Preservación de privacidad de personas en vídeo seguridad

En este Proyecto Fin de Carrera se estudia la implementación de un módulo de preservación de privacidad para los actuales sistemas de vídeo vigilancia. El imparable despliegue de estos sistemas en muchos escenarios de nuestro día a día invita al desarrollo de técnicas que permitan ocultar los rasgos personales de los individuos involucrados en secuencias de seguimiento o tracking, siempre y cuando se pueda recuperar la secuencia original para su posible uso forense tras la correspondiente autorización judicial. En primer lugar se realiza un estudio exhaustivo del estado del arte de las técnicas existentes que permiten ocultar los rasgos personales, tanto las reversibles como las que no lo son. Además, se presenta un escenario en el cuál se puede integrar el submódulo de privacidad. Una vez detalladas todas las técnicas, se elige aquella que mejor respeta los límites de privacidad, reversibilidad y seguridad. A continuación, se programa un algoritmo que caracteriza la técnica elegida. Dicho algoritmo es evaluado con diferentes detectores de personas para estudiar su respuesta y se plantean alternativas para mejorar el funcionamiento del mismo. Una vez obtenidos los mejores resultados posibles, se integra dicho algoritmo en una aplicación que permite detectar personas tras la inclusión de la técnica seleccionada de privacidad y observar en tiempo real las características visuales del algoritmo mediante una serie de funcionalidades básicas.This Master Thesis Project consists on studying the implementation of a privacy preserving module for the existing video surveillance systems. The unstoppable growth of these systems in many scenarios of our daily life implicate the development of techniques that permit hiding personal features of those individuals involved in tracking video sequences, providing that original sequence can be restored for forensic use after corresponding judicial authorization. Firstly an exhaustive study of state of the art is performed. Existing privacy preserving techniques, those reversible and those that are not, are detailed. Furthermore, a scenario in which this privacy module can be integrated in is also presented. After this, the technique that respects privacy, reversibility and coding losses’ boundaries is selected. Later on, an algorithm that performs the selected technique is programmed. This algorithm is evaluated with several person detectors in order to study the behavior, introducing alternatives to improve its performance as well. Once best possible results are achieved, this algorithm is integrated in an application that detects persons after introducing the chosen privacy technique and shows visual real-time algorithm’s features using some basic functions