Tehnologije umetne inteligence se že dolgo uporabljajo v sistemih za prepoznavanje obrazov in iskanje ljudi s pomočjo CCTV kamer. Vendar to še zdaleč niso edini parametri, ki jih lahko uporabimo za iskanje. Na primer, skupina raziskovalcev v Indiji je usposobila umetno inteligenco za iskanje pravih ljudi glede na njihovo višino, spol in oblačila, ki jih nosijo.
Ta tehnologija se lahko komu zdi zelo čudna, saj "prepoznate" ljudi po njihovih obrazih, lahko dobite bolj natančne podatke. A ni tako. Raziskovalci sami dajejo primer. Predstavljajte si, da poznate le določene parametre iskanja in približno lokacijo. In namesto da bi gledali ves material z vseh kamer, lahko ustvarite prošnjo na primer za "ženske v rdečih majicah, katerih višina je 153 centimetrov." To bo zožilo iskanje in znatno zmanjšalo čas za identifikacijo določene osebe.
Sistem temelji na konvolucijski nevronski mreži (CNN). To je podvrsta nevronskih mrež, ki temelji na tehnologiji globokega strojnega učenja. CNN pri svojem delu uporablja nekatere značilnosti delovanja vidne skorje možganov. Če ga poskusite razložiti v preprostem jeziku - obstajajo segmenti, ki se odzivajo na preproste signale (na primer prisotnost rdeče barve) in obstajajo bolj zapleteni - konglomeracija preprostih funkcij (na primer vse vrste srajc). Veliko majhnih segmentov je lahko del večjih (majice, majice, hlače itd. So lahko rdeče). Na konstrukciji povezav med segmenti lahko nevronska mreža sklepa o prisotnosti določenih predmetov in njihovih lastnosti.
Kar se tiče samega algoritma, je trenutno natančnost njegovega dela približno 60% (v povprečju nevronska mreža pravilno ugiba 28 ljudi od 41). To se morda ne zdi dovolj, vendar je to le prva različica algoritma, ki jo bomo izboljšali. Kot so sami razvijalci zapisali, Vladimir Kuznecov