Cómo rastrear personas en lugares cerrados

Esta investigación tiene grandes implicaciones para seguridad y contra-terrorismo.

El Mapa del Merodeador para un asilo de ancianos. El mapa para el asilo de ancianos se encuentra en la parte baja derecha. Los puntos en el mapa muestran la ubicación de una persona de interés. Las imágenes alrededor son las vistas de cada cámara de vigilancia. Debido a limitaciones de espacio, sólo 5 de 15 cámaras se muestran. (Crédito: Carnegie Mellon University)

Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han desarrollo un método de rastreo en lugares con múltiples individuos en instalaciones complejas utilizando una red de vídeo cámaras, creando algo similar al Mapa del Merodeador, mapa mágico de Harry Potter para rastrear entradas y salidas en el Colegio Hogwarts.

El método pudo darle seguimiento a los movimientos de 13 personas dentro de un asilo de ancianos, aunque algunos individuos desparecieran a veces de las cámaras.

Los investigadores hicieron uso de múltiples pistas y señas a partir del vídeo para darle seguimiento a las personas en un período largo de tiempo: color de la vestimenta, así como detección, trayectoria y reconocimiento facial de la persona.

El uso de varias cámaras para darle seguimiento a múltiples objetos ha sido un campo activo de estudio durante una década, pero las técnicas automáticas se han enfocado sólo en ambientes de laboratorio bien controlados. El equipo de Carnegie Mellon, en contraste, probó su técnica con residentes y empleados de un asilo de ancianos real –con vistas de cámara comprometidas por pasillos muy largos, puertas, personas merodeando, variaciones de luz y muy pocas cámaras para proporcionar vistas completas y superpuestas.

El rendimiento del algoritmo del Carnegie Mellon  mejoró significativamente en relación a dos de los algoritmos líderes en técnica multi-cámara y rastreo de objetos múltiples. Localizó individuos dentro de un metro de su posición real el 88 por ciento de las veces, comparado con un 35 y un 56 de otros algoritmos.

Los investigadores Alexander Hauptmann, Shoou-I Yu y Yi Yang presentarán sus resultados en junio 27 en la Conferencia Visión de Computadora y Reconocimiento de Patrones, en Portland, Oregon.

El desarrollo de la técnica de rastreo es parte de un esfuerzo para vigilar la salud de los residentes en asilos de ancianos. “El objetivo no es ser el Gran Hermano, sino alertar a los cuidadores de cambios sutiles en los niveles de actividad o comportamientos que puedan indicar cambios en el estado de salud”, dijo Hauptmann. Todas las personas participantes en el estudio estuvieron de acuerdo en ser rastreadas.

Estas técnicas de rastreo automático también serían muy útiles en aeropuertos, edificios públicos y otras áreas donde la seguridad sea una prioridad. A pesar de la importancia de las cámaras en la identificación de los responsables del atentado en el Maratón de Boston y las bombas de Londres en el 2005, mucho del análisis necesario de vídeo para rastrear personas sigue siendo manual, dijo Hauptman.

La investigación de la Carnegie Mellon para rastreo en asilos de ancianos inició en el 2005 como parte de CareMedia, proyecto de los Institutos Nacionales de Salud, asociados con el Centro de Tecnología para Calidad de Vida, centro de investigación en Carnegie Mellon y la Universidad de Pittsburgh.

“Creímos que sería fácil”, indica Hauptmann sobre la técnica de rastreo, “pero resultó ser increíblemente difícil”.

Algunas veces, cosas simples como el seguimiento basado en color resultó ser difícil, por ejemplo, ya que el mismo color puede aparecer en distintas cámaras de distintos lugares al mismo tiempo y dependiente de las variaciones de iluminación. Igualmente, la vista de una cámara de un individuo en particular puede ser bloqueada por otras personas que pasan, o el amueblado, o cuando entra en ambientes no cubiertos por cámaras, por lo que un mismo individuo deben ser regularmente re-identificado en el sistema.

La detección del rostro ayuda inmensamente en la re-identificación de individuos en cámaras distintas. Pero Yang indicó que los rostros podían ser reconocidos en menos del 10 por ciento en el vídeo.  Debido a eso los investigadores desarrollaron modelos matemáticos que permitieran combinar información como apariencia, reconocimiento facial y trayectorias de movimiento.

El uso de toda esta información es clave para el proceso de rastreo, pero Yu indicó que el reconocimiento fácil resultó ser el punto de mayor ayuda. Cuando los investigadores eliminan la información de reconocimiento fácil de su mezcla de información, su excelente resultado de 88 por ciento cae al 58 por ciento, no mucho mejor que los actuales algoritmos de rastreo existentes.

El vídeo del asilo de ancianos analizado por los investigadores fue grabado en el 2005 usando 15 cámaras; las grabaciones no sobrepasan los seis minutos.

Se requiere mayor trabajo para ampliar esta técnica a períodos mayores de tiempo y permitir una vigilancia en tiempo real. Los investigadores también analizan otras vías adicionales para el uso del vídeo para vigilar actividad residencial al tiempo que preserva la privacidad, tales como grabación sólo del contorno externo de las personas conjuntamente con información de distancia a partir de cámaras de profundidad similares a las de Microsoft Kinect.

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