美國的科學家們開發(fā)出了一款軟件，利用眾包技術(shù)幫助算法識別照片中的人臉，從而揭開可能存在于歷史記錄中的近400萬張內(nèi)戰(zhàn)時期照片的神秘面紗。美國弗吉尼亞理工大學（Virginia Tech）助理教授庫爾特•路德（Kurt Luther）在賓夕法尼亞州匹茲堡參觀亨氏歷史中心（Heinz History Center）名為“賓夕法尼亞州內(nèi)戰(zhàn)”（Pennsylvania ‘s Civil War）的展覽時，受到啟發(fā)，開發(fā)了這款用于內(nèi)戰(zhàn)照片偵察的軟件。

在那里，他無意中發(fā)現(xiàn)了奧利弗·克羅克頓（Oliver Croxton）的一幅內(nèi)戰(zhàn)時期的畫像，他在賓夕法尼亞州第134連E連服役，身穿下士制服。

路德說：“歷史照片不僅能告訴我們很多關于我們自己家族的歷史，還能更廣泛地告訴我們那個時代的歷史記錄，而不僅僅是在歷史書上看到這個事件。”

“內(nèi)戰(zhàn)照片偵探”項目允許用戶上傳照片，用視覺線索對照片進行標記，并將其與帶有詳細軍事歷史記錄的內(nèi)戰(zhàn)士兵的檔案連接起來。

Photo Sleuth最初的參考數(shù)據(jù)庫包含了15000多幅內(nèi)戰(zhàn)士兵的畫像，這些畫像來自公共領域，比如美國軍事歷史研究所和其他私人收藏。

在發(fā)布后的第一個月內(nèi)，超過600名用戶向網(wǎng)站貢獻了2000多張內(nèi)戰(zhàn)照片，其中大約一半的照片未被識別。 超過100張這些未知照片與特定士兵有關，專家分析發(fā)現(xiàn)，超過85%的這些提議標識可能或絕對正確。 目前，該數(shù)據(jù)庫已發(fā)展到超過4，000名注冊用戶和超過8，000張照片。

路德說：“一般來說，如果用戶對某個領域沒有特定的知識，像這樣的眾包研究對新手來說是具有挑戰(zhàn)性的。”他說：“逐步標記視覺線索和應用與服役記錄相關聯(lián)的搜索過濾器的過程，使這種偵查工作更容易進行，即使對那些可能對內(nèi)戰(zhàn)軍事史沒有更深入了解的人也是如此。”

在較大的候選池中，人員識別任務可能具有挑戰(zhàn)性，因為誤報的風險較大。

內(nèi)戰(zhàn)照片偵探背后的新方法是基于大海撈針的類比。數(shù)據(jù)管道有三個與haystack相關的組件：構(gòu)建haystack、縮小haystack和在haystack中找到針。結(jié)合起來，它們允許用戶識別未知士兵，同時降低誤報風險。 每當用戶上傳照片以識別它時，照片就會被添加到網(wǎng)站的數(shù)字檔案或“haystack”中，使其可用于將來的搜索。上傳后，用戶會標記與照片相關的元數(shù)據(jù)，如照片格式或銘文，以及視覺線索，如外套顏色、徽章、肩帶、領章和帽子徽章。

這些標簽被鏈接到搜索過濾器，以優(yōu)化最可能的匹配。例如，一名帶有“hunting horn”帽子徽章的士兵會暗示潛在的匹配者曾在步兵中服役，而對騎兵或炮兵隱藏結(jié)果。

接下來，該網(wǎng)站使用最先進的人臉識別技術(shù)來消除看起來非常不同的人臉，并通過相似性對其余人進行排序。 標記和面部識別步驟都縮小了大海撈針的范圍。最后，用戶通過更詳細地研究完成最高高概率的匹配。

一個帶有平移和縮放控件的比較工具可以幫助用戶仔細檢查可能的匹配，如果他們認為這是匹配，就把之前不為人知的照片與它的新身份和傳記細節(jié)聯(lián)系起來。通過像Photo Sleuth這樣的面部識別軟件來追溯歷史上的內(nèi)戰(zhàn)照片在識別歷史照片之外還有廣泛的應用。

該軟件有潛力產(chǎn)生新的方法來考慮建立超越人臉識別的識別系統(tǒng)，并利用人類和人工智能的互補優(yōu)勢。

https：//www.expresscomputer.in/artificial-intelligence-ai/facial-recognition-software-helps-to-identify-us-civil-war-soldiers/33673/

來源：expresscomputer