El PrivacyLens fue desarrollado en la Universidad de Michigan. Su objetivo es preservar la privacidad de las personas cuando se usan aplicaciones para controlar ejercicios o monitorear pacientes.
Muchas aplicaciones utilizan las cámaras de los dispositivos móviles para monitorear nuestra actividad. Sin embargo, al hacerlo, también están capturando nuestra imagen, y esta información puede ser algo que queremos mantener en privado. Algo similar ocurre con los robots hogareños que capturan imagen para navegar de una habitación a otra. Y en general, todo lo que es Internet de las Cosas en el hogar.
Removiendo datos
Como solución al problema un grupo de desarrolladores de la Universidad de Michigan ha creado el sistema PrivacyLens. El mecanismo empleado agrega un sensor térmico al proceso de identificación de personas en las imágenes RGB y el video. Y como consecuencia, mejora también la habilidad para remover dichos datos antes de que sean transmitidos.
En las pruebas realizadas por los investigadores se ha conseguido eliminar el 99,1% de la información sensible.
Palitos
Lo más curioso del proceso es que para que la captura de imagen siga cumpliendo su función no es posible simplemente borrar a las personas. En cambio se deja como reemplazo una representación hecha de líneas que reproducen de una forma muy simplificada el cuerpo observado. Los movimientos de los palitos siguen los movimientos de la imagen original, transmitiendo de esa manera la información básica necesaria. Postura, movimiento, velocidad, etcétera.
Los desarrolladores afirman que con los datos depurados es posible tanto seguir la actividad física como monitorear a un paciente a distancia. En ambos casos preservando su intimidad. Otros sistemas, tales como la distorsión de la imagen del rostro, han demostrado ser satisfactorios para las personas cuyas imágenes fueron capturadas. Pero solo en algunas situaciones. En muchas otras la necesidad de ocultar todo el cuerpo ha sido evidente.
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