La reconnaissance faciale permet de créer des cartes de déplacements des individus

L'université de Carnegie Mellon a mis au point un système qui permet de suivre plusieurs personnes en même temps, même si celles-ci disparaissent de l’écran pendant un moment. Un système qui s'appliquerait aux centres de santé, pour mieux détecter tout changement de leur état.

Malgré l’importance des caméras dans les systèmes de surveillance, la plupart des analyses conduites pour rechercher des personnes en particulier continuent d’être opérées manuellement. Trois chercheurs de la Carnegie Mellon University, Alexander Hauptmann, Shoou-I Yu et Yi Yang, ont développé un système de surveillance vidéo qui permet de suivre la localisation de plusieurs personnes en même temps à l’intérieur d’un bâtiment. Alors que les techniques d’automatisation en matière de surveillance ont jusqu’à présent été testées en environnement contrôlé, les tests des chercheurs ont été menés sur les archives vidéo datant de 2005 d’un établissement hospitalier.

Localisations multiples

La méthode des chercheurs de l’université nord-américaine se fonde sur plusieurs indices afin de suivre les déplacements des personnes. La détection des personnes et de la couleur de leurs vêtements est utilisée, suivi de la trajectoire de leurs déplacements à l’intérieur du lieu observé et, quatrièmement, la reconnaissance faciale joue un rôle dans cette méthode de vidéosurveillance. L’algorithme utilisé permet ainsi à 88% du temps de localiser un individu à un mètre près de l’endroit réel où il se situe, contre généralement moins de 56% avec l’utilisation d’autres algorithmes. La reconnaissance faciale joue un grand rôle dans la détection des personnes d’une caméra à l’autre, mais elle ne peut pas toujours être employée avec efficacité. En effet, les visages ne peuvent être reconnus que sur 10% des contenus vidéo.

Un modèle encore théorique

Ce nouvel algorithme a avant tout été développé dans le but de permettre à des établissements de santé de mieux gérer la santé de leurs patients, en permettant d’alerter le personnel soignant des changements comportementaux et de niveaux d’activités des patients qui pourraient indiquer une évolution de leur état. Car en effet il permet de créer une carte de déplacement au sein du lieu clos qui permet de suivre en temps réel les différentes personnes identifiées. Il pourrait par la suite, selon les chercheurs, être adapté dans les aéroports et les bâtiments publics où la sécurité est importante. Cela demanderait néanmoins d’autres recherches puisque, comme mentionné précédemment, l’étude a été menée sur une archive vidéo de 2005. Des expérimentations futures se concentreraient alors sur une utilisation en temps réel et sur des vidéos de longueur plus importante. Par ailleurs, les chercheurs présenteront leur travail lors du Computer Vision and Pattern Recognition Conference à Portland, dans l’Oregon, le 27 juin prochain.