Konenäköä käytetään teollisuudessa laadun tarkkailussa. Lääketieteessä sen avulla tarkkaillaan kehosta mitattavia biosignaaleja. Tekoälyn tukemana konenäkö voi myös varmistaa ihmisen henkilöllisyyden.
Signaalintutkimuksen ja konenäön pohjilta syntyy koko ajan uusia arkielämän sovelluksia. Niihin voi törmätä arjessa vaikkapa puhelimen näytönlukitusta avatessa tai tehtaissa, joissa sen avulla tarkkaillaan tuotteiden laadunvaihteluita.
Konenäköä ja koneoppimista tutkitaan eri puolilla maailmaa ja niille kehitetään jatkuvasti uusia käyttötarkoituksia. Oulun yliopistossa konenäköä on tutkittu jo yli 40 vuotta ja sen pohjalta on syntynyt monia käytännön teknisiä sovelluksia.
– Nyt pyritään siihen, että konenäöllä pystyttäisiin mittaamaan ihmisten biosignaaleita. Esimerkiksi ihmisten sykettä, hengitystä, happisaturaatiota ja miksei myös sairauden merkkejä kasvoista ja ihosta, kertoo professori Olli Silvén Oulun yliopistosta.
Silvén johtaa Oulun yliopistossa noin 70 hengen kansainvälistä tutkijaryhmää, joka on keskittynyt konenäköön ja signaalintutkimukseen.
Ryhmässä tutkitaan, miten laitteilla voidaan mitata ihmisen ympäristöönsä lähettämiä biosignaaleja, joita ovat esimerkiksi lämpö ja kehon sykkeen aiheuttama värähtely. Niitä mittaamalla saadaan samalla tietoa kehon toiminnasta.
Tulevaisuudessa konenäöllä voidaan todennäköisesti mitata myös näkymättömissä olevia kohteita, kun tietoa välitetään analysoitavaksi antureiden välityksellä. Silloin esimerkiksi yksin kotonaan asuvasta ja sairaskohtauksen takia huonekalujen keskelle kaatuneesta voisi välittyä tietoa, jonka perusteella hänelle voitaisiin lähettää apua.
Kone erottaa jo elävät kasvot valokuvasta
Yksi käytännön sovellus konenäöstä on jo monille tuttu kasvojen tunnistaminen. Sen avulla puhelin tai tietokone avautuu vain, kun kameralle näytetään laitteen käyttäjän omia kasvoja. Käytännössä laitteelle opetetaan etukäteen millaiset kasvonpiirteet kamerassa pitää näkyä ennen kuin lukitus avataan.
Tunnistusta voidaan kuitenkin viedä vielä pidemmälle. Kun kameran kuvaamia kasvoja verrataan tekoälyn avulla esimerkiksi viralliseen passikuvaan, tunnistus edellyttää myös sitä, että tunnistettavan henkilöllisyys on oikea. Pelkkä opittu kasvokuva ei siis enää riitä, kun kasvojen on vastattava aiemmin virallisesti tunnistetun henkilön kasvoja.
– Kasvojentunnistuksen käyttö lisääntyy koko ajan. Kun nyt elämme näitä aikoja mitä elämme, on hyvin tärkeä tietää vaikkapa se, ketä oikeastaan edustaa hissiä huoltamaan menevä huoltomies tai kuka oikeasti käyttää pankkitunnuksia, kertoo oululaisen konenäön tutkimuksen juurille syntyneen start up yrityksen Candour Biometrics Oy:n toimitusjohtaja Harri Martinmäki.
Jos pankkitunnuksien käyttösovellukseen lisätään vahva tekoälyyn perustuva henkilöllisyyden tunnistaminen, tiliä ei voisi käyttää pelkillä tunnuksilla ja pin-koodeilla.
– Jotta niitä voisi käyttää, pitäisi varastaa myös oikean käyttäjän elävät kasvot, Martinmäki sanoo.
Kohteen elävyys voidaan tarkistaa videoimalla päänliikkeitä. Tällaista tunnistautumista käytetään yleisesti yhtenä vaihtoehtona, mutta uusimmassa tekniikassa siihen riittää kuitenkin jo pelkkä selfie-kuva, josta tekoälyyn perustuva sovellus päättelee algoritmien avulla onko kameran edessä valokuva vai elävä ihminen, kertoo Candour Biometricsn myyntijohtaja Harri Koskimäki.
Opiskelijoiden henkilötunnistamista ilman pankkitunnuksia
Yliopistoissa ulkomaalaisten opiskelijoiden digitaalinen tunnistautuminen on voinut olla hankalaa, koska heillä ei ole suomalaisille tuttuja pankkitunnuksia. Konenäön ja tekoälyn avulla henkilöllisyys voidaan kuitenkin varmistaa etänä myös pelkällä selfiekuvalla, kunhan opiskelijalle on myönnetty biotunnisteella varustettu passi.
Helsingin yliopistossa kasvojentunnistusta on käytetty marraskuun alusta lähtien ja Candourin järjestelmää käytetään yhtenä vaihtoehtona tunnistautumisessa. Helsingin yliopiston tietotekniikkapäällikkö Mari Nurmi kertoo, että yliopistolla digitaalisen tunnistautumisen tarve on yleisintä silloin, kun opiskelija tarvitsee käyttäjätunnuksia.
– Haluamme antaa erilaisia vaihtoehtoja, jotta käyttäjä voi valita itselleen sopivimman ratkaisun. Esimerkiksi Suomessa oleva käyttäjä voi vaihtoehtoisesti tunnistautua kampusten tunnistautumispisteillä tai ulkomailla oleva käyttäjä videotunnistuksen kautta, kertoo Nurmi.
