Nasıl Law Enforcement Kişileri Yüz Tanıma olmadan İzleyebilir

Soruşturma ekipleri için mevcut video kanıtların hacmi without geçmişte görülmemiş seviyelere ulaştı. Adalet Bakanlığı’na göre, yaklaşık %80’lik bir suç video kanıtları içerir ve bu eğilim yavaşlama eğiliminde değildir.

Çeşitli kaynaklar bu video kanıtları akışına katkıda bulunur, güvenlik kameraları ve trafik görüntüleri, body kameraları, dashboard kameraları ve el cihazları gibi. Amerikalıların %97’si mobil bir cihaza sahip, bu tür görüntülerin mevcudiyeti hem kamu hem de özel sektörde yaygınlaşmıştır. Ayrıca, yerel polis departmanları ve şerif ofisleri tarafından giyilebilir kameraların yaygın kullanımı, video kanıtlarının yaygınlığını daha da artırır: %47’si genel amaçlı kanun uygulayıcı kurumları ve %80’i büyük polis departmanları giyilebilir kameralar kullanır.

Video kanıtları incelemesinde AI kullanma

Geleneksel olarak, video görüntülerini analiz etmek, emek yoğun manuel inceleme süreçlerini gerektiriyordu, ancak AI teknolojisindeki gelişmeler, otomasyonu ve video kanıtlarının analizini hızlandırdı.

Örneğin, 10 dakikalık bir video artık saatler yerine dakikalar içinde analiz edilebilir. Ayrıca, AI algoritmaları, belirli özelliklere dayalı olarak bireylerin olası eşleşmelerini belirlemek için birden fazla video dosyası ve format boyunca kişileri takip edebilir.

Kamu güvenliğinde AI’ın temel bir avantajı, geniş veri kümelerini gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde analiz etme yeteneğidir. Makine öğrenimi algoritmalarının kullanımı sayesinde, AI platformları, desenleri tespit etme, anomalileri belirleme ve potansiyel tehditleri yüksek doğrulukla öngörme konularında exceller.

Bu yetenek, kanun uygulayıcı kurumları (LEA’ler) – ilk müdahale ekipleri ve diğer kamu güvenliği paydaşları arasında – güvenlik sorunlarını etkili bir şekilde ele almalarına ve kaynak tahsisini proaktif ve verimli bir şekilde optimize etmelerine olanak tanır, tüm bunları otomasyon sürecinde insanları dahil ederek ve bu ekip üyelerinin daha iyi veri ile daha hızlı çalışmasına olanak tanır.

Belirli AI çözümlerini kullanarak, LEA’ler, görüntüleri farklı dosyalar arasında bağlayarak bireyler, olaylar ve zaman çizelgesi hakkında kapsamlı bir anlatı oluşturmak için video kanıtları analizini hızlandırabilir. Bu, hem yasal hem de yasal olmayan alanda soruşturmaların verimliliğini ve etkinliğini önemli ölçüde artırır.

Bununla birlikte, AI’ın soruşturmalardaki kullanımı, gizlilik yasaları ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) koruması konusunda endişelere neden oldu, özellikle yüz tanıma teknolojisinin bu hakları ihlal etmeden nasıl kullanılacağı konusunda.

Şans eseri, AI teknolojilerindeki son gelişmeler, video dosyaları boyunca kişileri takip etmek için yüz tanıma olmadan alternatif bir yaklaşım sunar.

PII’yi koruyan AI

Alternatif AI modelleri, PII bütünlüğünü önceliklendiren ve facial tanıma veya kişisel gizliliği tehlikeye atabilecek diğer biyometrik işaretlere güvenmeden ilgili bilgileri belirlemeye olanak tanıyan araştırmacılara olanak tanır. Bu yaklaşım, yalnızca analiz sürecini hızlandırmanın yanı sıra video gözetimine bağlı gizlilik risklerini de azaltır.

Hızı feda etmeden gizliliği önceliklendirme

Zamanın önemi övercannot. Kayıp kişilerle ilgili durumlarda, ilk 48 saat çok önemlidir, çünkü kanıtlar taze kalır ve bireyin bulunma olasılığı daha yüksektir. LEA’lerin video kanıtlarının incelemesini hızlandırmak için AI’ı kullanarak, kayıp kişileri bulma ve kişileri tanıma olasılığını artırabilirler.

Yüz tanıma pratik veya etik değilse, insan benzeri nesne (HLO) algılama teknolojisi vazgeçilmez hale gelir. HLO algılama ile, bir AI motoru, belirli özelliklere dayalı olarak bireyleri tanır – giysi, piercing veya ayakkabı gibi. Bu özelliklerin göründüğü yerleri belirleyerek, AI, geniş video kanıtlarının incelemesini hızlandırır ve böylece zaman verimliliğini artırır.

HLO algılama için kullanım örnekleri arasında mağdur tanımlama, şüpheli tanımlama ve yakalama, tanık tanımlama ve daha fazlası bulunur.

AI’ın kanun uygulayıcı kurumların video kanıtlarında kişileri bulmasına yardımcı olan diğer yollar

Yüz tanıma kullanmadan kişileri tanımlamanın yanı sıra, AI, insan analistlerine ve soruşturmacılara zaman çizelgesi oluşturma, önemli zaman çizelgeleri oluşturma ve önemli bilgileri toplama konularında yardımcı olan diğer yöntemler sunar – onları zahmetli görevlerden kurtarır ve topluluklarına daha fazla zaman ayırmalarına olanak tanır.

Büyük veri ve öngörücü analiz

Arama yetenekleri alanında, AI, büyük veri ve öngörücü analizi devrimleştiriyor ve kritik ilerlemeler sunuyor:

• Geniş veri kümeleri, sosyal medya içeriği ve kamu kayıtları, birinin olası konumlarını ve davranış kalıplarını öngörme için kullanılır.
• Öngörücü modelleme, araştırmacılara arama parametrelerini iyileştirme ve kaynakları en büyük etkiye sahip olabilecek alanlara yönlendirme olanağı tanır.
• Doğal dil işleme (NLP) teknikleri, sosyal medya gönderilerini tarayarak, kişileri bulma çabalarını güçlendiren değerli içgörüler elde etmek için kullanılır.

Coğrafi analiz

Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS) kullanarak, arazi haritalama ve analizi, arama ve kurtarma operasyonlarına yardımcı olmak için önemli roller oynar. AI entegrasyonu ile bu süreçler otomatik hale gelir ve coğrafi veri analitiğinin doğruluğunu artırır. Bu otomatikleme, araştırmacılara geniş veri kümelerini hızlı bir şekilde işleme ve geleneksel yöntemlerle gözden kaçabilecek kalıpları belirleme olanağı tanır.

Araç takip

Kişileri video kanıtlarında takip etmek, ancak onlar kamera görüşünde olduğunda çalışır, bu da bir araca bindiklerinde bir sorun haline gelebilir. Buna yanıt olarak, kişileri takip etmekten araçları takip etmeye sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilen AI takip çözümleri vardır. Bu şekilde, polis masih kişileri bulabilir ve olayın zaman çizelgesinin bütünlüğünü koruyabilir.

Kayıp kişi soruşturmalarında AI’ın gelecekteki trendleri ve uygulamaları

Kamu güvenliğinde AI’ın geleceği, kanun uygulayıcı kurumlar ve teknoloji şirketleri arasında işbirliğini gerektirir. Bu tür bir ortaklık, daha güçlü ve verimli AI destekli araçların geliştirilmesini sağlar ve arama ve kurtarma çabalarının etkinliğini artırır ve diğer ilgili uygulamaları kapsar. Birsuch bir olasılık, AI’ı kaybolmaları önlemek için güçlü izleme ve analiz stratejileri ile erken tanımlama ve müdahale için kullanmayı içerir.

Teknolojik gelişmeler devam ettikçe, biyometrik tanıma yetenekleri ve öngörücü modelleme teknikleri gibi yeni AI destekli araçlar ve yöntemlerin ortaya çıkması beklenmektedir.

Kamu güvenliği ajansları için, değişen soruşturma manzaralarına navegasyon için doğru araçlara erişim önemlidir – ve daha etkili, doğru ve hizmete hazır olmak için AI’ı benimsemek güçlü bir adımdır.

Son düşünceler: AI, gizlilik ve kamu güvenliği arasında denge sağlar

AI’ın kanun uygulayıcı kurumlar tarafından artan entegrasyonu, gizliliği korurken kamu güvenliğini sağlamak için bir denge oluşturmayı gerekli kılar. AI, kamu güvenliği önlemlerini güçlendirmeye vaat ederken, aynı zamanda gizlilik ihlalleri ve otorite suistimali riski taşır. Doğru önlemler ve uygulamalar ile AI, daha büyük iyiye hizmet etmek ve desteklemek için kullanılabilir.

Örgütlerin, AI kullanımını yönetmek ve gizlilik haklarını korumak için etik ve yasal çerçeveler oluşturması çok önemlidir. Bu, şeffaflık, hesap verebilirlik ve AI destekli sistemler üzerinde denetim sağlamak amacıyla yasama girişimlerini ve rehberlik belgelerini gerektirir.

Ayrıca, veri anonimleştirme ve sıkı güvenlik protokolleri gibi en iyi uygulamaları uygulamak da önemlidir, bu da AI teknolojileriyle ilgili içkin riskleri azaltmaya yardımcı olacaktır. Son olarak, gizliliği kamu güvenliği girişimlerinin temel bir unsuru olarak önceliklendirmek, kanun uygulayıcı kurumlar ile kamu arasındaki güveni pekiştirecektir.