Liplezende computer wekt privacyvrees
Geautomatiseerd systeem kan lippen lezen met een nauwkeurigheid van 76 procent - en er komen krachtigere machines aan
Christine Roth
Een Jordaanse wetenschapper heeft een geautomatiseerd lipleessysteem ontwikkeld dat spraak kan ontcijferen met een gemiddeld slagingspercentage van 76 procent. De bevindingen, in combinatie met recente ontwikkelingen op het gebied van computervisie, patroonherkenning en signaalverwerking, suggereren dat computers binnenkort in staat zullen zijn om nauwkeurig genoeg te lezen om vragen te stellen over privacy en veiligheid.
Hoe lang lezen mensen al lip?
Volgens Technologie beoordeling , 'bijna iedereen gebruikt liplezen tot op zekere hoogte'. In gewone gesprekken vertrouwen zelfs mensen zonder gehoorproblemen tot op zekere hoogte op visuele informatie. Dit verklaart waarom het mogelijk is om mensen te verstaan in luide omgevingen en op televisie met het geluid gedempt.
Men denkt dat de kunst van het liplezen teruggaat tot 1500 na Christus. De eerste geregistreerde liplezenleraar was een benedictijner monnik genaamd Pietro Ponce, die stierf in 1588. De Duitser Samuel Heinecke richtte in 1787 een school voor liplezen op in Leipzig en de eerste bekende lipleesconferentie werd gehouden in Chautauqua, VS in 1894 .
Hoe werkt liplezen?
Menselijke communicatie is onderverdeeld in spraakklanken, of fonemen, en hun corresponderende gezichts- en mondpositie, of visemen. Liplezers proberen spraak alleen te interpreteren bij het lezen van visemen, wat een uitdaging is omdat er veel meer fonemen zijn (tussen 45 en 53) in vergelijking met visemen (tussen 10 en 14). Dit maakt het moeilijk om sommige woorden met alleen visuele informatie vast te leggen, omdat één mondvorm een aantal verschillende woorden kan beslaan.
Hoe zou technologie kunnen helpen?
Onderzoeker Ahmad Hassanat | van de Mu'tah University in Jordanië zegt dat geautomatiseerd liplezen de afgelopen jaren enorm is verbeterd, maar er zijn nog steeds uitdagingen bij het maken van software die visemen nauwkeurig met fonemen kan verbinden. Hij zegt dat menselijke liplezers het beste presteren als ze een idee hebben over de context van een gesprek en een goed begrip hebben van grammatica, idiomen en veelgebruikte woordsoorten. Een computerprogramma maken dat deze nauwkeurig kan herkennen, kost tijd, zegt Hassanat.
Waarom zou lipleestechnologie nuttig kunnen zijn?
Technologie die lippen kan lezen heeft een breed scala aan potentiële toepassingen in mens-computerinteractie (een discipline die helpt bij het ontwerpen van nieuwe invoersystemen om het voor mensen gemakkelijker te maken om hun apparaten te bedienen), sprekerherkenning, gebarentaal en videobewaking.
Hassanat stelt voor om lipleestechnologie te gebruiken om gegevens te beschermen door een 'visueel wachtwoord' , waarbij gebruikers een reeks woorden in de camera van hun apparaat spreken om hun identiteit online te verifiëren.
Het idee om lipleestechnologie te gebruiken bij surveillance 'brengt echter een hele reeks privacygerelateerde problemen met zich mee', suggereert Technology Review. 'Het kan bijvoorbeeld zijn dat video's van gesprekken zonder geluid nu niet te interpreteren zijn, maar in de toekomst wel makkelijk te interpreteren. Hoe kunnen politici, bedrijfsleiders en populaire figuren eerlijk zijn onder dat soort toekomstige analyses?'
Hassanat geeft toe dat het nog vele jaren zal duren voordat visuele spraakherkenningssoftware in staat is om spraak met een aanzienlijk grotere nauwkeurigheid te interpreteren dan nu het geval is.
Afbeelding van Christine Roth
