Dáng đi của mỗi cá nhân chúng ta cũng giống như những bông hoa tuyết, là duy nhất và không trùng lặp.

Hiểu được điều này, các nhà khoa học công nghệ đã phát triển một hệ thống mới & hiệu quả giúp nhận dạng con người qua dáng đi, sử dụng trí thông minh nhân tạo. Và trên lý thuyết, nó có thể thay thế máy quét võng mạc, thay thế công nghệ nhận diện dấu vân tay và có thể cả các trạm kiếm soát an ninh chúng ta đang sử dụng.

Hệ thống này có thể nhìn ra các điểm đặc biệt trong dáng đi của một người, và sử dụng các điểm đó để nhận dạng con người với độ chính xác gần như hoàn hảo – theo một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (một tạp chí xuất bản bởi cộng đồng máy tính IEEE). Hệ thống mới này, với tên gọi SfootBD, có thể mang lại độ chính xác gấp 380 lần so với các phương pháp trước đây, và nó không đòi hỏi con người "phải đi chân trần thì mới có thể hoạt động chính xác". Nó ít ảnh hưởng đến con người hơn các hệ thống xác thực dựa trên sinh trắc hành vi khác, chẳng hạn như máy quét võng mạc hay dấu vân tay, nhưng chính điều này lại gây ra một mối lo ngại khá lớn về vấn đề quyền riêng tư – vì nó có thể được sử dụng bí mật.
 

Hệ thống này có thể nhìn ra các điểm đặc biệt trong dáng đi của một người.

"Mỗi con người có khoảng 24 yếu tố và chuyển động khác nhau khi di chuyển, do đó, mỗi người khác nhau sẽ có dáng đi khác nhau và dáng đi đó là duy nhất" – Ông Omar Costilla Reyes – tác giả chính của nghiên cứu mới này – và một nhà khoa học về công nghệ của trường đại học Manchester cho biết trong một cuộc phỏng vấn.

Theo Gizmodo, để tạo ra hệ thống SfootBD, Reyes đã xây dựng một cơ sở dữ liệu gồm 20.000 tín hiệu bước chân từ hơn 120 người khác nhau. Cho đến giờ, đây vẫn là cơ sở dữ liệu lớn nhất về bước chân của con người. Mỗi dáng đi được xác định bằng một miếng đệm đo áp lực được gắn lên sàn và một chiếc camera có độ phân giải cao. Một hệ thống sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) thu thập những dữ liệu đó, phân tích sự phân bổ trọng lượng qua mỗi bước chân, tốc độ đi và phân tích không gian ba chiều của mỗi bước chân. Điều quan trọng là hệ thống AI nói trên xem xét rất cẩn thận mọi khía cạnh của dáng đi, chứ không quá tập trung vào hình dạng của dấu chân để lại.
 

Hệ thống AI sẽ xem xét rất cẩn thận mọi khía cạnh của dáng đi, chứ không quá tập trung vào
hình dạng của dấu chân để lại.
 

Reyes cho biết: "Để tập trung vào phương pháp nhận diện dáng đi bằng cách theo dõi lực tác động lên sàn nhà trong một bước chân là rất khó khăn. Bởi việc phân biệt các lực khác nhau từ bước chân của những người khác nhau là điều không hề đơn giản. Và đó là lý do chúng tôi nghiên cứu về hệ thống AI mới này giúp giải quyết thách thức nói trên từ một góc độ mới mẻ và đầy tiềm năng".

Trước đây, các nhà khoa học chỉ có thể nhận dạng được bước chân của con người khi họ không đi giày, và hiện nay, chúng ta có hẳn một công nghệ hình ảnh 3D giúp so sánh dáng đi của một người với hệ thống cơ sở dữ liệu về dáng đi. Công nghệ mới này mang lại độ chính xác cao hơn, dù nó yêu cầu sử dụng miếng đệm áp lực gắn trên sàn nhà.

Để thử nghiệm hệ thống SfootBD, đội nghiên cứu của Reyes đã tiến hành theo dõi những người tham gia trong các ngữ cảnh khác nhau: tại các trạm kiểm soát an ninh sân bay, tại nơi làm việc, và tại nhà của họ. Các nhà nghiên cứu cũng thử nghiệm một nhóm những người được yêu cầu mạo danh người khác để xem trí thông minh nhân tạo của hệ thống này có thể phát hiện ra nếu có người cố tính bắt chước bước chân, dáng đi của người khác hay không (nếu có thể bắt chước).

Kết quả cho thấy, hệ thống đạt độ chính xác trung bình đạt 100% khi nhận diện các cá nhân, tỷ lệ lỗi là 0.7%. Đây rõ ràng là kết quả đáng kinh ngạc, và là một dấu hiệu cho thấy công nghệ cao rất có ích và hiệu quả trong cuộc sống thực thường ngày của chúng ta.
 

Hệ thống đạt độ chính xác trung bình đạt 100% khi nhận diện các cá nhân.
 

Hệ thống mới này cũng có một vài hạn chế. Như đã đề cập ở trên, SfootBD yêu cầu sử dụng các miếng đệm sàn có chức năng đo áp lực và một chiếc camera độ phân giải cao, do đó, không phải ở đâu cũng sử dụng được. Hơn nữa, SfootBD chỉ có tác dụng mạnh khi nó có cơ sở dữ liệu lớn, bởi hệ thống này chỉ nhận diện những người đã được theo dõi, ghi lại và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống. Cách tiếp cận như vậy không được linh động cho lắm, và khả năng mở rộng là không cao, bởi việc thu thập và lưu trữ các "đặc điểm" dáng đi của con người theo thứ tự chắc chắn sẽ khó hơn việc lưu trữ những bức ảnh nhận diện khuôn mặt. Cuối cùng, như đã đề cập phía trên, vẫn là vấn đề về quyền riêng tư khi công nghệ này có thể được sử dụng một cách bí mật và lén lút để theo dõi người khác mà họ không hề hay biết.

Rõ ràng, đây là một tiến bộ đáng ghi nhận trong nền công nghệ trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh như hiện tại. Nhưng chỉ có thời gian mới chứng minh được tính ứng dụng thực tế của phương pháp này trong thế giới thực của chúng ta.
 

Theo Khoahoc.tv