Видеотехнологии позволят отследить людей в помещении

Исследователи Университета Карнеги-Меллон разработали метод для отслеживания места нахождения нескольких людей в комплексных закрытых помещениях с помощью сети видеокамер. Метод дал возможность автоматически отслеживать передвижения 13 человек в доме престарелых, хотя люди иногда выходили из поля зрения камер. Чтобы отслеживать их, исследователи использовали несколько ключевых ориентиров (цвет одежды, опознавание человека, траектория движения и распознавание лица) с внешнего источника видеосигнала.

Команда Карнеги-Меллон испытала свою технологию на жителях и сотрудниках дома престарелых, где полю зрения камер мешали длинные коридоры, дверные проемы, собирающиеся в группы люди, различия в освещении и слишком мало камер, чтобы обеспечить обширное, всеохватывающее обозрение.

Исследователи Карнеги-Меллона разработали свою технологию отслеживания как один из способов, позволяющих контролировать здоровье жителей престарелого дома. «Цель состоит не в том, чтобы быть «Большим Братом», но в том, чтобы извещать сиделок о едва заметных изменениях в уровнях деятельности или поведения, которые указывают на изменение состояния здоровья», сообщил Гауптманн в своем заявлении.

Работа команды университета по мониторингу жителей дома престарелых началась в 2005 году в рамках Национального института здоровья, который спонсировал проект под названием CareMedia.

Автоматическое определение лица в кадре помогает в повторной идентификации людей на разных камерах, но Янг отметил, что лица могут быть распознаны в менее чем 10% видеокадров. Для преодоления этого исследователи разработали математическую модель, которая позволила им объединить такую информацию как внешность, распознавание лица и траекторию движений.

Использование всей информации имеет ключевое значение для процесса отслеживания, но, как сказал Шоу-И Ю, распознавание лица оказалось наиболее значимым. Когда исследователи исключили автоматическое определение лица с параметров идентификации, их показатели эффективности в доме престарелых снизилась с 88% до 58%, что ненамного лучше, чем один из существующих алгоритмов слежения.

Исследователи также рассматривают дополнительные способы использования видео для мониторинга деятельности резидента с сохранением конфиденциальности, такие как запись только очертания людей вместе с информацией о расстоянии от камеры глубины подобно Microsoft Kinect.