En la actualidad, la cámara de vídeo se ha convertido en un dispositivo omnipresente. Debido a su miniaturización, estas se pueden encontrar integradas en multitud de dispositivos de uso diario, desde teléfonos móviles o tabletas, hasta ordenadores portátiles. Aunque estos dispositivos son empleados por millones de personas diariamente de forma inofensiva, capturando vídeo, realizando fotografías que luego son compartidas, etc.; el empleo de videocámaras para tareas de videovigilancia levanta cierta preocupación entre la población, sobre todo cuando estas forman parte de sistemas inteligentes de monitorización. Esto supone una amenaza para la privacidad debido a que las grabaciones realizadas por estos sistemas contienen una gran cantidad de información que puede ser extraída de forma automática mediante técnicas de visión artificial. Sin embargo, la aplicación de esta tecnología en diversas áreas puede suponer un impacto muy positivo para las personas. Por otro lado, la población mundial está envejeciendo rápidamente. Este cambio demográfico provocará que un mayor número de personas en situación de dependencia, o que requieren apoyo en su vida diaria, vivan solas. Por lo que se hace necesario encontrar una solución que permita extender su autonomía. La vida asistida por el entorno (AAL por sus siglas en inglés) ofrece una solución aportando inteligencia al entorno donde residen la personas de modo que este les asista en sus actividades diarias. Estos entornos requieren la instalación de sensores para la captura de datos. La utilización de videocámaras, con la riqueza en los datos que ofrecen, en entornos privados haría posible la creación de servicios AAL orientados hacia el cuidado de las personas como, por ejemplo, la detección de accidentes en el hogar, detección temprana de problemas cognitivos y muchos otros. Sin embargo, dada la sencilla interpretación de imágenes por las personas, esto plantea problemas éticos que afectan a la privacidad. En este trabajo se propone una solución para poder hacer uso de videocámaras en entornos privados con el objetivo de dar soporte a las personas y habilitar así el desarrollo de servicios de la vida asistida por el entorno en un hogar inteligente. En concreto, se propone la protección de la privacidad en aquellos servicios AAL de monitorización que requieren acceso al vídeo por parte de un cuidador, ya sea profesional o informal. Esto sucede, por ejemplo, cuando se detecta un accidente en un sistema de monitorización y ese evento requiere la confirmación visual de lo ocurrido. Igualmente, en servicios AAL de telerehabilitación puede ser requerida la supervisión por parte de un humano. En este tipo de escenarios es fundamental proteger la privacidad en el momento en que se esté accediendo u observando el vídeo. Como parte de este trabajo se ha llevado a cabo el estudio del estado de la cuestión en la cual se han revisado los métodos de protección de la privacidad visual presentes en la literatura. Esta revisión es la primera en realizar un análisis exhaustivo de este tema centrándose, principalmente, en los métodos de protección. Como resultado, se ha desarrollado un esquema de protección de la privacidad visual basado en el reconocimiento del contexto que permite adecuar el nivel de privacidad durante la observación cuando las preferencias del usuario coinciden con el contexto. La detección del contexto es necesaria para poder detectar en la escena las circunstancias en que el usuario demanda determinado nivel de privacidad. Mediante la utilización de este esquema, cada uno de los fotogramas que componen un flujo de vídeo en directo es modificado antes de su transmisión teniendo en cuenta los requisitos de privacidad del usuario. El esquema propuesto hace uso de diversas técnicas de modificación de imágenes para proteger la privacidad, así como de visión artificial para reconocer dicho contexto. Por tanto, en esta tesis doctoral se realizan diversas contribuciones en distintas áreas con el objetivo de llevar a cabo el desarrollo del esquema propuesto de protección de la privacidad visual. De este modo, se espera que los resultados obtenidos nos sitúen un paso más cerca de la utilización de videocámaras en entornos privados, incrementando su aceptación y haciendo posible la implantación de servicios AAL basados en visión artificial que permitan aumentar la autonomía de las personas en situación de dependencia.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/52056 |
| Date | 16 October 2015 |
| Creators | Padilla López, José Ramón |
| Contributors | Flórez-Revuelta, Francisco, Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación |
| Publisher | Universidad de Alicante |
| Source Sets | Universidad de Alicante |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Rights | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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