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Être capable de surveiller sans compromettre la confidentialité: l’idée de surveillance non vidéo de ces chercheurs du MIT

Être capable de surveiller sans compromettre la confidentialité: l'idée de surveillance non vidéo de ces chercheurs du MIT

L’installation de caméras de surveillance soulève parfois des préoccupations en matière de confidentialité, d’autant plus que les systèmes de reconnaissance faciale s’améliorent et que leur utilisation se répand. Mais les chercheurs du MIT pensent qu’il peut y avoir une solution à ce problème: moniteur sans vidéo.

Quelque chose qui pourrait être utile dans les cas où le suivi des mouvements et des activités d’une personne est nécessaire, comme les personnes âgées ou d’autres cas nécessitant une assistance, selon cette équipe. Une idée qu’ils ont réalisée en laissant de côté l’optique pour la baser sur le signaux radio.

Une description textuelle, pas de visages

Voici RF-Diary, un travail d’une équipe de chercheurs du Laboratoire d’Informatique et d’Intelligence Artificielle (CSAIL) du MIT, qui utilise la radiofréquence vous pouvez obtenir une description textuelle quelles activités une personne fait ainsi que ses interactions avec des objets. Une technologie qui n’implique pas l’utilisation d’un signal vidéo, donc elle préserverait l’intimité des sujets.

Le système utilise une carte du lieu pour déterminer dans quelle partie de la maison les actions ont lieu et quels objets sont utilisés. Mais pour fonctionner, RF-Diary nécessite une formation et la personne à surveiller doit effectuer une série d’actions afin de pouvoir être identifiée par la suite.

Dans les exemples, nous voyons qu’en soi, il est très difficile d’identifier quoi que ce soit simplement en voyant la «traduction» des ondes radio en une image, mais la clé est cette description textuelle que l’utilisateur de surveillance reçoit. Par exemple: « Une personne entre dans la cuisine. Il enlève ses vêtements, s’assoit et commence à utiliser l’ordinateur portable. »

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À la fréquence radio, ils ont ajouté un système de l’apprentissage en profondeur avec lequel avoir une meilleure identification des activités, être capable de classer jusqu’à 30 types, en fonction de l’équipe. De plus, comme ils le concluent, le système est plus efficace dans des environnements sombres que ceux basés sur la vidéo.

Une idée déjà mise à l’épreuve

L’idée est qu’il peut être utile de s’occuper des personnes qui ont besoin de soins et de surveillance sans compromettre cet aspect, afin qu’il puisse y avoir un suivi à distance et savoir si la personne a besoin d’aide. En fait, le RF-Dairy a déjà été utilisé dans les hôpitaux et des centres d’assistance, avec des patients atteints de la maladie de Parkinson, de la démence sénile ou encore du COVID-19, bien qu’avec un système quelque peu différent.

C’est quelque chose avec lequel ce centre travaille depuis longtemps et que nous avons déjà vu. Plus précisément, avec ce système également basé sur des radiofréquences et des réseaux de neurones qui nous permettaient de savoir ce qu’un autre sujet faisait à travers le mur.

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