Les yeux ouverts

Lorsque vous levez les yeux vers la caméra de surveillance de votre dépanneur, savez-vous ce qui s’affiche sur l’écran ? Une image bien grossière de vous-même !

Pas de quoi être parano. «Les systèmes font de grands progrès. Mais une barbe ou des lunettes peuvent déjouer la plupart des systèmes attachés à l’identification des individus» soutient Mahand Said Allili de l’Université Sherbrooke.

Le doctorant en informatique de la faculté des sciences a récemment décroché le Prix du meilleur article étudiant à la 4e Conférence canadienne sur la vision par ordinateur et par robot.

Connus sous le nom de CCTV – pour Closed circuit television technology— les circuits de surveillance vidéo sont partout. Ils suivent des yeux les déplacements et les faits et gestes de millions de personnes dans le métro, au sein des édifices publics et sur les rues de nombreux centres-villes d’Amérique du Nord.

Mais s’il y a de la pluie, des variations de luminosité ou encore de la brume, il devient alors bien difficile de dire si un individu se livre à un mauvais coup sur le circuit de surveillance. «Nous sommes encore loin des conditions parfaites des laboratoires», affirme même Mahand Allili.

Après une thèse sur la segmentation d’images fixes, le jeune chercheur s’est penché, dans le cadre de son doctorat, sur les images dynamiques issues de la vidéo. Il a ainsi développé un algorithme «robuste» destiné à faire la lumière sur les ombres épaisses et les luminosités complexes qui nous entourent.

Lors des multiples calculs du processeur de traitement du signal, la quantité d’information nuit à la reconstruction de l’image. «Une ombre épaisse peut être comptabilisée comme un objet lors de grande illumination», soutient l’étudiant. Une image est constituée entre 500 000 et 5 millions de pixels (points lumineux).

Pour une bonne surveillance, le programme informatique des CCTV devrait également reconnaître la trajectoire des individus, être capable de préciser la taille des objets, fournir de grands détails sur la scène tout en permettant de respecter la vie privée des individus.

Si loin, si proche
Certains programmes de recherche sur la vision artificielle font rêver — bien loin de nos basses préoccupations — tel celui de la Nasa destiné à capturer des images 3D du Soleil (http://www.nasa.gov/mission_pages/stereo/main/index.html).

Mais lorsqu’on parle de surveillance vidéo, les travaux s’attachent le plus souvent à des problèmes plus terre-à-terre, comme celui du respect de la vie privée fréquemment abordé dans les magazines et lors des conférences internationales.

En effet, comment parvenir à ne capter que les détails significatifs pour la surveillance sans nuire à l’identité des passants ? «Il est important d’introduire un peu d’intelligence dans le traitement des données, comme s’attacher aux mouvements plutôt qu’aux visages. Ces derniers peuvent facilement être masqués par le processeur», soutient Mohand Saïd Allili.

Loin des vieux systèmes passifs que l’on retrouve au plafond des dépanneurs, les circuits modernes implantés au bord des autoroutes et dans les couloirs des aéroports permettent déjà de n’enregistrer que les gestes suspects et les excès de vitesse.

Évidemment, le meilleur système de surveillance mis entre les mains de personnes non respectueuses ouvre la porte à des usages nuisibles. Certains appréhendent même la filature par internet !

«Ce qui nous intéresse c’est de concevoir des solutions intelligentes pas de faire progresser le volet législatif» maintient le jeune chercheur. Devant ces avancées technologiques, c’est à la société de ne pas fermer les yeux et d’exiger un cadre législatif respectueux des droits individuels.

Références :

* “A Robust Video Foreground Segmentation by Using Generalized Gaussian Mixture Modeling” par Mohand Saïd Allili, Nizar Bouguila et Djemel Ziou, dans Proceedings of the Fourth Canadian Conference on Computer and Robot Vision (4ème Conférence canadienne sur la vision par ordinateur et par robot) de 2007 :
http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/CRV.2007.7

À lire aussi :
* “Privacy in Video Surveillance”, IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE [168], mars 2007 :
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=4117949

Sur la vision artificielle :
http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision

Conférences internationales sur le sujet :
IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recogition :
http://cvpr.cv.ri.cmu.edu/
ICCV
http://iccv2007.rutgers.edu/