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Computer Vision for Multimedia Geolocation in Human Trafficking Investigation: A Systematic Literature Review
The task of multimedia geolocation is becoming an increasingly essential
component of the digital forensics toolkit to effectively combat human
trafficking, child sexual exploitation, and other illegal acts. Typically,
metadata-based geolocation information is stripped when multimedia content is
shared via instant messaging and social media. The intricacy of geolocating,
geotagging, or finding geographical clues in this content is often overly
burdensome for investigators. Recent research has shown that contemporary
advancements in artificial intelligence, specifically computer vision and deep
learning, show significant promise towards expediting the multimedia
geolocation task. This systematic literature review thoroughly examines the
state-of-the-art leveraging computer vision techniques for multimedia
geolocation and assesses their potential to expedite human trafficking
investigation. This includes a comprehensive overview of the application of
computer vision-based approaches to multimedia geolocation, identifies their
applicability in combating human trafficking, and highlights the potential
implications of enhanced multimedia geolocation for prosecuting human
trafficking. 123 articles inform this systematic literature review. The
findings suggest numerous potential paths for future impactful research on the
subject
A Taxonomy of Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision
Traditional architectures for solving computer vision problems and the degree
of success they enjoyed have been heavily reliant on hand-crafted features.
However, of late, deep learning techniques have offered a compelling
alternative -- that of automatically learning problem-specific features. With
this new paradigm, every problem in computer vision is now being re-examined
from a deep learning perspective. Therefore, it has become important to
understand what kind of deep networks are suitable for a given problem.
Although general surveys of this fast-moving paradigm (i.e. deep-networks)
exist, a survey specific to computer vision is missing. We specifically
consider one form of deep networks widely used in computer vision -
convolutional neural networks (CNNs). We start with "AlexNet" as our base CNN
and then examine the broad variations proposed over time to suit different
applications. We hope that our recipe-style survey will serve as a guide,
particularly for novice practitioners intending to use deep-learning techniques
for computer vision.Comment: Published in Frontiers in Robotics and AI (http://goo.gl/6691Bm
QUIS-CAMPI: Biometric Recognition in Surveillance Scenarios
The concerns about individuals security have justified the increasing number of surveillance
cameras deployed both in private and public spaces. However, contrary to popular belief,
these devices are in most cases used solely for recording, instead of feeding intelligent analysis
processes capable of extracting information about the observed individuals. Thus, even though
video surveillance has already proved to be essential for solving multiple crimes, obtaining relevant
details about the subjects that took part in a crime depends on the manual inspection
of recordings. As such, the current goal of the research community is the development of
automated surveillance systems capable of monitoring and identifying subjects in surveillance
scenarios. Accordingly, the main goal of this thesis is to improve the performance of biometric
recognition algorithms in data acquired from surveillance scenarios. In particular, we aim at
designing a visual surveillance system capable of acquiring biometric data at a distance (e.g.,
face, iris or gait) without requiring human intervention in the process, as well as devising biometric
recognition methods robust to the degradation factors resulting from the unconstrained
acquisition process.
Regarding the first goal, the analysis of the data acquired by typical surveillance systems
shows that large acquisition distances significantly decrease the resolution of biometric samples,
and thus their discriminability is not sufficient for recognition purposes. In the literature,
diverse works point out Pan Tilt Zoom (PTZ) cameras as the most practical way for acquiring
high-resolution imagery at a distance, particularly when using a master-slave configuration. In
the master-slave configuration, the video acquired by a typical surveillance camera is analyzed
for obtaining regions of interest (e.g., car, person) and these regions are subsequently imaged
at high-resolution by the PTZ camera. Several methods have already shown that this configuration
can be used for acquiring biometric data at a distance. Nevertheless, these methods
failed at providing effective solutions to the typical challenges of this strategy, restraining its
use in surveillance scenarios. Accordingly, this thesis proposes two methods to support the development
of a biometric data acquisition system based on the cooperation of a PTZ camera
with a typical surveillance camera. The first proposal is a camera calibration method capable
of accurately mapping the coordinates of the master camera to the pan/tilt angles of the PTZ
camera. The second proposal is a camera scheduling method for determining - in real-time -
the sequence of acquisitions that maximizes the number of different targets obtained, while
minimizing the cumulative transition time. In order to achieve the first goal of this thesis,
both methods were combined with state-of-the-art approaches of the human monitoring field
to develop a fully automated surveillance capable of acquiring biometric data at a distance and
without human cooperation, designated as QUIS-CAMPI system.
The QUIS-CAMPI system is the basis for pursuing the second goal of this thesis. The analysis
of the performance of the state-of-the-art biometric recognition approaches shows that these
approaches attain almost ideal recognition rates in unconstrained data. However, this performance
is incongruous with the recognition rates observed in surveillance scenarios. Taking into
account the drawbacks of current biometric datasets, this thesis introduces a novel dataset comprising
biometric samples (face images and gait videos) acquired by the QUIS-CAMPI system at a
distance ranging from 5 to 40 meters and without human intervention in the acquisition process.
This set allows to objectively assess the performance of state-of-the-art biometric recognition
methods in data that truly encompass the covariates of surveillance scenarios. As such, this set
was exploited for promoting the first international challenge on biometric recognition in the wild. This thesis describes the evaluation protocols adopted, along with the results obtained
by the nine methods specially designed for this competition. In addition, the data acquired by
the QUIS-CAMPI system were crucial for accomplishing the second goal of this thesis, i.e., the
development of methods robust to the covariates of surveillance scenarios. The first proposal
regards a method for detecting corrupted features in biometric signatures inferred by a redundancy
analysis algorithm. The second proposal is a caricature-based face recognition approach
capable of enhancing the recognition performance by automatically generating a caricature
from a 2D photo. The experimental evaluation of these methods shows that both approaches
contribute to improve the recognition performance in unconstrained data.A crescente preocupação com a segurança dos indivíduos tem justificado o crescimento
do número de câmaras de vídeo-vigilância instaladas tanto em espaços privados como públicos.
Contudo, ao contrário do que normalmente se pensa, estes dispositivos são, na maior parte dos
casos, usados apenas para gravação, não estando ligados a nenhum tipo de software inteligente
capaz de inferir em tempo real informações sobre os indivíduos observados. Assim, apesar de a
vídeo-vigilância ter provado ser essencial na resolução de diversos crimes, o seu uso está ainda
confinado à disponibilização de vídeos que têm que ser manualmente inspecionados para extrair
informações relevantes dos sujeitos envolvidos no crime. Como tal, atualmente, o principal
desafio da comunidade científica é o desenvolvimento de sistemas automatizados capazes de
monitorizar e identificar indivíduos em ambientes de vídeo-vigilância.
Esta tese tem como principal objetivo estender a aplicabilidade dos sistemas de reconhecimento
biométrico aos ambientes de vídeo-vigilância. De forma mais especifica, pretende-se
1) conceber um sistema de vídeo-vigilância que consiga adquirir dados biométricos a longas distâncias
(e.g., imagens da cara, íris, ou vídeos do tipo de passo) sem requerer a cooperação dos
indivíduos no processo; e 2) desenvolver métodos de reconhecimento biométrico robustos aos
fatores de degradação inerentes aos dados adquiridos por este tipo de sistemas.
No que diz respeito ao primeiro objetivo, a análise aos dados adquiridos pelos sistemas típicos
de vídeo-vigilância mostra que, devido à distância de captura, os traços biométricos amostrados
não são suficientemente discriminativos para garantir taxas de reconhecimento aceitáveis.
Na literatura, vários trabalhos advogam o uso de câmaras Pan Tilt Zoom (PTZ) para adquirir
imagens de alta resolução à distância, principalmente o uso destes dispositivos no modo masterslave.
Na configuração master-slave um módulo de análise inteligente seleciona zonas de interesse
(e.g. carros, pessoas) a partir do vídeo adquirido por uma câmara de vídeo-vigilância
e a câmara PTZ é orientada para adquirir em alta resolução as regiões de interesse. Diversos
métodos já mostraram que esta configuração pode ser usada para adquirir dados biométricos
à distância, ainda assim estes não foram capazes de solucionar alguns problemas relacionados
com esta estratégia, impedindo assim o seu uso em ambientes de vídeo-vigilância. Deste modo,
esta tese propõe dois métodos para permitir a aquisição de dados biométricos em ambientes de
vídeo-vigilância usando uma câmara PTZ assistida por uma câmara típica de vídeo-vigilância. O
primeiro é um método de calibração capaz de mapear de forma exata as coordenadas da câmara
master para o ângulo da câmara PTZ (slave) sem o auxílio de outros dispositivos óticos. O
segundo método determina a ordem pela qual um conjunto de sujeitos vai ser observado pela
câmara PTZ. O método proposto consegue determinar em tempo-real a sequência de observações
que maximiza o número de diferentes sujeitos observados e simultaneamente minimiza o
tempo total de transição entre sujeitos. De modo a atingir o primeiro objetivo desta tese, os
dois métodos propostos foram combinados com os avanços alcançados na área da monitorização
de humanos para assim desenvolver o primeiro sistema de vídeo-vigilância completamente automatizado
e capaz de adquirir dados biométricos a longas distâncias sem requerer a cooperação
dos indivíduos no processo, designado por sistema QUIS-CAMPI.
O sistema QUIS-CAMPI representa o ponto de partida para iniciar a investigação relacionada
com o segundo objetivo desta tese. A análise do desempenho dos métodos de reconhecimento
biométrico do estado-da-arte mostra que estes conseguem obter taxas de reconhecimento
quase perfeitas em dados adquiridos sem restrições (e.g., taxas de reconhecimento
maiores do que 99% no conjunto de dados LFW). Contudo, este desempenho não é corroborado pelos resultados observados em ambientes de vídeo-vigilância, o que sugere que os conjuntos
de dados atuais não contêm verdadeiramente os fatores de degradação típicos dos ambientes de
vídeo-vigilância. Tendo em conta as vulnerabilidades dos conjuntos de dados biométricos atuais,
esta tese introduz um novo conjunto de dados biométricos (imagens da face e vídeos do tipo de
passo) adquiridos pelo sistema QUIS-CAMPI a uma distância máxima de 40m e sem a cooperação
dos sujeitos no processo de aquisição. Este conjunto permite avaliar de forma objetiva o desempenho
dos métodos do estado-da-arte no reconhecimento de indivíduos em imagens/vídeos
capturados num ambiente real de vídeo-vigilância. Como tal, este conjunto foi utilizado para
promover a primeira competição de reconhecimento biométrico em ambientes não controlados.
Esta tese descreve os protocolos de avaliação usados, assim como os resultados obtidos por 9
métodos especialmente desenhados para esta competição. Para além disso, os dados adquiridos
pelo sistema QUIS-CAMPI foram essenciais para o desenvolvimento de dois métodos para
aumentar a robustez aos fatores de degradação observados em ambientes de vídeo-vigilância. O
primeiro é um método para detetar características corruptas em assinaturas biométricas através
da análise da redundância entre subconjuntos de características. O segundo é um método de
reconhecimento facial baseado em caricaturas automaticamente geradas a partir de uma única
foto do sujeito. As experiências realizadas mostram que ambos os métodos conseguem reduzir
as taxas de erro em dados adquiridos de forma não controlada
De-identification for privacy protection in multimedia content : A survey
This document is the Accepted Manuscript version of the following article: Slobodan Ribaric, Aladdin Ariyaeeinia, and Nikola Pavesic, ‘De-identification for privacy protection in multimedia content: A survey’, Signal Processing: Image Communication, Vol. 47, pp. 131-151, September 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.image.2016.05.020. This manuscript version is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives License CC BY NC-ND 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/), which permits non-commercial re-use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited, and is not altered, transformed, or built upon in any way.Privacy is one of the most important social and political issues in our information society, characterized by a growing range of enabling and supporting technologies and services. Amongst these are communications, multimedia, biometrics, big data, cloud computing, data mining, internet, social networks, and audio-video surveillance. Each of these can potentially provide the means for privacy intrusion. De-identification is one of the main approaches to privacy protection in multimedia contents (text, still images, audio and video sequences and their combinations). It is a process for concealing or removing personal identifiers, or replacing them by surrogate personal identifiers in personal information in order to prevent the disclosure and use of data for purposes unrelated to the purpose for which the information was originally obtained. Based on the proposed taxonomy inspired by the Safe Harbour approach, the personal identifiers, i.e., the personal identifiable information, are classified as non-biometric, physiological and behavioural biometric, and soft biometric identifiers. In order to protect the privacy of an individual, all of the above identifiers will have to be de-identified in multimedia content. This paper presents a review of the concepts of privacy and the linkage among privacy, privacy protection, and the methods and technologies designed specifically for privacy protection in multimedia contents. The study provides an overview of de-identification approaches for non-biometric identifiers (text, hairstyle, dressing style, license plates), as well as for the physiological (face, fingerprint, iris, ear), behavioural (voice, gait, gesture) and soft-biometric (body silhouette, gender, age, race, tattoo) identifiers in multimedia documents.Peer reviewe
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