Техника определения скрытых камер при помощи ToF-датчика смартфона
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 11 месяцев
Сообщений: 27286
Исследователи из Национального университета Сингапура и Университета Ёнсе (Корея) разработали метод выявления в помещении скрытых камер при помощи обычного смартфона, оснащённого датчиком ToF (Time of flight). Отмечается, что в настоящее время скрытую камеру можно купить по цене чуть больше доллара и такие камеры имеют размер 1-2 миллиметра, что существенно затрудняет их поиск в помещениях. В Южной Корее за год зафиксировано более 6800 инцидентов, связанных с размещением скрытых камер в гостиничных номерах или ванных комнатах.
Предложенный исследователями метод LAPD (Laser-Assisted Photography Detection) позволяет выявлять скрытые камеры при помощи современных смартфонов, оснащённых датчиком глубины (ToF), применяемым для оценки расстояния до предметов при фокусировке камеры и в приложениях дополненной реальности. В качестве примеров смартфонов, в которых используются подобные датчики, называются Samsung S20 и Huawei P30 Pro. Датчик выстраивает карту глубины, выполняя сканирование окружающего пространства лазером и вычисляя расстояние на основании задержки прихода отражённого луча.
Метод выявления скрытых камер основан на выявлении аномалий при подсветке лазером объективов и линз, которые создают специфичные блики на результирующей карте глубины. Аномалии выявляются при помощи алгоритма машинного обучения, умеющего отличать специфичные для камер блики. Авторы исследования намерены опубликовать готовое приложений для платформы Android после решения некоторых проблем с ограничениями API.
Общее время, необходимое для сканирования комнаты, оценивается в 30-60 секунд. В проведённом с 379 добровольцам эксперименте скрытые камеры при помощи метода LAPD были обнаружены в 88.9% случаев. Для сравнения, на глаз камеры смогли найти лишь 46% участников эксперимента, а эффективность использования специализированного детектора сигнала K18 составила 62.3% и 57.7% в зависимости от выбранного режима сканирования. Метод LAPD также показал более низкий уровень ложных срабатываний - 16.67% против 26.9%/35.2% для K18 и 54.9% при поиске на глаз.
Точность обнаружения LAPD зависит от попадания скрытой камеры в 20-градусный угол обзора датчика и нахождении от датчика на оптимальном расстоянии (при слишком близком расположении блик от камеры смазывается, а при слишком отдалённом - пропадает). Для повышения точности предлагается использовать датчики с более высоким разрешением (в имеющихся у исследователей смартфонах разрешение ToF-датчика составляет 320x240, т.е. размер аномалии на изображении всего 1-2 пикселя) и детализацией глубины (сейчас для каждого пикселя имеется лишь 8 уровней глубины).
Из других методов оценки наличия скрытой камеры отмечаются анализаторы беспроводного трафика, определяющие наличие потоковой передачи видео по беспроводной сети, а также сканеры электромагнитного излучения.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
===========
Источник:
OpenNet.RU
===========
Похожие новости
- Главная ссылка к новости (https://news.ycombinator.com/i...)
- OpenNews: Техника воссоздания речи через анализ вибрации лампы в подвесном светильнике
- OpenNews: Атака на микрофоны систем голосового управления при помощи лазера
- OpenNews: Метод создания фиктивных отпечатков пальцев для разблокировки смартфонов
- OpenNews: Представлена техника определения PIN-кода через анализ данных с датчиков смартфона
- OpenNews: Отслеживание перемещения в соседней комнате при помощи динамика и микрофона обычного ПК
Похожие новости:
- [C++, Unreal Engine] Как мы реализовали систему камер для мобильной TPS игры
- [Разработка веб-сайтов, Работа с видео, DevOps, Видеоконференцсвязь] Automatize it, or Docker container delivery for WebRTC
- [Работа с видео, JavaScript, Программирование, Видеоконференцсвязь] Streaming multiple RTSP IP cameras on YouTube and/or Facebook
- [Разработка веб-сайтов, Работа с видео, Программирование, Видеоконференцсвязь] Стриминг множества RTSP IP камер на YouTube и/или Facebook
- [Разработка на Raspberry Pi, Производство и разработка электроники, Гаджеты, Компьютерное железо] MirkoPC — «док-станция» для Raspberry Pi 4, превращающая «малинку» в полноценный ПК
- [Программирование, C#] Лучшие практики обработки исключений в C# (перевод)
- [Разработка мобильных приложений, Разработка под Android] CameraX+ML Kit для распознавания номера карты в действии
- [Машинное обучение, Развитие стартапа, Искусственный интеллект, Здоровье, Телемедицина] Новосибирский стартап запустил камеры по мониторингу первичного состояния здоровья
- [C++, Qt, Разработка под Android] Фото из Android смартфона в Qt Widgets
- [Высокая производительность, JavaScript, Программирование, Клиентская оптимизация, TypeScript] JavaScript нанобенчмарки и преждевременные тормоза
Теги для поиска: #_lapd, #_tof, #_hidden, #_camera
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 04-Фев 02:46
Часовой пояс: UTC + 5
Автор | Сообщение |
---|---|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 11 месяцев |
|
Исследователи из Национального университета Сингапура и Университета Ёнсе (Корея) разработали метод выявления в помещении скрытых камер при помощи обычного смартфона, оснащённого датчиком ToF (Time of flight). Отмечается, что в настоящее время скрытую камеру можно купить по цене чуть больше доллара и такие камеры имеют размер 1-2 миллиметра, что существенно затрудняет их поиск в помещениях. В Южной Корее за год зафиксировано более 6800 инцидентов, связанных с размещением скрытых камер в гостиничных номерах или ванных комнатах. Предложенный исследователями метод LAPD (Laser-Assisted Photography Detection) позволяет выявлять скрытые камеры при помощи современных смартфонов, оснащённых датчиком глубины (ToF), применяемым для оценки расстояния до предметов при фокусировке камеры и в приложениях дополненной реальности. В качестве примеров смартфонов, в которых используются подобные датчики, называются Samsung S20 и Huawei P30 Pro. Датчик выстраивает карту глубины, выполняя сканирование окружающего пространства лазером и вычисляя расстояние на основании задержки прихода отражённого луча. Метод выявления скрытых камер основан на выявлении аномалий при подсветке лазером объективов и линз, которые создают специфичные блики на результирующей карте глубины. Аномалии выявляются при помощи алгоритма машинного обучения, умеющего отличать специфичные для камер блики. Авторы исследования намерены опубликовать готовое приложений для платформы Android после решения некоторых проблем с ограничениями API. Общее время, необходимое для сканирования комнаты, оценивается в 30-60 секунд. В проведённом с 379 добровольцам эксперименте скрытые камеры при помощи метода LAPD были обнаружены в 88.9% случаев. Для сравнения, на глаз камеры смогли найти лишь 46% участников эксперимента, а эффективность использования специализированного детектора сигнала K18 составила 62.3% и 57.7% в зависимости от выбранного режима сканирования. Метод LAPD также показал более низкий уровень ложных срабатываний - 16.67% против 26.9%/35.2% для K18 и 54.9% при поиске на глаз. Точность обнаружения LAPD зависит от попадания скрытой камеры в 20-градусный угол обзора датчика и нахождении от датчика на оптимальном расстоянии (при слишком близком расположении блик от камеры смазывается, а при слишком отдалённом - пропадает). Для повышения точности предлагается использовать датчики с более высоким разрешением (в имеющихся у исследователей смартфонах разрешение ToF-датчика составляет 320x240, т.е. размер аномалии на изображении всего 1-2 пикселя) и детализацией глубины (сейчас для каждого пикселя имеется лишь 8 уровней глубины). Из других методов оценки наличия скрытой камеры отмечаются анализаторы беспроводного трафика, определяющие наличие потоковой передачи видео по беспроводной сети, а также сканеры электромагнитного излучения. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Извините, данный ресурс не поддреживается. :( =========== Источник: OpenNet.RU =========== Похожие новости
|
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 04-Фев 02:46
Часовой пояс: UTC + 5