Un artículo que difunde este día la UM explica que el logro representa una nueva forma de observar a través de la instalación de videos al desarrollar la capacidad de las computadoras para identificar y seguir a las personas que están paradas o caminan.

Sin embargo, los movimientos de la cámara y los obstáculos que ocultan temporalmente al sujeto de seguimiento aún pueden confundirlas.

“Hemos creado un programa de computadora que comprende cuál es la actividad en la que está involucrada una persona o un grupo y con ello podemos obtener resultados de seguimiento mucho más robustos y estables”, explicó Silvio Savarese, profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de computación en la UM.

A fin de hacer más confiable el seguimiento por computadora el equipo de Savarese enseñó al programa a reconocer interacciones tales como las personas que caminan juntas, están paradas en una fila o cruzan la calle.

Los movimientos de un individuo proporcionan información acerca de sus interacciones y éstas pueden pronosticar el comportamiento futuro del sujeto. Por ejemplo, cuando aparentemente dos personas caminan juntas y hablan, la computadora puede conectar sus pistas.

Si las dos personas pasan luego detrás de un obstáculo con una tercera persona la computadora ahora tiene la intuición que le permite pronosticar si los individuos que iban conversando probablemente seguirán juntos.

“Un programa avanzado como éste procurará seguir los comportamientos de los sujetos considerando cada interacción posible que pudiera ocurrir y decidiendo cuál es la más probable. Esto es ideal para aplicaciones tales como la prevención de colisión de vehículos”, agregó el investigador.

El equipo de especialistas enseñó al programa a que “piense” más como humano, alimentando a la computadora con videos de sujetos y comportamientos etiquetados.

“De esa forma pudo capitalizar sobre la fortaleza analítica de nuestros cerebros: el reconocimiento de patrones sobre la base de la experiencia anterior”.

El método, agregó Savarese, “reduce la complejidad computacional y hace posible la resolución del problema infiriendo qué hará una persona sobre la base de sus actividades como individuo, sus interacciones con otros individuos y el comportamiento en grupos mayores”.

El equipo continuará su investigación acelerando el proceso y prevé que una versión simplificada del programa de seguimiento se aproxime a la operación en tiempo real.

El uso de este avance abarca muchos terrenos, entre ellos la visión de los robots, la observación de conjuntos de animales salvajes o la ubicación de actividades sospechosas en una multitud.

Sin embargo, los autores proyectan su utilización en ayudar a que los conductores mantengan una vigilancia sobre los peatones, a fin de que se active una alarma o los frenos si un peatón da un paso inesperado en una avenida. Notimex