Una solución basada en IA es capaz de detectar hasta 100 acciones básicas para identificar posibles fraudes

Un pantallazo del sistema de Fujitsu.

La Inteligencia Artificial permite mejorar los sistemas de seguridad a través de diversas soluciones como Actlyzer, un análisis de comportamiento basado en vídeo, desarrollado por Fujitsu Laboratories y Fujitsu Research and Development Center.

El aprendizaje profundo es capaz de detectar hasta 100 acciones básicas que realizan las personas.

La tecnología que aplica Actlyzer permite reconocer una variedad de actividades humanas sutiles y complejas sin depender de grandes cantidades de datos de entrenamiento. Gracias a la incorporación de la Inteligencia Artificial, los sistemas de capacitación han reducido el tiempo de reconocimiento del comportamiento individual, mientras que los datos de vídeo se recopilan desde cero para añadir un nuevo comportamiento.

Por lo general, los sistemas actuales que reconocen el movimiento o acciones básicas se centran en caminar, asentir o extender la mano. En el caso de la solución de Fujitsu va más allá al poder reconocer determinados comportamientos complejos, como una forma de actuar sospechosa o estar inclinado al realizar una compra.

Uso del aprendizaje profundo

Tanto el laboratorio como el centro de investigación y desarrollo de Fujitsu han desarrollado la tecnología de análisis de comportamiento Actlyzer aplicando la Inteligencia Artificial.

Gracias al aprendizaje profundo, el sistema es capaz de poder reconocer hasta 100 acciones básicas como girar la cabeza hacia la derecha e izquierda, inclinar la cara hacia arriba y abajo, entre otras acciones.

Esto es posible gracias a la combinación de acciones básicas, con el orden, el lugar de ocurrencia y el objetivo de la acción. Actlyzer reconoce varias acciones con configuraciones simples mientras que reajustando determinados parámetros se puede obtener una mayor precisión del reconocimiento.

Por ejemplo, es posible identificar comportamientos potencialmente sospechosos al especificar combinaciones de acciones o movimientos básicos, como sentarse frente a una puerta o mirar directamente a una cerradura. Además, la precisión del reconocimiento se puede refinar aún más especificando condiciones adicionales, como girar la cabeza hacia la izquierda o hacia la derecha para mirar alrededor, y especificando la duración de cada acción.

 
 
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