米国のスパイラボは、すべての屋外写真にジオタグを付けることを望んでいます ソーシャルメディアで

「新しい隠れ家の前で自撮りしてみませんか?IARPAのFinderプログラムは、その写真をkaboomに変えることを目指しています。」拡大/新しい隠れ家の前で自撮りしてみませんか? IARPAの Finderプログラムは、その写真をkaboomに変換することを目的としています。 軍 Spcによる写真。 ジェイコブ・クローネ

誰かがFacebook、Twitter、 そして、Instagramで、それぞれがどこで撮影されたかを即座に判断します。 の この位置データを誰に関する情報と組み合わせる能力 それらの写真に表示されます-に関連付けられているソーシャルメディアの連絡先 それら-政府機関が迅速にできるようになります プロパガンダ写真を投稿するテロリストグループを追跡します。 (そして、本当に、 ほぼ誰でも)

それがまさにFinderの目標です。 知能高等研究計画局(IARPA)、 国家情報局長専用のオフィス 研究機関。

スマートフォンで撮影した多くの写真(および一部の 消費者向けカメラ)、位置情報は画像とともに保存されます デフォルトで。 場所は、Exif(交換可能 画像ファイル形式)ジオロケーションを除く写真自体のデータ サービスがオフになっています。 AppleのiCloud写真を使用している場合 ストアまたはGoogleフォト、おそらくあなたの豊富な地図を作成しました ジオタグ付きメタデータによる生活パターン。 ただし、この場所 画像が存在する場合、データはプライバシー保護のために削除されます いくつかのソーシャルメディアサービスにアップロードされ、プライバシーに配慮しています 写真家(特にドローンの可能性を心配している人) ストライキ)意図的にデバイスのジオタグを無効にし、 ソーシャルメディアアカウント。

参考文献

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それは知能アナリストにとって問題です。なぜなら、 位置情報メタデータなしで写真の場所を特定しようとしています IARPAのように、「非常に時間と労力を要する」 Finderプログラムノートの説明。 過去の研究プロジェクト 画像が撮影された場所を推定しようとしましたが、 既存のジオタグ付き写真の大規模なセットから学習します。 研究により、GoogleのPlaNetなどのシステムが生まれました。 Exifで1億2,600万枚の画像でトレーニングされたネットワークベースのシステ� 位置情報タグ。 しかし、この種のシステムは場所によってバラバラになります ジオロケーションを有効にして撮影した写真があまり多くない場所 オン—観光客は、東部シリアのようにさまようことはありません。

参考文献

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Finderプログラムは、写真とビデオのギャップを埋めようとします アナリストが独自に構築する技術を開発することによるジオロケーション ジオロケーションスキル、多様な、公開された画像を取り込む 地形または可視の要素を識別するための利用可能なソース スカイライン。 写真に加えて、システムは画像を取得します 商用衛星や直交などのソースから 画像。プログラムの請負業者の目標-適用済み Research Associates、BAE Systems、Leidos(以前の会社 Science Applications Incorporated)、およびObject Video 「あらゆる場所の写真またはビデオの場所を識別できるシステ� 屋外の地上の場所。」

Finderは進行中のいくつかの画像処理プロジェクトの1つです IARPAで。 もう1つはAladdin Videoと呼ばれ、抽出しようとします タグ付けによるソーシャルメディアビデオクリップからのインテリジェンス情報 コンテンツに関するメタデータを使用して、 ディープと呼ばれる別の インターモーダルビデオ分析(DIVA)、検出に焦点を当てています 動画内の「アクティビティ」。たとえば、 「危険」または「疑わしい」と定義できます。 大量の監視ビデオを同時に監視します。

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