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Sistema lê sombra invisível ao olho humano para espionar pessoas

Por| Editado por Douglas Ciriaco | 15 de Outubro de 2021 às 10h32

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 twenty20photos/Envato
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Pesquisadores do MIT, nos EUA, desenvolveram um sistema capaz de analisar sombras e reflexos em uma parede branca para determinar quantas pessoas estão em uma sala e o que elas estão fazendo. A técnica pode ser usada em situações de espionagem ou em esquemas camuflados de vigilância.

O método se baseia no princípio de que, conforme indivíduos se movem em um ambiente, seus corpos bloqueiam uma parte da luz, criando sombras suaves e sutis nas paredes. Ao filmar essas paredes enquanto os ocupantes se movimentavam, os cientistas conseguiram eliminar as sombras inconstantes, isolando os reflexos de objetos móveis e fixos.

“Esses sinais fracos são geralmente abafados pela luz ambiente de uma fonte principal. Ao subtrair esse termo ambiental de tudo o que estamos observando, você obtém apenas o ruído da câmera e o sinal dos objetos que estão presentes na sala”, explica o estudante de engenharia Prafull Sharma, autor principal do estudo.

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Aprendizagem de máquina

Durante os testes realizados em laboratório, os pesquisadores gravaram paredes brancas em várias salas com cenários e atividades diferentes. Enquanto grupos de pessoas se moviam fora do campo de visão da câmera, outros agachavam, pulavam ou agitavam os braços na frente das lentes.

A equipe alimentou um sistema de aprendizagem de máquina com os vídeos gravados para ensiná-lo a identificar quais padrões de sombras indicavam determinado tipo de comportamento. Com isso, o dispositivo conseguiu analisar automaticamente a filmagem de uma parede em branco em tempo real, indicando o número de pessoas e suas ações dentro da sala.

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“É uma descoberta científica muito interessante ver que um sinal de baixa intensidade, como a luz do ambiente, pode ser usado para prever informações que antes estavam ocultas. São fatores que, a olho nu, não poderiam ser detectados com a tecnologia que temos atualmente”, acrescenta Sharma.

Limitações

Embora este sistema seja promissor e possa funcionar sem calibração prévia em qualquer sala com uma parede branca, ele opera com certa dificuldade em ambientes com pouca iluminação ou na presença de uma fonte de luz cintilante e de baixa frequência, como uma televisão ligada.

Outra desvantagem, é que ele só pode registrar a quantidade de pessoas e as atividades para as quais foi treinado, utilizando câmeras de alta resolução. Com um dispositivo digital comum ou com a câmera de um celular, as imagens geradas apresentaram muito ruído de fundo e não puderam ser aproveitadas.

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Apensar desse método não ter como alvo os cidadãos comuns, ele pode ser usado no futuro para aplicações no mundo real, como em sistemas avançados de vigilância desenvolvidos por forças de segurança ou para monitorar situações do dia a dia que requerem observação em tempo real.

“Essa técnica poderia ser utilizada, por exemplo, para monitorar idosos e detectar quedas ou outros problemas em pessoas que moram sozinhas. Se reunirmos exemplos suficientes, é possível treinar o sistema de aprendizagem de máquina para identificar qualquer tipo de atividade”, encerra Prafull Sharma.

Fonte: Scientific American