Internacional. De acuerdo con Barry Norton, ejecutivo de Milestone Systems, estas contribuciones serían la detección y rastreo de objetos, el reconocimiento o identificación de estos y la detección de anomalías.
Norton, quien se desempeña como vicepresidente de Investigación en Milestone Security, se refirió también al papel que jugará la Inteligencia Artificial en las futuras tendencias de la seguridad electrónica.
Detección y rastreo de objetos
La detección de objetos es ampliamente utilizada en diferentes aplicaciones, tales como conteo de personas, preservación de la privacidad y búsqueda basada en las propiedades de un objeto (como el color). Existen soluciones comerciales basadas en la detección y el rastreo de objetos, como por ejemplo cruces de líneas, protección perimetral y detección de merodeo.
Aunque el rastreo de objetos está bien establecido en escenarios que van desde simples hasta ligeramente complejos, aún debe superar ciertos retos en escenas altamente complicadas.
Reconocimiento e identificación de objetos
En el reconocimiento de objetos, el foco está en determinar la clase de persona a la que pertenece ese ítem (es decir, la clase de humanos), en vez de considerar su identidad específica. Sin embargo, si se quiere identificar a cada individuo entre la clase de humanos, entonces estamos hablando de identificación. El nivel de madurez de la tecnología de identificación depende de su configuración.
"En escenarios de vigilancia que involucran usuarios no cooperativos (como aquellos que ocultan intencionalmente su identidad), la identificación se convierte en todo un reto. No obstante, en escenarios controlados donde se espera la colaboración de los usuarios (como puertas de pasaportes o áreas semi controladas, como entradas de oficinas), la tecnología ha alcanzado un mayor nivel de madurez", afirma Norton.
Detección de anomalías
En lo que respecta a la detección de anomalías, existe un debate sobre si se ha producido correctamente o no. Si estas irregularidades están bien definidas (como conducir en dirección equivocada o a una alta velocidad), hay numerosas soluciones comerciales disponibles.
Sin embargo, si las anormalidades no son claras y se requiere un sistema de detección de anomalías genérico y escalable que pueda implementarse directamente en diferentes contextos, surge un tema de discusión en torno a si actualmente existe un producto de esta índole.
Tendencias en seguridad electrónica con base en la IA
El entendimiento de la escena será un factor que implicará el análisis de imágenes suministradas para identificar y segmentar objetos y distinguir entre el primer plano y el fondo de una escena.
"El objetivo principal será descubrir la relación entre los objetos y aprovechar la información del contexto. Esto permitirá la detección de interacciones, tales como aquellas que se dan entre personas y entre éstas y los objetos. También facilita el análisis del comportamiento humano", indica el vicepresidente de Investigación en Milestone Security.
A su vez, el llamado análisis multimodal estará relacionado con la evaluación de diferentes modalidades, tales como RGB convencional e imágenes térmicas, o al uso de diversos sensores (por ejemplo, cámaras y control de acceso) para analizar una escena determinada.
Esto permitirá un acercamiento comprensivo para potenciar la seguridad en áreas restringidas, usando múltiples perspectivas y fuentes de datos.
Finalmente, el análisis predictivo presenta el desafío más significativo en el campo del análisis de datos. Su objetivo es identificar patrones en datos de video y predecir eventos futuros. Por ejemplo, detectar indicadores tempranos de interrupciones en el tráfico, como un vehículo detenido en un carril congestionado, lo cual históricamente ha generado un embotellamiento importante.
