L'université de Carnegie Mellon a mis au
point un système qui permet de suivre plusieurs personnes en même
temps, même si celles-ci disparaissent de l’écran pendant un moment. Un
système qui s'appliquerait aux centres de santé, pour mieux détecter
tout changement de leur état.
Malgré l’importance des caméras dans les
systèmes de surveillance, la plupart des analyses conduites pour
rechercher des personnes en particulier continuent d’être opérées
manuellement. Trois chercheurs de la Carnegie Mellon University,
Alexander Hauptmann, Shoou-I Yu et Yi Yang, ont développé
un système de surveillance vidéo
qui permet de suivre la localisation de plusieurs personnes en même
temps à l’intérieur d’un bâtiment. Alors que les techniques
d’automatisation en matière de surveillance ont jusqu’à présent été
testées en environnement contrôlé, les tests des chercheurs ont été
menés sur les archives vidéo datant de 2005 d’un établissement
hospitalier.
Localisations multiples
La méthode des chercheurs de l’université nord-américaine se fonde
sur plusieurs indices afin de suivre les déplacements des personnes. La
détection des personnes et de la couleur de leurs vêtements est
utilisée, suivi de la trajectoire de leurs déplacements à l’intérieur du
lieu observé et, quatrièmement, la reconnaissance faciale joue un rôle
dans cette méthode de vidéosurveillance. L’algorithme utilisé permet
ainsi à 88% du temps de localiser un individu à un mètre près de
l’endroit réel où il se situe, contre généralement moins de 56% avec
l’utilisation d’autres algorithmes. La reconnaissance faciale joue un
grand rôle dans la détection des personnes d’une caméra à l’autre, mais
elle ne peut pas toujours être employée avec efficacité. En effet, les
visages ne peuvent être reconnus que sur 10% des contenus vidéo.
Un modèle encore théorique
Ce nouvel algorithme a avant tout été développé dans le but de
permettre à des établissements de santé de mieux gérer la santé de leurs
patients, en permettant d’alerter le personnel soignant des changements
comportementaux et de niveaux d’activités des patients qui pourraient
indiquer une évolution de leur état. Car en effet il permet de créer une
carte de déplacement au sein du lieu clos qui permet de suivre en temps
réel les différentes personnes identifiées. Il pourrait par la suite,
selon les chercheurs, être adapté dans les aéroports et les bâtiments
publics où la sécurité est importante. Cela demanderait néanmoins
d’autres recherches puisque, comme mentionné précédemment, l’étude a été
menée sur une archive vidéo de 2005. Des expérimentations futures se
concentreraient alors sur une utilisation en temps réel et sur des
vidéos de longueur plus importante. Par ailleurs, les chercheurs
présenteront leur travail lors du
Computer Vision and Pattern Recognition Conference à Portland, dans l’Oregon, le 27 juin prochain.
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