Las cámaras aprenden a hablar entre ellas

Ahora, un equipo de ingenieros eléctricos de la Universidad de Washington (UW) han desarrollado un modo de seguimiento automático de personas en movimiento mediante cámaras fijas. Este sistema utiliza un algoritmo que entrena a las cámaras para que aprendan a diferenciar entre las personas y transmitan este conocimiento al resto de la red de cámaras. Las cámaras primero identifican a una persona en un fotograma de vídeo, y a continuación, la siguen a través de múltiples vistas de otras cámaras.

"El seguimiento de los seres humanos de forma automática a través de cámaras en un espacio tridimensional es nuevo", dijo Jenq-Neng Hwang, investigador principal en este estudio y profesor de ingeniería eléctrica en la Universidad de Washington. "A medida que las cámaras se comunican entre sí, somos capaces de describir el mundo real en un sentido más dinámico".

Hwang y su equipo de investigación presentaron sus resultados el mes pasado en la Conferencia de Sistemas Inteligentes de Transporte celebrada en Qingdao, China.

Un sistema en tiempo real

La idea es tomar la típica pantalla de un GPS (que mapea las calles, edificios y señales en un barrio) y, a continuación, añadir seres humanos a la imagen. Con esta nueva tecnología, un coche con una cámara incorporada podría grabar un video de la escena, y a continuación, identificar y realizar un seguimiento de los seres humanos que aparecen en el mismo. Los investigadores de la UW están desarrollando un sistema para que funcione en tiempo real, lo que podría ayudar a distinguir entre personas que cruzan en intersecciones muy transitadas, o seguir a un individuo específico que esté esquivando a la policía.

"Nuestra idea es permitir la visualización dinámica de los seres humanos que caminan por la calle y las aceras, por lo que, finalmente, la gente pueda ver una versión animada de la dinámica en tiempo real de las calles de la ciudad en una plataforma como Google Earth", dijo Hwang.

Además, en la última década, el equipo de Hwang ha desarrollado una manera para que las cámaras de video -desde los modelos más básicos a los dispositivos de alta gama- se comuniquen entre ellas mientras graban diferentes lugares.

El problema con el seguimiento de un ser humano a través de diferentes cámaras es que la apariencia de una persona puede variar dramáticamente en cada vídeo, debido a las diferentes perspectivas, ángulos y matices de color producidos por las diferentes cámaras. Pero los investigadores han vencido esta dificultad construyendo un vínculo entre las cámaras.

Algoritmo automático

Después de un periodo de calibración de un par de minutos, en el que se recogen datos de colores, texturas o ángulos entre las cámaras, un algoritmo se aplica automáticamente para igualar esas diferencias entre las cámaras y poder seleccionar a las mismas personas a través de múltiples tramas, lo que garantiza un seguimiento de manera eficaz sin que haga falta ver sus caras. El sistema recoge sistemáticamente por primera vez a las personas y luego las sigue en base a la textura de su ropa, color y cuerpo.

Esta tecnología, aseguran, puede utilizarse en cualquier lugar, siempre y cuando las cámaras estén conectadas a una red inalámbrica para compartir información y cargar sus datos en la nube.

Inevitablemente, de estas aplicaciones se desprenden muchos problemas relacionados con la privacidad. Hwang sugiere que una posible solución está en el encriptado de la información antes de ser enviada a la nube. "Las cámaras y la grabación no van a desaparecer", dijo el investigador, "también podríamos tomar ventaja de ese hecho y extraer la información más útil para el beneficio de la comunidad ".

De la seguridad al marketing

La idea de que las cámaras te puedan seguir sin que exista intervención humana resulta estremecedora, casi de ciencia ficción. Sin embargo, las aplicaciones imaginadas por Hwang y su equipo van más allá de la seguridad y la vigilancia de sospechosos.

Por ejemplo, servirían para ofrecer a los propietarios de los establecimientos información útil y estadísticas sobre los patrones de movimiento de los clientes. De esta forma, evaluando cómo se mueven por la tienda, podrían enviar directamente a su teléfono móvil ofertas o descuentos aplicables a un producto en particular.

Lo que parece claro para estos investigadores de la UW es que parte de ese big data que los ciudadanos produciremos en el futuro no procederá solamente de las páginas que visitemos o los me gusta que cliquemos en Facebook, sino también de nuestras acciones físicas y movimientos, probablemente, las próximas bases de datos del marketing y la publicidad.

Lo dicho, estremecedor.