Software permite identificar criminosos no meio de multidões

Tecnologia determina e monitora comportamentos potencialmente perigosos. Uso de ferramenta também pode ser expandido para fins comerciais e hospitalares.
Sala de monitoramento do estádio do Spartak, em Moscou Foto:Konstantin Tchalabov/RIA Nôvosti

O laboratório de análise de dados da Universidade Nacional de Pesquisa Nuclear (MEPhI, ou Instituto de Engenharia Física de Moscou) desenvolveu um software capaz de detectar comportamento humano fora do padrão e potencialmente perigoso. Uma das aplicações do programa seria na identificação de criminosos em multidões.

“É comum os perpetradores de ataques terroristas serem flagrados por câmeras de vigilância dias antes do atentado, e a subsequente análise das imagens costuma ajudar a identificá-los”, diz Vadim Danchin, um dos líderes do projeto.

“O comportamento acabado entregando o crime: em vez de agir na mesma velocidade da multidão circundante, eles ficam espionando as câmeras de vigilância, analisando o terreno e estudando os padrões comportamentais dos policiais”, acrescenta.

Escaneando humanos

Até então, esse tipo de tecnologia era usada somente em câmeras infravermelhas. A ideia dos desenvolvedores é disponibilizá-la também em webcams e smartphones.

Segundo o projeto, o novo modelo de câmera poderia ser instalada de forma eventual. O ângulo de instalação é inserido no programa, que então calcula automaticamente as trajetórias de destino.

Tudo o que o software necessita é ser “apresentado” a uma pessoa em movimento contra um fundo estático. Em seguida, analisa automaticamente o vídeo e identifica as coordenadas da articulações da cabeça, das pernas, do cotovelo e dos joelhos da pessoa em questão, reunindo estatísticas sobre os movimentos realizados.

As coordenadas são atualizadas 30 vezes por segundo, e o software constrói então um modelo em 3D que se move de forma sincronizada com a pessoa no vídeo.

(Fonte: YouTube/Vadim Danshin)

“O objetivo é reunir dados estatísticos sobre como as articulações agem no corpo humano”, explica Danchin. “Vamos usar esses dados para explicar a um sistema automático como um aceno de mão durante uma conversa casual difere de uma tentativa de bater em alguém ou roubar pertences pessoais no meio da multidão.”

O algoritmo é capaz de identificar uma pessoa em uma multidão pelo seu modo de andar, estrutura, ou pelas roupas que está vestindo.

“Se uma pessoa está longe da câmera, os sistemas existentes não conseguem reconhecer o rosto de forma confiável”, diz Danchin. “Nossa abordagem proporciona a identificação por parâmetros adicionais, como roupas ou pulseira de relógio.”

O software tem ainda outras utilidades. Por exemplo, é possível calcular o tempo gasto por um comprador em frente a uma vitrine e, assim, avaliar seu interesse por determinados itens; esses dados podem ser usados em propagandas direcionadas.

1001 funções

Segundo os desenvolvedores, o algoritmo pode também ser usado para criar uma nova geração de simuladores interativos para forças especiais, cirurgiões ou bombeiros.

Isso porque o software é capaz de medir o tempo de reação de determinada pessoa em situações de estresse e, eventualmente, melhorar a eficiência de alguns processos.

A equipe de desenvolvimento está agora testando o algoritmo no comportamento da torcida em jogos de futebol na Alemanha. O objetivo é evitar posturas agressivas, monitorando a linguagem corporal de cada torcedor capturada pela câmera.

Em um projeto paralelo, porém conduzido no Canadá, o software está aprendendo a reconhecer diferentes tipos de comportamento em pacientes hospitalares.

“Câmeras comuns simplesmente gravam vídeos, e é preciso um ser humano para assisti-lo e analisá-lo”, explica Danchin. “Os sistemas como o nosso podem automatizar esse processo, selecionando indivíduos na multidão, classificando seu comportamento e processando quaisquer exceções.”

Para cientista da computação norte-americano Ben Usman, algoritmos similares poderão ser usados também ​​em sistemas de controle de veículos.

“Eles são capazes de prever o comportamento dos pedestres. As condições ambientais podem representar um problema, no entanto, porque o nível de iluminação e a qualidade da câmera utilizada resultarão em distorções de imagens. Criar um sistema capaz de resistir a tais distorções é um enorme desafio”, conclui Usman.

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