Gait recognition: Makikilala ka ng AI batay sa kung paano ka naglalakad

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Pebrero 1, 2023

Kahit na ang paraan ng paglalakad ng mga tao ay magagamit upang makilala sila, tulad ng fingerprint. Ang lakad ng isang indibidwal ay nagpapakita ng isang natatanging lagda na maaaring suriin ng mga algorithm ng machine learning upang makilala ang isang tao mula sa isang larawan o video, kahit na hindi nakikita ang kanilang mukha.

Konteksto ng pagkilala sa lakad

Ang pinakakaraniwang uri ng pag-aaral ng lakad ay ang pagproseso ng mga temporal na pattern at kinematics (ang pag-aaral ng paggalaw). Ang isang halimbawa ay ang knee kinematics batay sa iba't ibang marker set sa tibia (isang buto sa binti), na kinalkula ng segmental optimization (SO) at multi-body optimization (MBO) algorithm. Ginagamit din ang mga sensor gaya ng radio frequency (RFS), na sumusukat sa baluktot o pagbaluktot. Sa partikular, ang RFS ay maaaring ilagay sa mga sapatos, at ang data ng komunikasyon ay ipinadala sa isang computer sa pamamagitan ng Wi-Fi upang makita ang mga paggalaw ng sayaw. Maaaring subaybayan ng mga sensor na ito ang upper at lower limbs, ulo, at torso.

Ang mga modernong mobile phone ay nilagyan ng iba't ibang sensor, tulad ng mga accelerometer, magnetometer, inclinometer, at thermometer. Ang mga tampok na ito ay nagpapahintulot sa telepono na subaybayan ang mga matatanda o may kapansanan. Bukod pa rito, maaaring matukoy ng mga mobile phone ang mga galaw ng kamay habang nagsusulat at pagkilala sa paksa gamit ang paggalaw ng lakad. Nakakatulong din ang ilang app na subaybayan ang mga pisikal na paggalaw. 

Ang isang halimbawa ay Physics Toolbox, isang open-source na app sa Android. Binibigyang-daan ng program na ito ang mga user na ma-access ang iba't ibang sensor, na kinabibilangan ng linear accelerometer, magnetometer, inclinometer, gyroscope, GPS, at tone generator. Maaaring ipakita at i-save ang data na nakolekta bilang isang CSV file sa telepono bago ipadala sa Google Drive (o anumang serbisyo sa cloud). Ang mga function ng app ay maaaring pumili ng higit sa isang sensor upang mangalap ng iba't ibang mga punto ng data nang sabay-sabay, na nagreresulta sa lubos na tumpak na pagsubaybay.

Nakakagambalang epekto

Ang teknolohiya sa pagkilala ng lakad ay lumilikha ng isang pagkakakilanlan sa pamamagitan ng pagtutugma ng silhouette, taas, bilis, at mga katangian ng paglalakad ng isang tao sa impormasyon sa isang database. Noong 2019, pinondohan ng US Pentagon ang pagbuo ng teknolohiya ng smartphone para matukoy ang mga user batay sa kanilang paglalakad. Ang teknolohiyang ito ay malawak na ipinamahagi ng mga tagagawa ng smartphone, gamit ang mga sensor na nasa mga telepono na. Tinitiyak ng feature na ito na ang nilalayong user o may-ari lamang ang makakahawak sa telepono.

Ayon sa isang 2022 na pag-aaral sa Computers & Security journal, ang paraan ng paglalakad ng bawat tao ay natatangi at maaaring gamitin para sa mga layunin ng pagkakakilanlan ng user. Ang layunin ng pagkilala sa lakad ay upang patotohanan ang mga user nang walang tahasang pagkilos, dahil patuloy na nire-record ang nauugnay na data habang naglalakad ang tao. Samakatuwid, ang transparent at tuluy-tuloy na proteksyon ng smartphone ay maaaring ibigay gamit ang gait-based na authentication, lalo na kapag ginamit kasama ng iba pang biometric identifier.

Bukod sa pagkakakilanlan, ang mga tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ay maaaring gumamit ng pagkilala sa lakad upang subaybayan ang kanilang mga pasyente nang malayuan. Ang isang posture analysis system ay maaaring makatulong sa pag-diagnose at maiwasan ang iba't ibang mga kakulangan, tulad ng kyphosis, scoliosis, at hyperlordosis. Ang sistemang ito ay maaaring gamitin sa bahay o sa labas ng mga medikal na klinika. 

Tulad ng lahat ng mga sistema ng pagkilala, may mga alalahanin tungkol sa privacy ng data, partikular na biometric na impormasyon. Itinuturo ng ilang mga kritiko na ang mga smartphone ay nakakakolekta na ng masyadong maraming data mula sa mga gumagamit sa unang lugar. Ang pagdaragdag ng higit pang biometric na data ay maaaring magresulta sa ganap na pagkawala ng mga tao sa kanilang anonymity at paggamit ng mga pamahalaan ng impormasyon para sa pampublikong pagsubaybay.

Mga implikasyon ng pagkilala sa lakad

Maaaring kabilang sa mas malawak na implikasyon ng pagkilala sa lakad ang: 

• Ang mga tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ay gumagamit ng mga naisusuot upang subaybayan ang mga paggalaw ng pasyente, na maaaring makatulong para sa mga pisikal na therapy at mga programa sa rehabilitasyon.
• Ginagamit ang mga sensor para sa mga device na tumutulong sa matatanda na maaaring magmonitor ng mga paggalaw, kabilang ang pag-aalerto sa mga kalapit na ospital para sa mga aksidente.
• Ginagamit ang pagkilala sa lakad bilang karagdagang biometric identification system sa mga opisina at ahensya.
• Mga smart device at wearable na awtomatikong nagde-delete ng personal na impormasyon kapag naramdaman nilang hindi na ito isinusuot ng mga may-ari sa loob ng isang partikular na panahon.
• Mga insidente ng maling pag-aresto o pagtatanong ng mga tao gamit ang ebidensya ng pagkilala sa lakad.

Mga tanong na ikokomento

• Paano pa sa tingin mo ang mga kumpanya ay gagamit ng mga teknolohiya sa pagkilala sa lakad?
• Ano ang mga potensyal na hamon ng paggamit ng gait bilang isang identifier?