Emergiendo de un proyecto de colaboración de investigación que reúne a mentes brillantes de NVIDIA y MIT, se ha creado un innovador sistema de aprendizaje automático. Este revolucionario método es capaz de detectar e identificar personas ocultas solo observando la iluminación indirecta reflejada en una pared cercana, incluso cuando las personas no están cerca de las fuentes de luz iluminadoras. Sorprendentemente, el sistema posee una impresionante exactitud de casi el 94% en la identificación del número de personas ocultas. Además, puede especificar la actividad que está realizando una persona oculta, simple y sencillamente amplificando rebotes de luz que son imperceptibles para los ojos humanos y los métodos regulares de amplificación de imágenes.
Descubriendo el Secreto en la Luz
Distorsiones miniúsculas de luz, resaltadas por el nuevo método, el cual usa redes neuronales convolucionales para identificar áreas de cambio.
Mirando a través de las Paredes
El fascinante resultado de la investigación de NVIDIA y MIT se ha recogido en un reciente artículo titulado «Lo que puedes descubrir observando una pared en blanco», que incluye contribuciones de otros eminentes institutos de tecnología a nivel global, incluido el Instituto de Tecnología de Israel.
Diversas tácticas anteriores para intentar «ver a través de las paredes» se apoyaban en fuentes de luz controladas o en el conocimiento previo de fuentes de oclusión conocidas. Sin embargo, la novedosa técnica desarrollada por este equipo de expertos puede implementarse en cualquier habitación nueva sin necesidad de recalibraciones. Asimismo, las dos redes neuronales convolucionales que se utilizan para distinguir a personas ocultas utilizan datos recopilados de solo 20 escenas.
Potencial de la IA en la Seguridad y la Vigilancia
El proyecto enfoca su mirada a potenciales situaciones de alto riesgo y críticas para la seguridad. Desde operaciones de búsqueda y rescate, sistemas de vigilancia policial, contextos de respuesta a emergencias hasta la detección de caídas en poblaciones vulnerables como los ancianos. Además, puede ser invaluable en la detección de peatones ocultos para vehículos autónomos.
Evaluando Pasivamente la Escena
Como es común en los proyectos de visión por computadora, la tarea central era detectar, clasificar y actuar sobre los cambios de estado percibidos en una secuencia de imágenes. La correlación de estos cambios actúa para formar patrones de firma que pueden emplearse para identificar diversos individuos o para rastrear la actividad de uno o varios individuos.
Claroscuro: De lo Inapreciable a lo Evidente
Tras la Cortina de Luz
Esta investigación abre la posibilidad de una completa evaluación pasiva de una escena, sin necesidad de utilizar superficies reflectantes, señales wifi, Radar, sonido o cualquier otra ‘circunstancia especial’. Esta cualidad rompe con los trabajos de los últimos años que han buscado detectar la presencia humana oculta en un ambiente peligroso o crítico.
Observando más allá de lo Aparente
Para extraer movimiento de la imagen de una pared aparentemente estática, es necesario calcular el promedio temporal del vídeo y eliminarlo de cada cuadro. Los patrones de movimiento resultantes suelen ser tan sutiles que están por debajo del umbral de ruido, incluso para equipos de vídeo de alta calidad.
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