211service.com
Une loi sur la disparition des trottoirs
En 2008, en réponse à des problèmes de confidentialité, Google a commencé à brouiller les visages des personnes capturées par des caméras montées sur voiture et montrées dans son Google Street View service de cartographie. Des chercheurs californiens pensent qu'ils ont maintenant trouvé une meilleure solution : un logiciel qui supprime automatiquement toute trace de la présence d'une personne dans une scène.
Maintenant tu me vois: Un logiciel qui supprime les piétons de Google Street View pourrait aider à atténuer les problèmes de confidentialité.
L'approche protège la vie privée des gens tout en offrant une vue plus nette au niveau de la rue, explique Arturo Flores, un étudiant diplômé en informatique de la Groupe Intelligence Artificielle à l'Université de Californie à San Diego. Même avec un visage flou, il est toujours possible d'identifier une personne, dit Flores. Les vêtements, la forme du corps et la taille, combinés à un emplacement, peuvent suffire à reconnaître quelqu'un, dit-il.
Les camionnettes Street View de Google utilisent neuf caméras montées sur le toit pour prendre des clichés réguliers de la scène qui les entoure. Ceux-ci sont ensuite cousus ensemble pour produire une vue panoramique presque transparente. Mais supprimer automatiquement des personnes de milliers d'images variées, chacune montrant des scènes différentes, est un défi.
Le logiciel de Flores doit d'abord détecter les piétons dans une scène. Cela se fait à l'aide d'un algorithme standard de reconnaissance d'objets appelé modèle de forme implicite (ISM), qui a été développé au Ecole polytechnique fédérale de Suisse . L'idée est de trouver un contour approximatif des piétons, dit Bastian Leibe , un développeur d'ISM qui est maintenant à l'Université RWTH d'Aix-la-Chapelle. En raison de la grande variabilité de l'apparence humaine, l'algorithme adopte une approche probabiliste en recherchant des similitudes entre les formes des images et des centaines d'images de piétons qu'il a été entraîné à reconnaître.
Une fois qu'un piéton a été identifié et coupé d'une image, le trou laissé derrière doit être comblé. Le logiciel de Flores le fait en utilisant des photographies capturées avant et après l'image en question par les camionnettes Street View de Google. Ces images montrent une vue de l'arrière-plan sous des angles légèrement différents. L'algorithme peut réorienter l'arrière-plan et le coudre dans l'espace laissé par le piéton disparu.
Flores et son conseiller, Serge Belongie , a récemment présenté le travail à l'atelier international IEEE sur la vision mobile à Chicago. Flores dit que certaines images du monde réel sont tout simplement trop inhabituelles pour que le logiciel puisse les traiter correctement. Des artefacts étranges ont été laissés sur certains plans, comme des chiens en laisse sans leur propriétaire, ou des paires de chaussures apparemment abandonnées sur le trottoir.
Le système a également du mal à générer un arrière-plan lorsqu'un piéton marche dans la même direction que la camionnette Google, explique Flores. Il n'est tout simplement pas possible d'avoir une vue dégagée sur l'arrière-plan, dit-il.
Andrew Blake , directeur général adjoint de Microsoft Research Cambridge, au Royaume-Uni, et expert en vision par ordinateur, affirme que la plupart des techniques utilisées dans le logiciel de Flores sont bien connues. Il ajoute que des avancées récentes ont facilité l'assemblage d'images pour créer un composite d'apparence fluide. Un logiciel d'assemblage de panoramas à la pointe de la technologie permet au photographe d'assembler le meilleur panorama possible à partir de n'importe quelle pile désordonnée d'images d'une scène, dit-il.
Leibe note que ce logiciel, ou quelque chose de similaire, pourrait finalement être utilisé pour créer une imagerie au niveau de la rue pour les systèmes de navigation pas à pas, pour remplacer les animations générées par ordinateur maintenant utilisées par ces systèmes.