الذكاء الاصطناعي يقترب من التعرف على الأشخاص من طريقة المشي بدقة تتجاوز 95%

لم يعد التعرف على الأشخاص عبر ملامح الوجه الخيار الوحيد أمام أنظمة المراقبة الذكية، إذ نجح فريق من الباحثين في تطوير تقنية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحديد هوية الأفراد من خلال أسلوب مشيهم، حتى في الحالات التي لا تظهر فيها الوجوه بوضوح أمام الكاميرات.

وكشفت دراسة حديثة نُشرت في المجلة الدولية لأنظمة الذكاء المعتمدة على الاستدلال عن نموذج جديد يحمل اسم SKDMap-Net، صُمم لتحليل حركة الجسم أثناء السير، مستفيدًا من الأنماط الحركية التي تميز كل شخص، بدلًا من الاعتماد على الخصائص التقليدية مثل ملامح الوجه أو البصمة.

ويستطيع النظام التعرف على الأشخاص في ظروف تصوير صعبة، مثل وجودهم على مسافات بعيدة، أو سيرهم بزاوية جانبية، أو تعرض أجزاء من أجسامهم للحجب، وذلك عبر تتبع حركة الجسم بين إطارات الفيديو وتحليل التغيرات المستمرة في المشية.

وأظهرت نتائج الاختبارات، أن النموذج حقق معدل دقة وصل إلى 95.8% عند تقييمه باستخدام إحدى قواعد البيانات المتخصصة في تحليل المشي، بينما سجل 83.7% في سيناريوهات أكثر تعقيدًا تحاكي بيئات المراقبة الواقعية، وهو ما يعكس قدرته على الحفاظ على كفاءة الأداء في ظروف متنوعة.

ويشير الباحثون إلى أن تحليل المشية يمثل إضافة مهمة لتقنيات التعرف على الهوية، خاصة في الأماكن التي يصعب فيها الحصول على صور واضحة للوجه، إذ يعتمد على خصائص يصعب تقليدها، مثل طول الخطوات، وإيقاع الحركة، وطريقة تحرك الذراعين والساقين أثناء السير.

ويعمل SKDMap-Net من خلال تحويل الجسم إلى شبكة من النقاط التي تمثل المفاصل، ثم متابعة تغير مواقعها مع الزمن، بما يسمح بفهم تفاصيل الحركة بدقة. 

كما يستطيع النظام تعويض نقص البيانات في حال اختفاء جزء من الجسم عن الكاميرا، عبر التركيز على حركة الأجزاء الظاهرة، وهو ما يعزز من قدرته على التعرف على الأشخاص حتى في ظروف التصوير غير المثالية.