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Articulo de referencia

Privacidad visual

La privacidad visual describe la relación entre la recopilación y la difusión de información visual, la expectativa de privacidad y las cuestiones legales que la rodean. Hoy en ...

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La privacidad visual describe la relación entre la recopilación y la difusión de información visual, la expectativa de privacidad y las cuestiones legales que la rodean. Hoy en día, las cámaras son omnipresentes. Se encuentran en miles de millones de dispositivos electrónicos, desde teléfonos inteligentes y tabletas hasta computadoras portátiles y cámaras de vigilancia en hogares, negocios y espacios públicos.

Aplicaciones

Vigilancia

Sin embargo, las implicaciones en materia de privacidad y confianza que conlleva limitan su capacidad para integrarse sin problemas en el entorno informático. Se estima que en el Reino Unido se habían desplegado más de 7 millones de cámaras de videovigilancia en 2022. [ 1 ] Las redes de cámaras se han extendido a otros países. Se han explorado herramientas para controlar el uso de estas redes y las modificaciones a las imágenes y vídeos que se envían a los usuarios finales.

Casas

En el hogar, la privacidad visual implica proteger los espacios privados, los espacios compartidos y a los ocupantes de personas no deseadas. También puede ser un problema entre viviendas que no cuentan con una adecuada separación visual.

Tecnologías que mejoran la privacidad visual

Diferentes tecnologías pueden preservar la privacidad al tiempo que proporcionan información de las redes de vigilancia. La mayoría de estas soluciones dependen de que la aplicación objetivo opere de manera que se preserve la privacidad: [ 2 ]

  • Las "cámaras respetuosas" ocultan automáticamente los rostros de las personas observadas. [ 3 ]
  • Google Street View utiliza la detección automática de rostros para difuminarlos. [ 4 ]
  • Eptascape tiene un producto que proporciona vigilancia con privacidad habilitada. [ 5 ]
  • Cardea es un mecanismo de protección de la privacidad visual sensible al contexto que protege la privacidad visual de los transeúntes en las fotos de acuerdo con sus preferencias de privacidad dependientes del contexto. [ 6 ]
  • Las cámaras térmicas y de profundidad [ 7 ] se utilizan en la detección de personas y en el conteo de personas.
  • El diseño de lentes que preservan la privacidad [ 8 ] consiste en la optimización conjunta de la óptica y los algoritmos para realizar tareas de visión como la estimación de la postura humana y el reconocimiento de acciones.
  • Computación perimetral: diversas aplicaciones mejoran la privacidad del usuario al mantener los datos visuales y de otro tipo en los dispositivos personales en lugar de enviarlos a un servidor para su procesamiento. Esto último aumenta la "superficie", creando más posibilidades de que terceros accedan a datos privados confidenciales por parte de proveedores de servicios o malware .

Véase también

Referencias

  1. ↑ "¿Cuántas cámaras de CCTV hay en Londres? Cifras de CCTV en el Reino Unido (actualizado en 2022)" . Clarion UK . 4 de octubre de 2022. Consultado el 18 de junio de 2024 .
  2. ↑ Koelle, Marion; Wolf, Katrin; Boll, Susanne (2018). «Más allá de las luces LED de estado: requisitos de diseño de los avisos de privacidad para cámaras corporales» . Actas de la Duodécima Conferencia Internacional sobre Interacción Tangible, Integrada y Corporal . Tei '18. Estocolmo, Suecia: ACM Press. págs. 177–187 . doi : 10.1145/3173225.3173234 . ISBN  9781450355681. S2CID 3954480 . 
  3. ↑ Jeremy Schiff; Marci Meingast; Deirdre K. Mulligan; Shankar Sastry; Ken Goldberg (2007). "Cámaras respetuosas: detección de marcadores visuales en tiempo real para abordar las preocupaciones sobre la privacidad" . Conferencia Internacional sobre Robots y Sistemas Inteligentes (IROS). San Diego, California. Octubre de 2007 .
  4. ↑ "Street View vuelve a visitar Manhattan" .
  5. ↑ "Eptascape, Inc. Análisis de vídeo MPEG-7" . www.eptascape.com . Archivado del original el 21 de junio de 2008. Consultado el 13 de enero de 2022 .
  6. ↑ "Cardea: Protección de la privacidad visual sensible al contexto para tomar y compartir fotos" (PDF) . Archivado del original (PDF) el 8 de noviembre de 2018. Consultado el 24 de diciembre de 2023 .
  7. ↑ Pittaluga, Francesco; Koppal, Sanjeev J. (junio de 2015). «Óptica que preserva la privacidad para sensores de visión en miniatura». Conferencia IEEE de 2015 sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR) . Boston, MA, EE. UU.: IEEE. págs. 314–324 . CiteSeerX 10.1.1.944.2193 . doi : 10.1109/CVPR.2015.7298628 . ISBN   9781467369640. S2CID 14056410 . 
  8. ↑ Hinojosa, Carlos; Niebles, Juan Carlos; Arguello, Henry (octubre de 2021). «Aprendizaje de óptica que preserva la privacidad para la estimación de la pose humana». Conferencia Internacional IEEE/CVF de Visión por Computadora (ICCV) de 2021. IEEE/CVF. págs. 2573–2582 . doi : 10.1109/ICCV48922.2021.00257 . ISBN  978-1-6654-2812-5.
  • Sin pestañear: Nuevas perspectivas sobre la privacidad visual en el siglo XXI