Título: X-ray baggage screening and artificial intelligence (AI)
Resumen:El objetivo de este informe es revisar la literatura científica y el estado de la técnica en relación con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en el control de seguridad de equipajes por rayos X. Comenzamos con una revisión de la tecnología de control de equipajes por rayos X, seguida de un debate sobre la importancia de la interacción hombre-máquina. Se resumen los diferentes enfoques para medir y describir el rendimiento de los algoritmos de IA, y se ofrece una visión general de las bases de datos existentes de imágenes de rayos X. Se describe una visión general de la mejora de las imágenes y la detección de amenazas mediante técnicas clásicas de aprendizaje automático, seguidas del aumento de datos y el aprendizaje profundo. También se describen algunas aplicaciones del aprendizaje automático a la clasificación de materiales (en contraposición a la detección de objetos). El informe concluye analizando algunas cuestiones horizontales relativas a la aplicación de la IA en el control de equipajes por rayos X, como la comprobación del rendimiento de los algoritmos, la necesidad de contar con bases de datos de imágenes amplias y armonizadas, la escasez de datos, la transparencia y la explicabilidad.
Summary:The aim of this report is to review the scientific literature and state of the art regarding the application of machine learning techniques in X-ray security screening of baggage. We begin by reviewing X-ray baggage screening technology, followed by a discussion on the importance of human-machine interaction. The different approaches to measuring and describing the performance of AI algorithms are summarised, and an overview of existing databases of X-ray images is given. An overview of image enhancement and threat detection using classical machine learning techniques is described followed by data augmentation then deep learning. We also describe some applications of machine learning to materials classification (as opposed to object detection). The report concludes by discussing some horizontal issues concerning the application of AI in X-ray baggage screening, including testing of algorithm performance, the need for large, harmonised databases of images, data scarcity, transparency, and explainability.
Fecha publicación: 16-06-2022
Autor: Centro Común de Investigación; Vukadinovic, D ; Anderson, D
ISBN / ISSN: 978-92-76-53494-5 / 1831-9424
Link: https://bit.ly/39VSJPM
Palabras clave: aparato de radiación , informe de investigación , innovación , inteligencia artificial , investigación y desarrollo , política de investigación
Keywords: apparatus based on the use of rays , artificial intelligence , innovation , research and development , research policy , research report