211service.com
Een trottoir verdwijnende act
In 2008 begon Google als reactie op privacykwesties de gezichten te vervagen van mensen die werden betrapt door in de auto gemonteerde camera's en weergegeven in zijn Google StreetView in kaart brengende dienst. Onderzoekers in Californië denken dat ze nu met een betere oplossing zijn gekomen: software die automatisch elk spoor verwijdert dat een persoon zich in een scène bevond.
Nu zie je mij: Software die voetgangers uit Google Street View verwijdert, kan privacyproblemen helpen wegnemen.
De aanpak beschermt de privacy van mensen en zorgt tegelijkertijd voor een schoner zicht op straatniveau, zegt Arturo Flores, een afgestudeerde informaticastudent in de Kunstmatige Intelligentie Groep aan de Universiteit van Californië, San Diego. Zelfs met gezichtsvervaging is het nog steeds mogelijk om een persoon te identificeren, zegt Flores. Kleding, lichaamsvorm en lengte, gecombineerd met een locatie, kunnen voldoende zijn om iemand te herkennen, zegt hij.
De Street View-busjes van Google gebruiken negen camera's op het dak om regelmatig foto's te maken van het tafereel om hen heen. Deze worden vervolgens aan elkaar genaaid om een bijna naadloos panoramisch uitzicht te produceren. Maar automatisch mensen verwijderen uit duizenden verschillende afbeeldingen, die elk verschillende scènes tonen, is een uitdaging.
De software van Flores moet eerst eventuele voetgangers in een scène detecteren. Dit wordt gedaan met behulp van een standaard objectherkenningsalgoritme genaamd implicit shape model (ISM), dat is ontwikkeld aan de Zwitsers Federaal Instituut voor Technologie . Het idee is om een ruwe contour van voetgangers te vinden, zegt Bastian Leibe , een codeontwikkelaar van ISM die nu aan de RWTH Aachen University werkt. Omdat er zoveel variabiliteit is in het menselijk uiterlijk, hanteert het algoritme een probabilistische benadering: op zoek naar overeenkomsten tussen de vormen in afbeeldingen en honderden afbeeldingen van voetgangers die het is getraind om te herkennen.
Zodra een voetganger is geïdentificeerd en uit een afbeelding is gesneden, moet het achterblijvende gat worden opgevuld. De software van Flores doet dit door gebruik te maken van foto's die voor en na de afbeelding in kwestie zijn gemaakt door Google's Street View-busjes. Deze afbeeldingen tonen een weergave van de achtergrond vanuit enigszins verschillende hoeken - het algoritme kan de achtergrond heroriënteren en deze in de ruimte naaien die is achtergelaten door de vermiste voetganger.
Flores en zijn adviseur, Serge Belongie , presenteerde het werk onlangs op de IEEE International Workshop on Mobile Vision in Chicago. Flores zegt dat sommige afbeeldingen uit de echte wereld gewoon te ongewoon zijn om door de software goed te kunnen verwerken. Op sommige foto's zijn vreemde artefacten achtergelaten, zoals honden aan de lijn zonder hun eigenaar, of paar schoenen die schijnbaar op het trottoir zijn achtergelaten.
Het systeem heeft ook moeite om een achtergrond te genereren wanneer een voetganger in dezelfde richting loopt als het Google-busje, zegt Flores. Het is gewoon niet mogelijk om een onbelemmerd zicht op de achtergrond te krijgen, zegt hij.
Andrew Blake , adjunct-directeur van Microsoft Research Cambridge, in het VK, en een expert in computervisie, zegt dat de meeste technieken die in de software van Flores worden gebruikt, bekend zijn. Hij voegt eraan toe dat recente doorbraken het gemakkelijker hebben gemaakt om beelden aan elkaar te naaien om een glad uitziende composiet te creëren. State-of-the-art software voor het naaien van panorama's stelt de fotograaf in staat om het best mogelijke panorama aan elkaar te naaien van een rommelige stapel foto's van een scène, zegt hij.
Leibe merkt op dat deze software, of iets dergelijks, uiteindelijk zou kunnen worden gebruikt om beeldvorming op straatniveau te creëren voor turn-by-turn navigatiesystemen, ter vervanging van de computergegenereerde animaties die nu door dergelijke systemen worden gebruikt.