Las cámaras GoPro o las lentes inteligentes como Google Glass han contribuido a la evolución del contenido vídeo generado por los usuarios. Para algunos, este tipo de dispositivos se ha convertido en el acompañante perfecto en todas aquellas situaciones especiales. Desde panoramas espectaculares hasta muestras interactivas de storytelling en primera persona, todas las experiencias cargadas de significado se comparten públicamente sin desvelar la identidad de la persona que las graba, o al menos es lo que suelen pensar los adeptos de estas tecnologías.
Un grupo de expertos en visión computacional formado por Yedid Hoshen y Shmuel Peleg de la Universidad Hebrea de Jerusalén ha desarrollado un sistema informático capaz de reconocer a la persona que está detrás de los llamados vídeos egocéntricos, aquellos realizados con cámaras montadas sobre la cabeza y que, según los investigadores, se distinguen de los convencionales por algunos aspectos definitorios.
Uno de estos tiene que ver con la ubicación de la cámara. El dispositivo está colocado sobre la cabeza del usuario, por lo tanto sigue los movimientos del usuario a medida que está caminando.
Otro, y quizás el factor más característico de este dispositivo, es que la cámara no llega a grabar imágenes con el usuario, lo que aporta un alto grado de confianza puesto que a la hora de compartirlo no se verá quien es el verdadero autor del contenido. Puede tratarse no sólo de paracaidistas que quieran compartir sus emociones cuando saltan de un avión, sino también de soldados cuya misión es grabar y transmitir datos importantes durante las operaciones militares o incluso, llegando hasta otro extremo, delincuentes que graban sus propios actos.
La oscilación de la cámara delata al usuario
El objetivo del estudio es demostrar que la privacidad de los autores que están detrás de este tipo de contenidos está comprometida por la información biométrica que se puede extraer de un vídeo en primera persona, en gran parte revelada por el movimiento de la cámara:
Los vídeos egocéntricos están afectados por la inestabilidad provocada por el movimiento de la cabeza y del cuerpo del usuario. Aunque normalmente se considera una molestia, demostramos que esta información puede ser útil para la extracción de características biométricas y, por lo tanto, para identificar al usuario”, explican los investigadores en su estudio.
Algunos de los indicios son por ejemplo la forma de andar de la persona que graba el vídeo, o la altura de la cámara sobre el suelo, pero también lo que los investigadores llaman el flujo óptico, es decir el patrón de movimiento de los objetos, así como los ángulos y superficies captados por cada fotograma en parte.
Para analizar las firmas biométricas el equipo ha entrenado una red neuronal artificial (Convolutional Neural Network) capaz de detectar el patrón único del flujo óptico asociado a cada usuario. Después de hacer una comparación con otras técnicas de aprendizaje automático, se ha constatado que los vídeos grabados con cámaras montadas sobre la cabeza delatan información sobre el usuario y lo hacen fácil de identificar a través de su sistema de análisis de las mediciones biométricas.
La recomendación de Hoshen y Peleg es evidente: “Se ha de tener cuidado, por lo tanto, cuando se comparten contenidos de este tipo”.
En conclusión, los investigadores añaden que unos de los principales usos de la técnica de identificación biométrica podría servir para prevenir el robo de cámaras ponibles mediante sistemas de bloqueo cuando llegan a manos de otra persona distinta del propietario o detectar de forma automática los vídeos creados por el mismo autor y publicados en distintos servicios para compartir vídeos como Youtube.
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