Resumen de Protección de la privacidad visual basada en el reconocimiento del contexto
Motivación En la actualidad, la cámara de vídeo se ha convertido en un dispositivo omnipresente. Debido a su miniaturización, estas se pueden encontrar integradas en multitud de dispositivos de uso diario, desde teléfonos móviles o tabletas, hasta ordenadores portátiles. Aunque estos dispositivos son empleados por millones de personas diariamente de forma inofensiva, capturando vídeo, realizando fotografías que luego son compartidas, etc.; el empleo de videocámaras para tareas de videovigilancia levanta cierta preocupación entre la población, sobre todo cuando estas forman parte de sistemas inteligentes de monitorización. Esto supone una amenaza para la privacidad debido a que las grabaciones realizadas por estos sistemas contienen una gran cantidad de información que puede ser extraída de forma automática mediante técnicas de visión artificial, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. Sin embargo, la aplicación de esta tecnología en áreas como, por ejemplo, la vida asistida por eleEntorno (AAL por sus siglas en inglés), puede suponer un impacto muy positivo para las personas.
La población mundial está envejeciendo rápidamente. Este cambio demográfico provocará que un mayor número de personas en situación de dependencia, o que requieren apoyo en su vida diaria, vivan solas. Por lo que se hace necesario encontrar una solución que permita extender su autonomía. La vida asistida por el entorno ofrece una solución aportando inteligencia al entorno donde residen la personas de modo que este les asista en sus actividades diarias. Estos entornos requieren la instalación de sensores para la captura de datos. La utilización de videocámaras, con la riqueza en los datos que ofrecen, en entornos privados haría posible la creación de servicios AAL orientados hacia el cuidado de las personas como, por ejemplo, la detección de accidentes en el hogar, detección temprana de problemas cognitivos y muchos otros. Sin embargo, dada la sencilla interpretación de imágenes por las personas, esto plantea problemas éticos que afectan a la privacidad.
Desarrollo En esta tesis se responde a la pregunta de cómo proteger la privacidad de las personas en vídeos e imágenes al mismo tiempo que se ofrecen servicios que requieren acceso al vídeo. Este requisito de acceso al vídeo es fundamental para entender el trabajo que se ha realizado. No se pretende ofrecer una solución de privacidad en general, que permita procesar la información de forma anónima, sino que la solución que se desarrolla en esta tesis tiene sentido solo en aquellas aplicaciones en las cuales un observador humano tiene acceso al flujo de vídeo. En otras palabras, la protección de privacidad en este proyecto de tesis doctoral tiene lugar únicamente durante la visualización del contenido.
Por tanto, en este trabajo se propone una solución para poder hacer uso de videocámaras en entornos privados con el objetivo de dar soporte a las personas y habilitar así el desarrollo de servicios de la vida asistida por el entorno en un hogar inteligente. En concreto, se propone la protección de la privacidad en aquellos servicios AAL de monitorización que requieren acceso al vídeo por parte de un cuidador, ya sea profesional o informal. Esto sucede, por ejemplo, cuando se detecta un accidente en un sistema de monitorización y ese evento requiere la confirmación visual de lo ocurrido. Igualmente, en servicios AAL de telerehabilitación puede ser requerida la supervisión por parte de un humano. En este tipo de escenarios es fundamental proteger la privacidad en el momento en que se esté accediendo u observando el vídeo.
Como parte de este trabajo se ha llevado a cabo el estudio del estado de la cuestión en la cual se han revisado los métodos de protección de la privacidad visual presentes en la literatura. Esta revisión es la primera en realizar un análisis exhaustivo de este tema centrándose, principalmente, en los métodos de protección. Como resultado, se ha desarrollado un esquema de protección de la privacidad visual basado en el reconocimiento del contexto que permite adecuar el nivel de privacidad durante la observación cuando las preferencias del usuario coinciden con el contexto. La detección del contexto es necesaria para poder detectar en la escena las circunstancias en que el usuario demanda determinado nivel de privacidad. Mediante la utilización de este esquema, cada uno de los fotogramas que componen un flujo de vídeo en directo es modificado antes de su transmisión teniendo en cuenta los requisitos de privacidad del usuario. El esquema propuesto hace uso de diversas técnicas de modificación de imágenes para proteger la privacidad, así como de visión artificial para reconocer dicho contexto del que forman parte el observador, la identidad de la persona, su apariencia y localización, así como la actividad que está realizando en ese momento.
Por tanto, en esta tesis doctoral se realizan diversas contribuciones en distintas áreas con el objetivo de llevar a cabo el desarrollo del esquema propuesto de protección de la privacidad visual:
- Revisión del estado de la cuestión en protección de la privacidad visual, llevando a cabo una revisión exhaustiva que es la primera hasta el momento.
- Propuesta de un esquema para proteger la privacidad visual que tiene en cuenta las preferencias de privacidad de los individuos y permite adaptar el nivel de privacidad e inteligibilidad de la imagen en función del contexto.
- Particularización del esquema propuesto a un escenario AAL que consiste en un hogar inteligente donde se han instalado una red de videocámaras - Propuesta y desarrollo de ocho modelos de visualización de la escena que modifican la imagen original y provocan como salida una imagen modificada donde la privacidad e inteligibilidad es diferente en cada caso. Evaluación de la protección ofrecida por dichos modelos mediante encuesta.
- Propuesta y desarrollo de un método de reconocimiento de acciones que emplea el esqueleto virtual de la persona para aprender acciones y reconocerlas posteriormente. Dicho método ha obtenido los mejores resultados en el momento de la experimentación.
- Propuesta y desarrollo de cuatro características para la identificación de personas que se basan en la apariencia y atributos biométricos blandos. La experimentación ha consistido en estudio comparativo para evaluar la robustez de cada una de las características propuestas en la tarea de identificar personas.
Conclusiones Esta tesis representa un paso más hacia la protección de la privacidad en entornos privados. Se espera que los resultados obtenidos nos sitúen un paso más cerca de la utilización de videocámaras en estos entornos, incrementando su aceptación y haciendo posible la implantación de servicios AAL basados en visión artificial que permitan aumentar la autonomía de las personas en situación de dependencia. De este modo, no será necesario renunciar al derecho a la privacidad a costa de poder acceder a una serie de cuidados y servicios.
