对于任何负责分析数小时镜头的人来说，计算机视觉都是一个有价值的工具，因为它可以加快识别个人的过程。 例如，执法部门可以使用它通过简单的查询来搜索个人，例如“查找过去 48 小时内佩戴红围巾的任何人”。
随着视频监控变得越来越普遍，UCF 计算机视觉研究中心 (CRCV) 的助理教授 Yogesh Rawat 正在致力于通过安装在摄像机上的高级软件来解决隐私问题。 他的工作得到了美国国家科学基金会加速研究转化 (NSF ART) 计划 20 万美元的资助。
“自动化使我们能够观看大量的镜头，这是人类无法做到的，”拉瓦特说。 “监控对社会很重要，但总是存在隐私问题。这一发展将使监控与隐私保护成为可能。”
他的视频监控软件通过在录音和实时中模糊面部或衣服等特定元素来保护记录者的隐私。 Rawat 解释说，他的软件对视频输入中的 RGB 像素（光的红色、绿色和蓝色）添加了扰动，使人眼无法识别它们。
“我们主要对任何可以通过视觉解释的可识别信息感兴趣，”拉瓦特说。 “例如，对于一个人的脸，我可以通过识别脸来说‘这就是那个人’。它也可以是身高，也许是头发颜色、发型、体型——所有这些都可以是所有这些都是私人信息。”
由于 Rawat 的目标是在边缘设备（不依赖于外部服务器的设备，例如无人机和公共监控摄像头）中使用该技术，因此他和他的团队也在致力于开发该技术，以便能够足够快地分析源已收到。 这就带来了额外的挑战，即开发能够尽快处理数据的算法，以便图形处理单元 (GPU) 和中央处理单元 (CPU) 能够处理捕获的镜头分析工作量。
为此，他在实现该软件时主要考虑的是速度和大小。
“我们希望非常高效、非常快速地实时完成这项工作，”拉瓦特说。 “我们不想等待一年、一个月或几天。我们也不想占用大量的计算能力。我们在非常小的 GPU 或非常小的 CPU 中没有大量的计算能力。我们在那里使用的不是大型计算机，而是非常小的设备。”
NSF ART项目的资金将使拉瓦特能够识别该技术的潜在用户，包括疗养院、儿童保育中心和使用监控摄像头的当局。 拉瓦特是中佛罗里达大学两名研究人员之一，他们的项目最初是通过今年早些时候授予该大学的 600 万美元拨款资助的。 未来四年还将资助另外四个项目。
他的工作建立在其他 CRCV 成员（包括创始人 Mubarak Shah 和研究员 Chen Chen）之前牵头的几个项目的基础上，包括允许分析未经修剪的安全视频、训练人工智能模型以在较小规模上运行以及允许在较小范围内运行的软件专利。用于检测多个感兴趣的动作、人物和物体。 这些工作的资金来源包括来自 IARPA 高度和范围生物识别识别项目的 390 万美元、来自情报高级研究项目活动 (IARPA) 深度联运视频分析的 280 万美元以及来自美国打击恐怖主义技术支持办公室的 475,000 美元。
拉瓦特说，他在计算机视觉方面的工作是为了改善我们的世界。
“我真的很想了解我们作为人类如何能够轻松地在这个世界上航行，”他说。 “视觉感知是我非常有兴趣研究的东西，包括我们如何将其应用到机器上，并使我们作为人类和社会变得更容易。”
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