Morfing er når man smelter sammen to bilder til ett […], og på den måten tillater to personer å bruke samme pass. de biter seg mest merke i når de ser et ansikt. Nøyaktig hva de fokuserer på innenfor disse områdene, er imidlertid fremdeles usikkert. Knekker de denne nøtten, mener Løvåsdal at supergjenkjennerne muligens også kan bidra til å gi oss bedre algoritmer for automatisert ansiktsgjenkjenning. MENNESKENE MÅ MED • Men selv med bedre algoritmer, er det viktig å ha mennesker med i prosessen. – Forskningen vår tyder på at en kombinasjon av algoritmer og menneskelige gjenkjennere antakelig er den beste løsningen. Mens algoritmene kan rydde unna en del av oppgavene, må mennesker inn i bildet når det oppstår usikkerhet. Det er generelt sett en god idé å ha mennesker involvert i å ta viktige beslutninger når det trengs, sier Busch. Det er Løvåsdal enig i. Hun under- streker at verken algoritmer eller supergjenkjennere skal erstatte noen av dem som allerede jobber med disse oppgavene i politiet. – Vi er som sagt først og fremst interessert i hva supergjenkjennere kan lære oss om å forbedre treningsopplegget til våre ansatte. Her kan det ligge et kjempepotensial. På et tidspunkt må vi antakelig også vurdere om vi skal teste for denne evnen i fremtidige ansettelsesprosesser for relevante stillinger, forteller hun. ■ Kontaktinformasjon christoph.busch@ntnu.no 61 13 51 94 35 gemini • 2025
RkJQdWJsaXNoZXIy MjAzOTc=