LIVI-Technologie soll bessere Objekterkennung bei suboptimaler Beleuchtung ermöglichen

An der Ben-Gurion University entwickelte Smart-Camera-Software filtert unerwünschte Lichtquellen aus

[datensicherheit.de, 04.03.2018] Laut einer Meldung der Ben-Gurion-Universität des Negev (BGU) ist es Forschern gelungen, die sogenannte LIVI-Technologie (Light Invariant Video Imaging) zu entwickeln, welche die Deutlichkeit von Bildern bei suboptimaler Beleuchtung deutlich steigert und die Objekterkennung verbessert. Diese neue Software werde viele Smart-Camera-Anwendungen verbessern, einschließlich der Gesichtserkennung für Sicherheitszwecke sowie „Augmented Reality“-Anwendungen.

Amplitudenmodulierte Lichttrennung

LIVI erhöht demnach die Kamerafunktionalität, eliminiert die Auswirkungen von Hintergrund- oder dynamischen Lichtverhältnissen und liefert dadurch schattenfreie Bilder mit konstanter Farbausgabe und verbessertem Kontrast.
Die Software beruht laut BGU auf einer amplitudenmodulierten (AM) Lichttrennung, die im Prinzip der AM-Funkkommunikation ähnlich ist. Dies ermögliche es Kameras, moduliertes Licht vom Einfluss unerwünschter Lichtquellen in der Szene zu trennen, so dass der AM-Videokamera-Rahmen unabhängig von den Lichtbedingungen in denen er aufgenommen wurde gleich erscheine.

Kompensation unerwünschter Lichteffekte

„Starkes Hintergrundlicht erzeugt Schatten, zum Beispiel wenn Menschen in Gebäude gehen und die Fähigkeit unserer Augen und Kameras Gesichter zu erkennen beeinträchtigen“, erläutert Prof. Hugo Guterman vom Institut für Elektrotechnik und Informationstechnik und Leiter des BGU-Labors für Autonome Robotik.
„Unsere Erfindung erzeugt einen ,Blitz‘-Effekt, welcher die Hintergrundbeleuchtung löscht, Schatten entfernt und den Kontrast verbessert, wodurch alle aufgenommenen Bilder viel klarer werden“, so Guterman.
Die Technologie hat nach BGU-Angaben zahlreiche Anwendungen, darunter intelligente Sicherheitskameras und Mobiltelefone sowie Gesichtserkennung, „Augmented Reality“, Videospiele und militärische Nutzungen.

Ausfilterung der Hintergrundlichter

Amir Kolaman, Ph.D., hat laut BGU als Student an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der BGU an seiner Diplomarbeit über Unterwasserfotografie gearbeitet, als das Thema Hintergrundbeleuchtung aufkam. Zusammen mit Guterman habe er dann das System entwickelt, welches die Hintergrundbeleuchtung für jedes Pixel im Bild herausfiltert, ähnlich wie ein Radioempfänger eine Sendestation von einer anderen trennen kann.
„Die Lichtintensität kann wie bei Radiowellen auf verschiedenen Frequenzen moduliert werden“, berichtet Kolman. „Wir verwandeln jedes Kamera-Pixel in einen AM-Empfänger, der sich auf das Blitzlicht einstellt und die Hintergrundlichter aus den Ausgangsframes herausfiltert.“

Videoanalyse-Markt als erster Nachfrager

Laut Netta Cohen, „CEO“ von BGN Technologies, „ist dies ein perfektes Beispiel für eine in den BGU-Labors entwickelte Technologie, die echte Marktanforderungen erfüllt, kostengünstig herzustellen und einfach in viele Geräte zu integrieren ist“. BGN Technologies sucht demnach nun einen Partner für die Weiterentwicklung und Kommerzialisierung dieser bahnbrechenden Technologie.
Der Videoanalyse-Markt sei wahrscheinlich der erste, in dem diese Technologie integriert wird, da stabile Kamerarahmen die Leistung der Gesichtserkennung und -identifikation verbesserten. Laut einem im April 2017 veröffentlichten Report von MARKETSandMARKETS werde der globale Markt für Videoanalyse bis 2022 voraussichtlich 11,17 Milliarden US-Dollar erreichen.
Der Freizeit-Smartphone-Markt stelle eine weitere große Chance dar, da immer mehr Smartphones mit Gesichtserkennungs-Sicherheit ausgestattet würden. Der weltweite Smartphone-Markt habe 2017 laut einem im März 2017 veröffentlichten IDC-Bericht rund 1,53 Milliarden Einheiten erreicht.

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 08.02.2018
Angreifer überwinden selbst Faradaysche Käfige und Luftstrecken

datensicherheit.de, 31.01.2018
Experten fordern neue Cyber-Sicherheitsansätze für bildgebende Medizingeräte

datensicherheit.de, 18.08.2017
Infiltration per Überwachungskamera: Bösartige Angriffe mit Infrarotlicht

Amir Kolaman auf YouTube, 30.01.2017

Light Invariant Video Imaging (LIVI) Demo

Amir Kolaman, PhD Student
Light Invariant Video Imaging (LIVI) / Shadow Free Objects Which Appear the Same Independent of Light Conditions

MARKETSandMARKETS, April 2017
Video Analytics Market by Type (Software and Services), Application (Intrusion Management, Incident Detection, Crowd/People Counting, Traffic Monitoring, ANPR, Facial Recognition), Deployment Model, Vertical, and Region – Global Forecast to 2022

IDC, März 2017
MARKET FORECAST – DOC # US42366217 / Worldwide Smartphone Forecast, 2017–2021