Câmera de circuito interno esperta aprende a localizar tipos suspeitos

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Câmera de circuito interno esperta aprende a localizar tipos suspeitos.

Por Nic Fleming
15 de dezembro de 2009

Qual a diferença entre um terrorista suicida e um faxineiro? Isso parece com a linha de abertura de uma piada macabra, mas para cientistas de computação que trabalham com software de vídeo de vigilância inteligente, ser capaz de fazer essa distinção é um objetivo chave.

Os atuais sistemas de circuito interno podem coletar massas de dados, mas pouco disso é usado, diz Shaogang Gong, um pesquisador de computação de visão por computador em Queen Mary, da Universidade de Londres. "O que realmente precisamos são melhores maneiras de explorar esses dados," ele diz.

Gong está liderando uma equipe internacional de pesquisadores para desenvolver um sistema de circuito interno da próxima geração, chamado Samurai, o qual é capaz de identificar e rastrear indivíduos que agem de modo suspeito em espaços lotados. Ele usa algoritmo para traçar o perfil de comportamento das pessoas, aprendendo sobre como as pessoas normalmente se comportam nos ambientes onde ele está posicionado. Ele também pode levar em consideração condições de iluminação, capacitando - o a rastrear pessoas enquanto elas se movem do campo de visão de uma câmera para outra.

Para melhorar o rastreamento de um indivíduo em um aeroporto, o sistema também pode aprender as rotas que as pessoas são mais prováveis de tomar - direto da entrada para o check-in, diz. Ele também pode até seguir alvos enquanto eles se movem em uma multidão, usando as formas características das pessoas, as bagagens delas e as pessoas com quem elas estão andando, para seguí-las enquanto elas caminham entre o campo de visão de diferentes câmeras.

O Samurai é desenvolvido para emitir alertas quando detecta comportamentos que divergem da norma, e ajuste seu raciocínio baseado em realimentação. Assim um operador poderia acalmar o sistema de que a pessoa com o esfregão parecendo desperdiçar tempo em uma rua movimentada não é uma ameaça. Quando outra pessoa com um esfregão exibir comportamento similar, ele se lembrará que isso não é uma situação que precise alertar.

Enquanto ferramentas de análise de vídeos já existem, eles tendem a operar de acordo com rígidas regras pré-definidas, diz Gong, e não podem seguir um grande número de pessoas através de múltiplas câmeras situadas em espaços públicos movimentados.

A equipe do Samurai demonstrou no mês passado o sistema para parceiros comerciais incluindo os aeroportos BAA no Reino Unido. Os pesquisadores afirmam que o protótipo do sistema identificou com sucesso potenciais ameaças que poderiam ter passado despercebidas por operadores humanos, usando filmagem coletada no aeroporto Heathrow. A equipe do Samurai tem financiamento para continuar refinando o software até o fim de 2011.

"O uso de resposta pertinente dos operadores humanos será uma parte muito importante dessas tecnologias," disse Paul Miller, do Queen's University's Centre para Tecnologias de Segurança de Informação em Belfast, Reino Unido, que está liderando um projeto para desenvolver sistemas de análise de vídeos capazes de prever assaltos em ônibus. "A chave é desenvolver algoritmos de aprendizagem que trabalhem não apenas no laboratório, mas que sejam robustos para aplicações no mundo real."

Fonte: www.newscientist.com

Nota: A cada dia as tecnologias de vigilância e geolocalização estão mais sofisticadas. Isso decorre da necessidade da segurança, mas também trás a tona a questão da privacidade das pessoas.

Em um mundo que caminha rapidamente para um Governo Mundial que deverá ser bastante restritivo da liberdade, esses mecanismos manterão a todos sob constante vigilância.

Os mecanismos de geolocalização estão sendo aperfeiçoados ao ponto de localizarem pessoas com precisão de poucos centímetros, como o surround sense que está sendo desenvolvido pela Universidade americana de Duke, conforme artigo do site http://www.baixaki.com.br.

Realmente não haverá onde se esconder do Big Brother.