人工智能正在运用“超声波”来跟踪人们的运动 (到了人工智能)

随着技术的进步，反对侵入性技术的情绪日益高涨，技术社区和学术界一直在开发新的替代方案，以取代现有的*，使之更容易为人们所接受。这种技术的一个例子是中国最新训练的人工智能，它可以通过回声定位来探测和判断。国内一名研究人员发现了一种通过人工智能来平衡安全和隐私的方式。人工智能可以让电脑进行回声定位。通过训练人工智能从声音传感器阵列中筛选信号，*可以慢慢学会只运用*来分析你的动作——站立、坐着、跌倒。武汉理工大学的郭新华博士说，新开发的*对隐私倡导者来说更容易接受，因为它不像*头或面部识别软件那样具有侵入性。由于人工智能依赖于回声定位和*（相似于让人们在黑暗中导航的技术），它不会侵犯隐私，因为它不录制任何*或音频。这意味着它只*运动，而不是人本身。“人类活动识别在智能家居监控、火灾探测与救援、医院患者管理等领域得到了广泛的使用。声波是一种有效的人类活动识别方式，”郭新华博士在他的研究中写道。“传统的方式是运用一个或几个*传感器来接收信号，这需要从接收到的数据中提取许多特征量，以提升识别精度。”该*采用二维声阵和卷积神经网络。一个单一的特征量被用来描述人类活动的声音并识别这些活动。对于那些坚持*精度的人，研究人员进行的测验结果显示，时域数据为.5%，频域数据为%。这一精度水平超过了运用面部识别软件的准确率。除了人脸识别技术，据说新*的性能优于k近邻和支持向量机等其他运动*技术。然而，郭承认，该*能够更好地识别静态运动，比如坐着或站着不动，而不是运动本身。这是意料之中的，作者解释说，因为跌倒和走路会导致人们移动方式的个体不一样，这使得计算机很难计算出一般的声学模式。但是在未来的研究中，研究者的目标是在他的发展中搞定这个差距。它可能在许多使用中得到使用随着时间的推移，通过进一步的研究，这个新*可能会得到改进，它可以用于从健康、家庭安全到执法行动的大量不一样使用。该*可以让看护人员监控独居老人在家中摔倒的情况，或者*病房内病人的安全情况。这个*的可能性和潜力是无限的。它可以安装在公共场所，监测火车、人行道和公共多功能车的运动，以防止人们受到性*扰或*行为，相似于卫星被用来捕捉海洋的热图像，用于巡逻沉船、海上碰撞和其他海上事件。然而，由于该*只记录运动，不像面部识别和监控*头，它没有识别的潜力。专业人士们认为，这一功能可能是科技领域安全和隐私之间的完美平衡。反对面部识别的呼声这对隐私权倡导者和普通人来说可能是个好消息。此后，对于人脸识别技术软件可能侵犯隐私的问题，喧闹声一直很高。科学界也与倡导者一致，认为面部识别技术是一种幼稚的技术，需要监管，因为它践踏了人们的隐私权。直到最近，有报告显示，执法机构一直在运用面部识别技术来搞定犯罪，有时是以创造性的方式。一家*局一直在为那些他们认为可能看起来像嫌疑犯的人提供图片。并且进行了逮捕。但这一策略的准确率似乎只有不到一半，这在许多情况下会导致错误拘留事件。由于科学界和民众对面部识别技术的强烈反对，旧金山成为第一个禁止面部识别技术在**作中运用的城市，并被其他城市机构用作其他城市的榜样。