telecamere di sicurezza supera di gran lunga la capacità degli analisti umani di esaminarle. I sistemi di visione artificiale non sono di grande aiuto: sono ancora troppo primitivi per distinguere un vagabondo da un postino. Ma i ricercatori affermano che il cervello umano può registrare inconsciamente un'anomalia in una scena - diciamo, un'ombra dove non dovrebbe essercene una - molto più velocemente di quanto una persona possa identificarla visivamente e verbalmente. Se i computer potessero in qualche modo monitorare il cervello e segnalare questi momenti aha, gli analisti della sorveglianza potrebbero essere in grado di scansionare molte più immagini all'ora.

Illustrazione di Martin O'Neill

Questo è ciò che Paul Sajda, un bioingegnere presso il Laboratory for Intelligent Imaging and Neural Computing della Columbia University, spera di consentire con il suo sistema di visione artificiale corticale, o C3Vision. Il prototipo di Sajda, costruito con una sovvenzione dell'Agenzia per i progetti di ricerca avanzata della difesa degli Stati Uniti, include un cofano di elettrodi che viene posizionato sulla testa di un soggetto, dove monitora i cambiamenti nell'attività elettrica del cervello. Un computer esamina questi cambiamenti per le firme neurali di eventi e immagini interessanti, mentre il soggetto guarda un video in esecuzione a 10 volte la sua velocità normale. Le immagini contrassegnate vengono selezionate per un esame più approfondito.

Questa storia faceva parte del nostro numero di luglio 2006

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Puntiamo ad accelerare la ricerca [visiva] del 300 percento, afferma Sajda. Il sistema è progettato non solo per trovare obiettivi molto specifici, ma anche cose che gli analisti di immagini ritengono 'insolite', il che è molto difficile da fare con un sistema di visione artificiale.

Tali dispositivi potrebbero aiutare le forze dell'ordine o i funzionari dell'antiterrorismo a individuare segni di attività sospette che altrimenti sfuggirebbero durante la scansione delle immagini di sorveglianza. Qualsiasi sistema che può aiutare a elaborare quelle immagini e dare loro la priorità in base alla probabilità di contenere dati importanti è un grande miglioramento rispetto alla situazione attuale, afferma Leif Finkel, professore di bioingegneria all'Università della Pennsylvania, che è stato relatore della tesi di dottorato di Sajda.

Al di fuori del regno della sicurezza, i radiologi collegati al sistema C3Vision potrebbero esaminare rapidamente centinaia di mammografie per identificare quelle che richiedono uno sguardo più attento e i ricercatori fotografici potrebbero usarlo per individuare le immagini di una persona in particolare tra i milioni di fotografie sul Web. Le persone sono incredibilmente precise nell'identificare se una particolare immagine, ad esempio di Marilyn Monroe o del Monumento a Washington, è stata presentata come una foto su una serie di centinaia, anche a una velocità di 10-20 immagini al secondo, afferma Finkel.

Secondo i recenti test di Sajda, i soggetti hanno individuato il 90% delle immagini sospette in una serie di 10 immagini al secondo.

Penso che sia troppo presto per dire se questo particolare approccio funzionerà in applicazioni reali, afferma Misha Pavel, professore di ingegneria biomedica presso l'Oregon Health Sciences University. Ma non ho dubbi che impareremo da questo approccio e le conseguenze potrebbero essere applicazioni completamente inaspettate e nuove.

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