Secure nonscheduled video visitation system
Abstract
Methods and systems are described in which the censoring and monitoring tasks normally performed by secured facility personnel are augmented or fully automated by a secure unscheduled video visitation system. In modalities, the secure unscheduled video visit system performs voice biometrics, voice recognition, non-verbal audio classification, fingerprint authentication and other biometric authentication, image object classification, facial recognition , body joint location determination analysis, and / or optical character recognition on video visit data. The secure unscheduled video visit uses these various analysis techniques in conjunction to determine whether all mandatory rules and regulations by the jurisdiction operating the secured facility are being followed by the parties in the video visit session.
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Expires 24 September 2038.
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- 1Habiéndose descrito la invención como antecede, como propiedad lo contenido en las se siguientes reivindicaciones:1. Un sistema de visita de video no programada segura para usarse en un entorno controlado, caracterizado porque comprende: una base de datos de identidad;una base de datos de censura;una plataforma de procesamiento central de visita de video que contiene uno mas procesadores y/o circuitos conf igurados para: conectar una sesión de visita de video entre un dispositivo local de comunicación de video y un dispositivo remoto de comunicación de video;conducir un primer análisis sobre los datos de visita de video usando la base de datos de identidad para identificar la parte de individuos en la sesión de visita de video;conducir un segundo análisis sobre los datos de visita de video usando la base de datos de censura para detectar la presencia de una entrada en la base de datos de censura en los datos de visita de video;controlar el estado de la sesión de visita de video en función del primer análisis y el segundo análisis;£ σ> en donde la sesión visita video no IMPI INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL es programada.
- 2El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el primer análisis incluye identificar los altavoces en los datos de audio de la sesión de visita de video usando la biométrica de voz.
- 3El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el segundo análisis incluye reconocer las palabras habladas en los datos de audio de la sesión de visita de video usando el reconocimiento de voz.
- 4El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el segundo análisis incluye clasificar el audio no verbal en los datos de audio de la sesión de visita de video usando la clasificación de audio no verbal.
- 5El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el segundo análisis incluye clasificar objetos en los datos de imagen de la sesión de visita de video usando la clasificación de objeto.
- 6El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el primer análisis incluye identificar gente en los datos de imagen de la sesión de visita de video usando el reconocimiento facial.
- 7El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el segundo análisis incluye identificar la ubicación de cuerpo en los datos de imagen de la sesión de I £ σ> IMPI INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL visita de video usando la determinación de ubicación de articulación corporal.
- 8El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el segundo análisis incluye identificar los caracteres escritos en los datos de imagen de la sesión de visita de video usando el reconocimiento de carácter óptico.
- 9El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende un escáner biométrico, en donde el control del estado de la sesión de visita de video está basado en parte en el análisis de la información de biométrica recolectada del escáner biométrico.
- 10Un método para la visita de video no programada segura para usarse en entorno controlado, caracterizado porque comprende:conectar una sesión no programada de visita de video entre un dispositivo local de comunicación de video y un dispositivo remoto de comunicación de video;analizar los datos de visita de video para determinar si el contenido de la sesión de visita de video está de acuerdo con un conjunto de reglas;determinar que la sesión de visita de video no está de acuerdo con el conjunto de reglas;transmitir una alerta que la sesión de visita de video no está de acuerdo con el conjunto de reglas. 11. El método de conformidad con la reivindicación £ IMPI en 10, caracterizado porque el conjunto de reglas es determinado por una jurisdicción que opera una instalación asegurada y el dispositivo local de comunicación de video está dentro de la instalación asegurada. 12. El método de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque además comprende desconectar la sesión de visita de video en respuesta a la determinación que la sesión de visita de video no está de acuerdo con el conjunto de reglas. 13. El método de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque además comprende hacer disponible una retransmisión en vivo de la sesión de visita de video a una estación de trabajo de investigación para monitorear la sesión de visita de video.
- 1114. El método de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende grabar la sesión de visita de video.
- 1215. Un método de agregado de la salida de múltiples módulos de análisis de visita de video que operan sobre los datos de visita de video de una sesión no programada de visita de video para producir una salida compuesta única, caracterizado porque comprende:recibir una primera señal de un primer módulo de análisis, el primer módulo de análisis analiza los datos de visita de video usando una base de datos de identidad para £ IMPI en identificar la parte de individuos en la sesión de visita de video;recibir una segunda señal de un segundo módulo de análisis, el segundo módulo de análisis analiza los datos de visita de video usando una base de datos de censura para detectar la presencia de un comportamiento restrictivo en los datos de visita de video;y ajustar la salida compuesta en función de la primera señal y la segunda señal. 16. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque la salida compuesta es ajustada para indicar que la sesión de visita de video debe ser finalizada si cualquiera de la primera o la segunda señales indica que la sesión de visita de video debe ser finalizada.
- 1317. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque la primera señal es ponderada por un primer valor, y la segunda señal es ponderada por un segundo valor, y la salida compuesta es ajustada para indicar que la sesión de visita de video debe ser finalizada si la suma de la primera y segunda señales que son ponderadas por el primer y el segundo valores indican que la sesión de visita de video debe ser finalizada.
- 1418. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque la salida compuesta es ajustada para indicar que la sesión de visita de video debe ser finalizada £ IMPI INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL si la primera señal indica durante un periodo de tiempo más grande que un umbral que la sesión de visita de video debe ser finalizada. 19. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque la salida compuesta es un valor Bolean. 20. El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque la salida compuesta es un número con una vinculación inferior y superior.
Independent claims14
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SISTEMA DE VISITA DE VIDEO NO PROGRAMADA SEGURA
Canino de la Invención
La descripción se refiere a comunicaciones de video.
y de manera específica, se refiere a comunicaciones de video implementadas por medio de un dispositivo personal de recluso en una instalación de entorno controlado.
Antecedentes de la Invención
Las prisiones americanas alojan millones individuos en entornos controlados a todo lo ancho del país.
Los derechos de estos prisioneros son restringidos en gran medida por un número de razones, tales como por su seguridad y la seguridad de otras personas, la prevención de crímenes adicionales, asi como también el castigo simple por los crímenes cometidos.
Sin embargo, estos prisioneros todavía tienen el derecho un nume ro de atractivos que varían dependiendo de la naturaleza de sus crímenes. Estos atractivos
podrían incluir llamadas de teléfono, compras de comestibles, acceso a bibliotecas, transferencia de medios digitales, otros.
Un atractivo que actualmente está en el proceso de ser proporcionado los reclusos de las instalaciones correccionales es el de la conferencia de video, que también se conoce como llamada de video o visita de video. Sin embargo, del mismo modo que con todos estos servicios, los servicios de
Ref. 291787 £
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visita de video presentan un número de desafíos para las prisiones.
De manera típica.
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL son únicos la visita de video convencional para residentes (de aquí en adelante, son llamados reclusos) de entornos controlados ha requerido un proceso de planeación antes de la visita de video.
Una razón para el requerimiento de planeación es el equipo especializado de monitoreo y el personal requerido para monitorear las comunicaciones del recluso.
Breve DescrÍDción de las Fi ras cont inuac ion, se describen modalidades con referencia a las figuras adjuntas. En las figuras, los mismos números de referencia indican elementos idénticos funcionalmente similares.
De manera adicional, el dígito más a la izquierda del número de referencia identifica la figura en el cual primero aparece el número de referencia.
En la Figura 1 se ilustra un sistema de visita de video no programada segura de ejemplo.
En la Figura 2A se ilustra una vista de perspectiva de un dispositivo de comunicación de video de ejemplo.
En la Figura 2B se ilustra una vista de perspectiva de un dispositivo de comunicación de video de ejemplo.
En la Figura 3 se ilustra un diagrama de bloque de un sistema de visita de video no programada segura de ejemplo.
En la Figura 4 se ilustra un indicador de estado de tiempo real multifactorizado de ejemplo.
£ σ>
En la Figura 5A se ilustra la
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL salida de un módulo clasificador de objeto de ejemplo.
En la Figura 5B se ilustra la salida de un módulo clasificador de objeto de ejemplo.
En la Figura 5C se ilustra la salida de un módulo clasificador de objeto de ejemplo que muestra múltiples valores de confianza para cada objeto.
En la Figura 6A se ilustra la salida de un módulo de reconocimiento facial de ejemplo.
En la Figura 6B se ilustra la salida de un módulo de reconocimiento facial de ejemplo.
En la Figura 6C se ilustra la salida de un módulo de reconocimiento facial de ejemplo.
En la Figura 7A se ilustra la salida de un módulo de determinación de ubicación de articulación corporal de ejemplo.
En la Figura 7B se ilustra la salida de un módulo de determinación de ubicación de articulación corporal de ejemplo.
En la Figura 7C se ilustra la salida de un módulo de determinación de ubicación de articulación corporal de ejemplo.
En la Figura 8A se ilustra la salida de un módulo de reconocimiento de carácter óptico de ejemplo.
En la Figura 8B se ilustra la salida de un módulo de reconocimiento de carácter óptico de ejemplo.
En la Figura 8C se ilustra la salida de un módulo de reconocimiento de carácter óptico de ejemplo.
£ o
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En la Figura 9 se ilustra un sistema informático de ejemplo.
Descripción Detallada de la Invención
La siguiente descripción detallada se refiere a las figuras adjuntas que ilustran las modalidades de ejemplo consistentes con la descripción.
referencia en la descripción detallada una modalidad de ejemplo, la modalidad de ejemplo, etc. , indican que la modalidad de ejemplo que se describe podría incluir una forma, estructura o característica particular, aunque cada modalidad de ejemplo no necesariamente podría incluir la f orma, estructura característica particular.
Además, estas frases no necesariamente se refieren a la misma modalidad de ejemplo.
Además, cuando una forma, estructura característica particular se describe en conexión con una modalidad de ejemplo, está dentro del conocimiento de aquellas personas expertas en la materia relevante afectar esta forma, estructura o característica en conexión con otras modalidades de ejemplo si es descrita o no, de manera explícita.
Las modalidades podrían ser implementadas en hardware (por ejemplo, circuitos), firmware, instrucciones de computadora o cualquier combinación de los mismos.
Las modalidades podrían ser implementadas como instrucciones almacenadas en un medio susceptible de ser leído por máquina, las cuales podrían ser leídas y ejecutadas por uno o más £
IMPI en procesadores. Un medio susceptible de ser leído por máquina podría incluir cualquier mecanismo para almacenar o transmitir información en una forma susceptible de ser leída por una máquina (por ejemplo, un dispositivo de computación).
Por ejemplo, un medio susceptible de ser leído por máquina podría incluir una memoria sólo de lectura (ROM, por sus siglas en inglés); una memoria de acceso aleatorio (RAM, por sus siglas en inglés); medios de almacenamiento de disco magnético; medios de almacenamiento óptico;
dispositivos de memoria flash, otros dispositivos de hardware.
Además, el firmware, las rutinas, las instrucciones de computadora podrían ser descritas en la presente para realizar ciertas acciones. Sin embargo, debe apreciarse que estas descripciones sólo son por conveniencia y que estas acciones se originan de hecho de dispositivos de computación, procesadores, controladores u otros dispositivos que ejecuten el firmware, las rutinas, las instrucciones, etcétera. Además, cualquiera de las variaciones de implementación podría ser realizada por una computadora de uso general, como se describe más adelante.
Para propósitos de esta discusión, el término módulo debe entenderse que incluye al menos uno de hardware (tal como uno o más circuitos, microchip, procesador, o dispositivo o cualquier combinación de los mismos), firmware, instrucciones de computadora, y cualquier combinación de los mismos. Además, será entendido que cada módulo podría incluir uno, o más que £
IMPI en un componente dentro de un dispositivo actual y cada componente que forma una parte del módulo descrito podría funcionar ya sea de manera colaborativa o independiente de cualquier otro componente que forme una parte del módulo. Por el contrario, los múltiples módulos que se describen en la.presente podrían representar un componente único dentro de un dispositivo actual. Además, los componentes dentro de un módulo podrían estar en un dispositivo único o podrían ser distribuidos entre múltiples dispositivos en un modo alámbrico o inalámbrico.
La siguiente descripción detallada de las modalidades de ejemplo revelará por completo la naturaleza general de la descripción que otras personas, mediante la aplicación, del conocimiento de aquellas personas expertas en la materia relevante, puedan modificar y/o adaptar con rapidez a varias aplicaciones tales como las modalidades de ejemplo, sin la experimentación indebida, sin apartarse del espíritu y alcance la descripción.
Por lo tanto, se pretende que estas adaptaciones y modificaciones estén dentro del significado y la pluralidad equivalentes de las modalidades de ejemplo en función de la enseñanza y la guía que se presentan en la presente. Se entenderá que la fraseología o terminología en la presente son con el propósito de descripción no de limitación, de manera que la terminología o fraseología de la presente especificación sea interpretada por aquellas personas expertas en la materia relevante a la luz de las enseñanzas en £
o la presente.
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL
Aquellas personas expertas en la materia relevante reconocerán que esta descripción podría ser aplicable a muchos protocolos diferentes de comunicaciones, y no es limitada a las comunicaciones de video.
Como se discute con anterioridad, existen muchas preocupaciones únicas asociadas con el suministro comunicaciones de video a los reclusos de una instalación controlada. Una preocupación de la supervisión y vigilancia de todas las comunicaciones con los reclusos.
Esto se requiere para evitar las comunicaciones no autorizadas que podrían poseer un riesgo para el recluso, la instalación o para otras personas.
Por ejemplo, el uso de video en la llamada puede permitir que extraños proporc i onen información visual prohibida detallada a los reclusos en la forma de imágenes, esquemas, instrucciones video, etcétera.
Además, los reclusos también estarían en posición para transmitir información prohibida a los extraños tales como los bosquejos de la presión (por ejemplo, por medio de un escaneo visual), la guardia u otras identidades del recluso, y contenido sexual entre otros.
Por lo regular, las tareas de supervisión realizadas por el personal de la instalación incluyen el monitoreo de estas comunicaciones para detectar cualquier tipo de comunicaciones prohibidas y la toma de acciones adecuadas en respuesta a la detección de comunicaciones prohibidas.
£
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Debido a que esta supervisión requiere la disponibilidad de personal, el recluso y sus contactos normalmente deben planear sus sesiones de visita de video para coordinarla con el personal de la instalación.
Con estas preocupaciones en mente, es preferible automatizar la supervisión de las sesiones de visita de video de modo que el personal de la instalación no necesite realizar manualmente las tareas de supervisión y censura. Esto tiene el efecto de permitir que las instalaciones permitan la visita no planeada de video debido a las demandas reducidas en el personal de la instalación para supervisar. Con este objetivo en mente, se proporciona la siguiente descripción de un sistema en el cual las tareas de censura y supervisión, que normalmente son realizadas por el personal de la instalación segura, son aumentadas o automatizadas por completo por el sistema de visita de video no programada segura.
Entorno de Conferencia de Video de Ejemplo
En la Figura 1 se ilustra un sistema de visita de video no programada segura de ejemplo 100. En el entorno 100, un recluso usa un dispositivo de comunicación de video 118 dentro de los confines de una instalación asegurada para conectarse con una parte exterior.
En una modalidad, la instalación asegurada es una prisión que aloja los reclusos.
En una moda1idad, comunicaciones la visita de video se refiere las entre los reclusos de las prisiones y los £
IMPI en contactos exteriores tales como amigos, familia, clero, abogados e instructores para cursos educativos.
La parte exterior también posee un dispositivo de comunicación de video
116 capaz de recibir y/o transmitir datos de audio y/o video a un recluso dentro la prisión.
Los dispositivos comunicación de video 116 y 118 son cualquier combinación de hardware y/o software que permite la transmisión y/o recepción de información de video y/o audio a una parte exterior.
Las modalidades de ejemplo de los dispositivos de comunicación de video 16 y 118 incluyen una computadora de tableta, una computadora portátil de tipo laptop, un teléfono inteligente, un asistente videoteléfono.
digital personal, un kiosco fijo un
Los dispositivos de comunicación de video 118 proporcionados o disponibles a los reclusos dentro de las prisiones a menudo son reforzados contra el daño del vandalismo y son restringidos en el contenido al que pueden acceder. La instalación asegurada podría seleccionar cualquier combinación * adecuada de los dispositivos de comunicación de video para el dispositivo de comunicación de video 118 para cumplir con sus requerimientos de seguridad y rendimiento.
El dispositivo de comunicación de video 118 usado por el recluso es acoplado, de mane ra comunicativa, con la plataforma de procesamiento central 106. El dispositivo de comunicación de video 116 es conectado con la plataforma de procesamiento central 106 por medio de una red pública 110 tal
IMPI en como la Internet. El dispositivo de comunicación de video 118 es conectado con la plataforma de procesamiento central 106 por medio de una red privada 110 tal como una red de área local.
La conexión de red de cualquiera del dispositivo de comunicación de video puede ser una conexión de red alámbrica o inalámbrica, tal como una conexión Ethernet, una conexión
WiFi o una conexión de celular.
En una moda1idad, la plataforma de procesamiento central
106 está ubicada en el local de la instalación asegurada. En otra modalidad, la plataforma de procesamiento central 106 está ubicada distante de la instalación asegurada.
La plataforma de procesamiento central 106 es capaz de procesar las sesiones de visita de video para una o más instalaciones al mismo tiempo.
La plataforma de procesamiento central
106 es conectada con las estaciones de trabajo de investigación 108.
Las estaciones de trabajo de investigación 108 son estaciones de trabajo en donde los operadores humanos pueden intervenir en la operación de la plataforma de procesamiento central 106 para supervisar o desconectar las sesiones de visita de video.
Como será explicado en mayor detalle mas adelante, la plataforma de procesamiento central 106 activará en ocasiones una alerta a las estaciones de trabajo de investigación 108 para indicar que es necesaria la intervención.
En una moda1idad, los operadores de las estaciones de trabajo de £
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL investigación 108 también pueden intervenir las sesiones de visita de video por su propia voluntad.
Por ejemplo, operadores de las estaciones de trabajo de investigación 108 pueden monitorear una sesión de visita de video para garantizar que la plataforma procesamiento central
106 esté funcionando, de manera adecuada.
En la Figura
2A se ilustra un ejemplo de un dispositivo de comunicación de video que es en un factor de forma de computadora de tableta. El dispositivo de comunicación de video de computadora de tableta 202 incluye uno o más sensores de formación de imagen 204, la pantalla 206, el micrófono
208, el altavoz
210.
En una moda1idad, el dispositivo de formación de imagen 204 es un dispositivo de formación de imagen de dos dimensiones tal como un dispositivo acoplado con carga (CCD, por sus siglas en inglés) o un sensor complementario de imagen de semiconductor de óxido de metal (CMOS, por sus siglas en inglés). En algunas modalidades, el dispositivo comunicación de video contiene dos o más dispositivos de formación de imagen de dos dimensiones.
Por ejemplo, dos dispositivos de formación de imagen con posiciones ventajosas diferentes proporcionan la información adicional que no puede proporcionar un dispositivo único de formación de imagen.
En otra modalidad, el dispositivo de formación de imagen 204 contiene un sensor de formación de imagen de tres £
IMPI en dimensiones.
Los sensores de formación de imagen de tres dimensiones incluyen cámaras estereoscópicas, escáneres de luz estructurada, descubrimiento de rango láser, y dispositivos de reconstrucción de tres dimensiones de base de imagen de detección de profundidad.
Cada uno de los módulos que describe en la presente es operativo en contenido de imágenes y/o video de dos o tres dimensiones.
Otro ejemplo de un dispositivo de comunicación de video compatible con el sistema visita de video no programada segura 100 es un factor de forma de quiosco que se ilustra en la Figura 2B.
El quiosco de comunicación de video
212 incluye uno o más sensores de formación de imagen 214, la pantalla 216, el micrófono 218, y el altavoz 220.
El sistema de visita de video no programada segura
100 incluye la base de datos de identidad 102 que contiene los datos de identidad. En una modalidad, los datos de identidad almacenados en la base de datos de identidad 102 son el nombre, una foto de la cara de la persona, una dirección de hogar, y un número de teléfono.
Otros datos de identificación pueden ser almacenados en la base de datos de identidad 102 según sea necesario por la plataforma de procesamiento central 106. Por ejemplo, en una modalidad, la base de datos de identidad 102 almacena la información de huellas dactilares para cada persona en la base de datos.
La base de datos de censura 104 incluye artículos de £
o
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL datos que son considerados por la jurisdicción que opera la instalación asegurada que serán inadmisibles en una sesión de visita de video.
En un ejemplo, la base de datos de censura
104 almacena una lista de palabras y frases claves que son inadmisibles en una sesión de visita de video. Las palabras y frases que se almacenan en la base de datos de censura 104 pueden ser de cualquier idioma, por ejemplo, inglés, español, francés, alemán,
En una moda 1 i dad, por ejemplo, las palabras en idiomas diferentes con el mismo similar significado son enlazadas con otras en la base de datos de censura 104. Otras modalidades almacenan imágenes censuradas, categorías de imagen, gestos, o el audio no verbal en la base de datos de censura 104.
En una modalidad, la base de datos de identidad 102 y la base de datos de censura 104 son únicas para cada instalación de la plataforma de procesamiento central
106.
En otra modalidad, múltiples instalaciones de la plataforma de procesamiento central
106 comparten la base de datos de identidad 102 y la base de datos de censura 104.
La plataforma de procesamiento central
106 es el hardware y/o software configurados para analizar y procesar la información de audio y video de las sesiones de visita de video para determinar si el contenido de la sesión de visita de video está de acuerdo con las reglas y regulaciones establecidas por la jurisdicción que opera la prisión.
La plataforma de £
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL procesamiento central 106 incluye la plataforma de supervisión automática 107 que aplica una o más etapas de análisis usando uno o más módulos de análisis.
En una modalidad, la plataforma de supervisión automática
107 incluye el procesador de audio
302, el procesador de biométrica 304, y el procesador de video 306 para recibir los datos de una sesión de visita de video.
plataforma de supervisión automática 107 contiene ocho módulos diferentes 308-322 que extraen datos de estas entradas y proporcionan la salida a un agregador de salida 324.
plataforma de supervisión automática 107 toma la salida de todos los modelos de análisis aplicados y produce una salida de agregado para cada sesión de visita de video. El agregador de salida 324 de la plataforma de supervisión automática 107 proporciona instrucciones a la plataforma de procesamiento central 106 para controlar la sesión de visita de video. Los detalles de los módulos 308-322 se discuten en mayor detalle más adelante.
La salida de la plataforma de supervisión automática
107 es un indicador de estado de tiempo real multifactorizado de ejemplo para cada sesión de visita de video.
El indicador de estado es una reflexión del contenido de la sesión de visita de vídeo. Una modalidad de ejemplo de este indicador de estado de tiempo real multifactorizado de ejemplo se ilustra en la
Figura 4. El indicador de estado incluye uno o más valores que £
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL son actualizados, de manera continua, a través de toda la sesión de visita de video los cuales reflejan algún atributo del contenido de video o audio.
Un indicador de estado de ejemplo que se ilustra cómo 402 simplemente indica si debe ser permitida o no que continúe la visita de video.
Si este indicador de estado nunca cambia a negativo, lo que significa que la plataforma de supervisión automática 107 ha indicado que no debe continuar la visita de video, la plataforma de procesamiento central 106 desconectará la sesión de visita de video en cuestión.
Otro indicador de estado de ejemplo es si la visita de video requiere o no la supervisión de un operador humano como es indicado por la línea 404. En una modalidad, el umbral para requerir la supervisión humana es menor que el umbral para desconectar la visita video, manera inmediata. Por ejemplo, si el módulo de análisis detecta una baja probabilidad de comunicaciones no autorizadas, el sistema encenderá el indicador de estado de supervisión humana. Aunque si el módulo de análisis detecta una alta probabilidad de comunicaciones no autorizadas, el sistema encenderá el indicador de estado de desconexión que origina la terminación inmediata de la sesión de visita de video.
Las salidas adicionales de estado y metadatos son proporcionadas para cada módulo de análisis activo en las líneas 406-418. Cada salida de estado o metadatos 402-418 es de marca de tiempo de modo que los indicadores correspondientes en las múltiples líneas £
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL de estado son correlacionados en el tiempo.
Estos indicadores de estado son producidos por la plataforma de procesamiento central 106 al ponderar las salidas individuales de cada etapa de análisis. Por ejemplo, cada etapa de análisis tiene una bandera o aviso que corresponde con los avisos de desconexión y supervisión que es leída por la plataforma de procesamiento central 106. Los avisos globales de desconexión y supervisión son una combinación ponderada de todas las salidas de todas las etapas aplicadas de análisis.
En la modalidad más básica, cualquier etapa de análisis individual que da salida a un aviso positivo de desconexión o supervisión es reflejada a su vez en el indicador de estado global. Aunque en algunas modalidades, podría ser ventajoso valorar o ponderar las salidas de la etapa de análisis individual para producir un aviso de estado global.
Cada módulo tiene varios ajustes de sensibilidad que afectan la eficiencia y la precisión. El operador puede ajustar un umbral más positivo, alto para disminuir los resultados de falso o un umbral más bajo para disminuir los resultados de falso negativo.
Estas tolerancias de umbral pueden ser ajustadas al vuelo para acomodar la disponibilidad del operador y la demanda de la visita de video.
Por ejemplo, si existen muchos operadores de investigación disponibles para analizar las retransmisiones de visita de video, los umbrales podrían ser ajustados más bajos, de modo que exista una probabilidad £
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL más baja de cualquier contenido censurado en el sistema de visita de video no programada segura 100. Por el contrario.
si los operadores de investigación están con exceso de trabajo y tienen menos tiempo para dedicarse a cada sesión de visita de video, de manera individual, los distintos umbrales podrían ser ajustados más altos, de modo sólo los módulos con una confianza alta generan una alerta los operadores de investigación. De este modo, el sistema de visita de video no programada segura 100 puede equilibrar la seguridad con la eficiencia como se demanda en el cambio de sistema.
Otros flujos de datos de ejemplo son agregados a los indicadores básicos de estado por cada módulo de analítica de individuo que se describe más adelante. Por ejemplo, un módulo de reconocimiento de voz se describe más adelante y este módulo agrega, de manera opcional, una transcripción de texto al flujo del indicador de estado.
Del mismo modo, otros módulos analíticos son capaces de agregar sus propias salidas al flujo del indicador de estado, como se describe más adelante. La selección de los datos para capturar y grabar puede ser configurada por el operador del sistema de visita de video no programada segura.
Operación
En una moda 1 i dad, la plataforma de procesamiento central 106 permite la visita de video entre un usuario del dispositivo de comunicación de video 116 y un usuario del £
o dispositivo de comunicación de video 118.
normales,
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL
Bajo circunstancias la plataforma de procesamiento central 106 usa la plataforma de supervisión automática
107 para analizar el contenido de la sesión de visita de video para determinar
SI la sesión de visita de video está de acuerdo con todas las reglas obligadas por la jurisdicción que opera el sistema de visita de video no programada segura 100. Sin embargo, algunas comunicaciones son privilegiadas y no serán monitoreadas grabadas. Por ejemplo, el sistema proporcionará una sesión no moni toreada para la comunicación de cliente-abogado.
Este estado es indicado en la base de datos de identidad 102, y es asociado con cada recluso individual usando el sistema de visita de video no programada segura 100.
De manera adicional, el sistema de visita de video no programada segura 100 soporta los límites de tiempo asociados con las sesiones de visita de video.
En una modalidad, el sistema de visita de video no programada segura sólo permite un cierto número de minutos por mes de la visita no programada de video. En otra modalidad, el sistema de visita de video no programada segura 100 sólo permite las visitas no programadas de video de una cierta duración. Otras restricciones de tiempo incluyen limitar la disponibilidad de la visita no programada de video a ciertos días de la semana u horas de un día. Los individuos también podrían establecer un programa de veces en los que no quieren ser perturbados por medio de las solicitudes £
IMPI en de visita nó programada de video.
En una modalidad.
el sistema de visita de video no programada segura 100 permite que los usuarios remotos bloqueen las comunicaciones de los reclusos. Por ejemplo, si un usuario externo no desea ser contactado por un recluso dado, el usuario externo puede indicarlo de este modo al sistema de visita de video no programada segura y el sistema no permitirá intentos de comunicación con este individuo.
Mientras las características supervisión automática del sistema de visita de video no programada segura
100 permiten la visita no programada de video, el sistema soporta también la planeación de las sesiones de visita de video. Si las partes que llaman y llamadas eligen tener una planeación, el sistema soporta esta.
Las partes pueden seleccionar un tiempo designado del día, semana o mes para establecer una cita para una sesión de visita de video. Las partes que llaman y llamadas también pueden planear una sesión de visita al enviar a las otras partes una solicitud de reunión.
Proceso de Registro
Algunas modalidades requieren que la base de datos de identidad 102 contenga la identidad de las partes para la sesión de visita de video con el propósito de funcionar. Para estas modalidades, la plataforma de procesamiento central 106 realiza un proceso de registro la primera vez que una parte accede al sistema de visita de video no programada segura 100.
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En una modalidad.
el proceso de registro para el sistema de visita de video no programada segura 100 requiere que las partes que llaman y llamadas suministren muestras de imagen facial y de voz, asi como también un documento de identificación emitido por el gobierno con el propósito de completar el proceso de registro para la llamada de la sesión.
En una modalidad, esto podría ser conseguido por una aplicación descargada en el teléfono inteligente del no residente u otro dispositivo de comunicación de video. En una modalidad, la base datos identidad
102 es previamente llenada con información de los reclusos de una instalación asegurada que la jurisdicción que opera la instalación asegurada ya ha reunido para esta gente.
Por ejemplo, la base de datos de identidad 102 puede ser previamente cargada con la información de identificación y las huellas dactilares de todos los reclusos de una prisión.
Módulo de Biométrica de Voz
El módulo de biométrica de voz 308 usa la biométrica de voz para identificar los altavoces que participan en la sesión de visita de video.
Este proceso también es referido como reconocimiento de voz dependiente de alta voz, reconocimiento de altavoz. El módulo de biométrica de voz 308 tiene acceso a una base de datos de voz grabada de los participantes posibles a las sesiones de visita de video. El módulo de biométrica de voz 308 compara una o más voces grabadas £
σϊ
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL de audio de la base de datos de voz grabada con el flujo de audio actual usando una o una combinación de la estimación de frecuencia, los modelos ocultos de Markov, los modelos de mezcla Gaussianos, los algoritmos de comparación de patrón, las redes neuronales, los métodos de representación de matriz, la cuantificación de vector, los métodos de árbol de decisión.
La salida resultante es una voz grabada de comparación de la base de datos y un valor de confianza.
El valor de confianza refleja el grado de coincidencia. Un valor más alto de confianza indica el grado más grande de coincidencia que un valor más bajo de confianza. En algunas modalidades el módulo de biométrica de voz 308 produce una lista de voces grabadas de coincidencia y los valores correspondientes de confianza.
En esto, el módulo reconocimiento de altavoz puede proporcionar múltiples comparaciones en la base de datos en donde exista ambigüedad en la persona que está hablando.
En una modalidad, el módulo de biométrica de voz 308 funciona sobre una pista única de la información de audio que contiene ambos del audio del recluso y de la parte llamada.
Esto es referido como el audio dúplex completo.
En otra modalidad, el módulo de biométrica de voz 308 funciona sobre múltiples pistas del audio que corresponde con cada dispositivo de comunicación de video usado. Por ejemplo, la pista de audio del dispositivo de comunicación de video del recluso es £
IMPI en procesada por separado de la pista de audio del dispositivo de comunicación de video de la parte llamada. Esto puede producir una precisión más grande debido a que las señales de voz son aisladas entre sí.
Si más de dos partes son partes para la sesión de visita de video cada pista individual de audio puede ser procesada por separado.
La salida del módulo *de biométrica de voz 308 es una lista actualizada de manera continua de la identidad de quienes la persona que está hablando. Por ejemplo, cuando el recluso está hablando, la lista sólo tiene el recluso.
Cuando e 1 recluso y la parte llamada están hablando al mismo tiempo, la lista contiene ambas partes.
Este estado es actualizado, de manera continua, a través de toda la sesión para reflejar las partes actuales que están hablando.
En una modalidad, el módulo de biométrica de voz 308 tiene también una salida de desconexión y supervisión que puede ser activada en respuesta al análisis de biométrica de voz.
Por ejemplo, si una persona es identificada en la base de datos que no es permitida para hacer contacto con el recluso, el módulo de biométrica de voz 308 provoca la salida del aviso de desconectar. Otro ejemplo es si el módulo de biométrica de voz 308 no encuentra una coincidencia para un altavoz en una sesión de visita de video, este podría provocar la salida del aviso supervisar para indicar que el operador humano debe monitorear la llamada para determinar si el altavoz no identificado está autorizado o no.
Módulo de Reconocimiento de Voz
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El módulo de reconocimiento de voz 310 convierte la palabra hablada contenida en el audio de la visita de video en texto legible de computadora. Este texto a su vez es entonces monitoreado en busca de palabras y frases claves designadas por la jurisdicción que opera la instalación asegurada.
El módulo de reconocimiento de voz 310 se conecta con la base de datos global de censura 104 para recuperar una lista de palabras y frases que verifica contra tiempo real. Por ejemplo.
la mención de las palabras escapar de prisión podría ser designada por los operadores de la instalación asegurada como inadecuada y contenida en una lista negra de frases o palabras almacenadas en la base de datos de censura 104.
El módulo de reconocimiento de voz 310 puede operar en cualquier lenguaje considerado necesario por la jurisdicción que opera la instalación asegurada. De manera específica, el módulo de reconocimiento de voz
310 es capaz de reconocer palabras o frases habladas en múltiples idiomas, por ejemplo, inglés, español, francés, alemán, etc. En una modalidad, la jurisdicción opera la instalación asegurada puede seleccionar el idioma o idiomas en los que opera.
En otra modalidad, el módulo de reconocimiento de voz 310 puede operar en todos los idiomas al mismo tiempo y puede detectar el idioma de las palabras y frases habladas en el contenido de audio de £
σ>
la visita de video.
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En una modalidad, el módulo de reconocimiento de voz
310 traduce la palabra hablada en un primer idioma a un texto legible de computadora en otro idioma.
Esta traducción en tiempo real permite la jurisdicción que opera la instalación asegurada almacene las palabras y frases sólo de un idioma en la base de datos de censura 104, aunque detecta estas palabras o frases en cualquier idioma reconocible. En primer lugar, el módulo de reconocimiento de voz 310 reconoce las palabras y frases habladas en un primer idioma.
continuación, el módulo de reconocimiento de voz 310 traduce las palabras y frases reconocidas resultantes del primer idioma en un segundo idioma usando un servicio de traducción.
En una modalidad, el servicio traducción es integral con el módulo de reconocimiento de voz 310.
Esto permite que la jurisdicción modifique el servicio de traducción según sea necesario para ajustarse necesidades particulares de la instalación asegurada.
Esta adaptación o personalización podrían incluir las traducciones de coloquialismos y términos de la jerga que no estarían presentes en un diccionario de traducción de uso general.
En otra moda1idad, el módulo de reconocimiento de voz 310 usa un servicio de traducción fuera de sitio.
En una modalidad, el servicio de traducción fuera de sitio es proporcionado por una tercera parte. Este diccionario de traducción fuera de sitio £
o
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL podría ser ingresado, por ejemplo, a través de la Internet. El diccionario de traducción fuera de sitio podría ser un servicio de traducción ya sea de uso general o especializado como se describe con anterioridad.
Finalmente, el módulo reconocimiento de voz 310 busca en la base de datos de censura
104 en el segundo idioma las palabras o frases que fueron habladas en el primer idioma.
Del mismo modo que el módulo de biométrica de voz 308, el módulo de reconocimiento de voz 310 funciona ya sea en una pista única de audio dúplex completo o en múltiples pistas de audio corresponden con cada dispositivo de comunicación de video usado.
La salida del módulo de reconocimiento de voz 310 es una transcripción legible por computadora de las comunicaciones verbales contenidas en la información de audio de la visita de video.
En una moda 1 i dad, el módulo de reconocimiento de voz
310 tiene también una salida de desconexión y supervisión que puede ser activada cuando son detectadas las palabras o frases contenidas en la base de datos global de censura. La base de datos global de censura contiene una lista de palabras y frases y la acción adecuada para tomar cuando sea detectada cada palabra o frase. Por ejemplo, la frase escapar de prisión podría activar el aviso desconectar.
En una modalidad, el módulo de biométrica de voz 308 y el módulo de reconocimiento de voz 310 funcionan en tándem £
o
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL para producir una transcripción en t i empo real la información de audio de la sesión de visita de video en donde es identificado el altavoz de cada frase.
Módulo de Clasificación de Audio no Verbal
El módulo de clasificación de audio no verbal 312 realiza la clasificación de los sonidos no verbales en los datos flujo audio.
Por ejemplo, el módulo clasificación de audio no verbal 312 puede identificar el sonido de un carro en movimiento o una escopeta en función de los datos de audio en la retransmisión de visita de video. Este módulo de clasificación también puede identificar cuando la información de audio no es principalmente verbal, podría indicar que la comunicación verbal está lo cual s i endo enmascarada por algún otro sonido. Situaciones tales como estas podrían requerir ya sea la supervisión humana o la desconexión de la retransmisión de visita de video.
El análisis de audio no verbal es realizado por cualquier combinación de un experto y sistemas de aprendizaje de máquina que incluyen, aunque no se limitan a los modelos probabilísticos, las redes neuronales, la estimación de frecuencia, los modelos ocultos de Markov, los modelos de mezcla Gaussiana, los algoritmos de comparación de patrón, las redes neuronales, la representación de matriz, la cuantificación de vector o los árboles de decisión.
La salida del módulo de clasificación de audio no verbal 312 es una lista continuamente actualizada de los £
o sonidos identificados.
título tal como
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La lista de sonidos podría incluir un 'escopeta<sup>1</sup> motor de automóvil’.
En una modalidad, el módulo de clasificación de audio no verbal 312 tiene también una salida de desconexión y supervisión que puede ser activada cuando sean detectados sonidos censurados.
Por ejemplo, una prisión desea prohibir a los reclusos la escucha de ciertas canciones o música debido a que aquellas canciones son identificadas con afiliaciones de pandillas.
Módulo de Biométrica de Huellas Dactilares
En una moda 1 i dad, también se requiere que al menos algunas partes en la sesión de visita de video proporcionen otra información biométrica. Esta información biométrica puede ser requerida una vez para la autentificación o de manera continua durante la sesión de visita de video. Un ejemplo de otra información biométrica es la información de biométrica de huellas dactilares proporcionada por un módulo de biométrica de huellas dactilares 314. En una modalidad, el dispositivo de comunicación de video en uno o ambos extremos de la sesión de visita de video han incorporado o acoplado con ellos un lector de huellas dactilares. El lector de huellas dactilares puede ser cualquier tipo de lector de huellas dactilares que incluye lectores de huellas dactilares de dos y tres dimensiones. En una modalidad, el dispositivo de comunicación de video es un teléfono inteligente con un lector integral de huellas dactilares.
En otra modalidad el dispositivo de comunicación £
IMPI en de video es un quiosco con un lector de huellas dactilares expuesto al recluso.
En una modalidad, la biométrica de huellas dactilares es recolectada como una etapa de autentificación realizada una vez en la inicialización de video. En otra modalidad, una nueva sesión de visita de la biométrica de huellas dactilares es muestreada, de manera continua, durante la sesión de visita de video. Por ejemplo, puede ser requerido que un participante en la llamada de video mantenga su dedo en un escáner de huellas dactilares con el propósito de permanecer conectado con la sesión de visita de video.
Otra información biométrica podría ser usada en lugar además de las huellas dactilares que incluyen las impresiones de la palma de la mano, el reconocimiento de iris, la geometría de la mano, la comparación vascular (que incluye la red vascular del dedo en conjunto con la biométrica de huellas dactilares) , y/o la comparación del ADN. Cada una de estas biométricas también podría ser usada como una autentificación de una vez o de manera continua, podría ser reunida durante la sesión de visita de video.
Módulo de Clasificación de Objeto
El módulo de clasificación de objeto 316 identifica los objetos presentes en el contenido de imagen del flujo de la visita de video.
Cualquier método de la estrategia de clasificación de objeto podría ser usado en conjunto con el
I £
σϊ
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL sistema de visita de video no programada segura.
Los sistemas y métodos de clasificación de objeto incluyen técnicas basadas en las máquinas de vector de soporte, los clasificadores
Bayesianos, las redes neuronales.
y otros algoritmos de aprendizaje de máquina.
La meta del módulo de clasificación de objeto 316 es identificar regiones de una imagen fija o secuencia de video que correspondan con un objeto.
Por ejemplo, el módulo de clasificación de objeto 316 puede identificar gente, sillas, fotografías, armas, parafernalia de drogas, símbolos pandillas, mapas u otros tipos de objetos que pudieran estar presentes en los datos de imagen de visita de video.
Un uso del módulo de clasificación de objeto 316 es la identificación de caras en el sistema de visita de video para el procesamiento adicional por el módulo de reconocimiento facial 318.
Por ejemplo, en la Figura 5A el módulo de clasificación de objeto
316 identifica las regiones 504 y 506 como caras en los datos de imagen 502. El módulo de clasificación de objeto 316 envía los datos de imagen que corresponden con las regiones faciales al módulo de reconocimiento facial 318 para la identificación facial.
La salida del módulo de clasificación de objeto 316 son las regiones identificadas en los datos de imagen que corresponden con los objetos y una indicación de cuál es el objeto. En la Figura 5B, el módulo de reconocimiento facial £
IMPI en
318 identifica la región 514 de los datos de imagen 512 como una tabla 516. En una modalidad, el módulo de clasificación de objeto 316 da salida también a una medición de confianza que indica cuánta confianza el clasificador de objeto es la que cada región corresponde con el objeto identificado.
Una modalidad del módulo de clasificación de objeto 316 produce la información que indica las regiones rectangulares, el tipo de objeto identificado dentro de esta región, y un valor de confianza.
Por ejemplo, si una persona sostiene un arma, el clasificador de objeto jala una caja alrededor del arma y la identifica como un arma, con un valor de confianza entre 0% y
100%. Por ejemplo, en la Figura 5C se ilustran dos objetos en el cuadro de imagen 518. El módulo de reconocimiento facial
318 identifica las regiones 520 y 522 que corresponden con los dos objetos. El objeto en la región 520 es identificado en la salida 524 con el 98% de confianza como una manzana, con el
76% de confianza como una pera, y asi sucesivamente.
De manera similar, el objeto en la región 522 es identificado en la salida 526 como una escopeta con una confianza del 97% y un negociante de artículos con una confianza del 6%.
Un valor más alto de confianza refleja una probabilidad más grande que la región enlazada que es identificada, de hecho, es la que el clasificador de objeto señala que es. El operador del sistema de visita de video no programada segura 100 puede establecer umbrales de confianza
I £
o
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL para activar las distintas respuestas tales como las señales de desconectar y supervisar. Además, el clasificador de objeto puede ser sintonizado para buscar sólo ciertos objetos ignorar otros.
Por ejemplo, el clasificador de objeto puede ser programado para responder a las armas, aunque no a los bebés.
En algunas modalidades, el módulo de clasificación de objeto 316 trabaja en conjunto con otros módulos de análisis de datos que se describen en la presente. Por ejemplo, si un objeto es identificado que tiene una probabilidad alta de contener información textual, la región de la imagen corresponde con el objeto es enviada al módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 para el reconocimiento de carácter. De manera similar, si una cara es detectada por el clasificador de objeto, esta región de la imagen es enviada al módulo de reconocimiento facial 318 para identificar a la persona en la imagen.
El clasificador de objeto también puede ser entrenado, de manera manual, por los operadores de investigación a medida que ellos analizan los flujos de la visita de video.
Por ejemplo, si un operador identifica un objeto prohibido en una retransmisión de video que no identificó el módulo de clasificación de objeto 316, el operador puede seleccionar la región correspondiente del video y puede clasificarla manualmente como algún tipo de objeto. A su vez, estos datos £
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pueden mejorar entonces la precisión del módu1o
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL clasificación de objeto 316.
Módulo de Reconocimiento Facial
El módulo reconocimiento facial
318 usa el reconocimiento biométrico de imagen facial para identificar a la gente en la imagen de la visita de video.
La identificación de la parte de gente en la visita de video es crucial para mantener segura y confiada a la visita de video.
En una modalidad.
el módulo de reconocimiento facial 318 son las regiones proporcionadas del cuadro de imagen que probablemente contengan caras humanas que son reconocidas por el módulo de clasificación de objeto 316. En otra modalidad, el módulo de reconocimiento facial 318 detecta las regiones del cuadro de imagen que probablemente contengan caras. Por ejemplo, en la
Figura 6A se ilustran dos regiones 604 y 606 del cuadro de imagen 602 que son identificadas que probablemente contienen caras.
Estas regiones son procesadas por el módulo de reconocimiento facial 318 para identificar a los individuos en la imagen.
Por ejemplo, en la Figura 6A las dos caras son reconocidas como Bob 608 y Fred 610.
Para identificar una persona, el módulo de reconocimiento facial 318 accede a una base de datos de la gente quienes podrían aparecer en la visita de video. La base de datos contiene alguna información de identificación correlacionada con una más imágenes faciales o valores £
IMPI en biométricos faciales. Para cada recluso existen listas blancas y listas negras de individuos que son permitidos que sean parte de una visita de video. En el caso de las listas blancas, sólo es permitido que aquellos individuos que están en la lista blanca participen en una sesión de visita de video con un recluso. En el caso de las listas negras, no es permitido que los individuos que están en la lista negra participen en la visita de video con el recluso.
La jurisdicción que opera el sistema de visita de video no programada segura 100 podría permitir o negar las caras no identificadas en la visita de video.
Incluso si fuera permitido que participen las personas no identificadas, la visita de video podría ser señalada con una bandera para su revisión por un operador de investigación para evaluar la identidad o la relación de la persona no identificada.
Si la identidad de la persona es desconocida, el operador de investigación puede agregar la persona no identificada a la base de datos de reconocimiento facial con el propósito de rastrear las comunicaciones con esta persona, incluso si su identidad actual es desconocida.
Por ejemplo, si una cara desconocida aparece en la visita de video, el operador puede agregar la cara a la base de datos. Entonces, en una visita futura de video, la misma persona será identificada no por su identidad actual, sino por su apariencia en la visita previa de video.
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En una modalidad.
la salida del módulo reconocimiento facial 318 es similar al módulo de clasificación de objeto 316 con las regiones identificadas en los datos de imagen que corresponden con caras y una indicación de la identidad la persona.
En otra modalidad, sólo las identidades de aquellas personas en la sesión de conferencia de video son enlistadas, sin las regiones de los datos de video que corresponden con sus caras.
En la Figura 6B se ilustra una modalidad del módulo de reconocimiento facial 318 que da salida a una posible lista de coincidencias en la base de datos que coinciden con el cuadro de imagen de entrada.
Por ejemplo, las mismas dos regiones 602 y 604 y el mismo cuadro de imagen 602 como se presenta en la Figura 6A producen una salida diferente. Las salidas 612 y 614 no sólo incluyen las coincidencias mas confiables,
Bob y Fred, sino una lista completa o parcial de todas las coincidencias posibles con un marcador de confianza. Aquí, la región 604 es identificada como Bob con una confianza del 98%, aunque también coincide Joe con una confianza del 76%. También existe una posibilidad del 12% que la región 604 no coincida con ninguna cara en la base de datos, lo cual es indicado por desconocido.
El módulo de reconocimiento facial 318 realiza también el análisis de las caras detectadas en el cuadro de imagen e indica si una cara no está orientándose hacia la cámara. Por £
o
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL ejemplo, en la Figura 6C se muestra una región 618 del cuadro de imagen 616 que contiene una cara que no está mirando a la cámara. Esto es indicado en la salida 622 como no está mirando a la cámara. Este tipo de análisis podría ser importante para los operadores de una sesión segura de visita de video porque los individuos podrían intentar ocultar sus caras para evitar la detección facial.
El módulo de reconocimiento facial 318 hace un intento para detectar estos intentos de ocultar las caras.
En una moda 1 i dad, el módulo de reconocimiento facial
318 da salida a una bandera de supervisión en estas situaciones para alertar al operador los participantes en la sesión de visita de video están tratando de desviar o engañar al módulo de reconocimiento facial 318.
Otras salidas del módulo de reconocimiento facial 318 incluyen la elevación banderas avisos cuando los individuos son positivamente identificados en una lista negra.
Por ejemplo, si un recluso está intentando comunicarse con una persona en su lista negra, entonces el módulo de reconocimiento facial 318 eleva el aviso desconectar.
Módulo de Determinación de Ubicación de Articulación
Corporal
El módulo de determinación de ubicación de articulación corporal 320 determina la ubicación de la gente y las porciones de los cuerpos dentro de la información de video de la sesión de visita de video. El módulo de determinación de £
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL ubicación de articulación corporal 320 detecta los cuerpos humanos y las extremidades y desarrolla un modelo cinemático de la gente formada en imagen en la información de video. Por ejemplo, en la Figura 7A se ilustra un modelo cinemático de cuerpo completo que ilustra la cabeza 704 y las extremidades
706 y 708.
El módulo determinación ubicación articulación corporal 320 usa un modelo cinemático del cuerpo humano para identificar la posición del cuerpo y el movimiento en la información de video. El modelo cinemático es un modelo del cuerpo humano en donde las articulaciones son representadas como puntos y las extremidades son representadas como líneas u obj etos volumétricos que se conectan con una mas articulaciones. En la Figura 7A se ilustra un modelo cinemático volumétrico que podría ser producido por el módulo de determinación de ubicación de articulación corporal 320 usando los datos de formación de imagen de dos o tres dimensiones de la sesión de visita de video.
Esta técnica es extendida a los dedos y articulaciones del individuo de la mano humana para permitir que el módulo de determinación de ubicación de articulación corporal
320 determine la posición y orientación de la mano. Por ejemplo, en las figuras 7B y 7C se ilustran los modelos cinemáticos de las manos 712 y 716 que realizan ademanes. En las figuras 7B y
7C, el modelo cinemático usado se ilustra como líneas que £
o
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL representan huesos y puntos que representan articulaciones. El módulo de determinación de ubicación de articulación corporal
320 usa estos modelos sistemáticos para interpretar los ademanes hechos en la sesión de visita de video.
Por ejemplo, el módulo de determinación de ubicación de articulación corporal 320 puede determinar los ademanes y puede señalar el lenguaje usado por la gente en la alimentación de video. Si es detectado el lenguaje de signos, el módulo de determinación de ubicación de articulación corporal 320 traduce el lenguaje de signos en texto buscable. Este texto buscable procesado y el lenguaje de signos no es permitido por el operador del sistema, la presencia de lenguaje de signos será tratada como contrabando y será tomada una acción adecuada. En la Figura 7B se muestra una ilustración, por ejemplo, del módulo de determinación de ubicación de articulación corporal
320 que interpreta un gesto o ademán como la letra C.
En la Figura 7C se muestra una ilustración del módulo de determinación de ubicación de articulación corporal 320 que interpreta un ademán en el contexto de la sesión de visita de video como señalando la izquierda.
El módulo de determinación de ubicación de articulación corporal
320 clasifica los ademanes en una o más de varias categorías.
Si el ademán es identificado como inocuo, tal como apuntando o moviéndose, n i nguna acción es tomada.
Si el ademán es identificado como no admitido, por ejemplo, una señal de £
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INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL pandilla o un ademán violento, entonces el operador del sistema puede elegir la respuesta adecuada.
Las salidas del módulo de determinación de ubicación de articulación corporal
320 son los modelos cinemáticos detectados y cualquier salida interpretativa tal como la indicación de los ademanes detectados en el cuadro de video.
En una modalidad, el módulo de determinación de ubicación de articulación corporal
320 tiene también una salida desconexión y supervisión que puede ser activada cuando sean detectadas palabras o frases contenidas en la base de datos global de censura al interpretar el lenguaje de signos. La base de datos global de censura contiene una lista de palabras y frases y la acción adecuada para tomar cuando sea detectada cada palabra o frase.
Módulo de Reconocimiento de Carácter Óptico
El módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 usa el reconocimiento de carácter óptico (OCR, por sus siglas en inglés) de los datos de imagen para producir una salida de texto legible por computadora de los datos de imagen de la sesión de visita de video. El OCR es el proceso de conversión de las imágenes del texto mecanografiado, escrito a mano o impreso en texto codificado por máquina. Cada cuadro de los datos de imagen de video es procesado por el OCR debido a que los objetos podrían moverse entre cuadros, o las condiciones de iluminación podrían alterar la legibilidad del texto en una £
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IMPI
INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL imagen de un cuadro al siguiente. Por ejemplo, las palabras impresas en papel y mantenidas en la cámara serían reconocidas por el módulo de reconocimiento de carácter óptico 322.
El proceso OCR comienza con la identificación y procesamiento previo de la región. La etapa de identificación de región identifica las regiones de un cuadro de video que probablemente contengan información textual.
Estas regiones son segmentadas y previamente procesadas por el OCR.
Por ejemplo, si una pieza de papel es identificada en el cuadro de imagen, la región correspondiente de la imagen sigue identificada que tiene información textual.
una probabilidad alta de contener
La identificación y segmentación de la región es realizada por el módulo de clasificación de objeto
316 en algunas modalidades, y de manera independiente, por el módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 en otras. De manera alterna, en una modalidad, el OCR es ejecutado en todo el cuadro de imagen, tratando todo el cuadro como un segmento para el OCR.
Una vez que la imagen es segmentada, la imagen es procesada, de manera opcional, a través de las etapas de procesamiento previo para mejorar la velocidad de precisión
OCR. Un tipo de procesamiento previo es la corrección sobre alineamiento. En la corrección sobre alineamiento, el motor de procesamiento previo identifica las porciones giradas de la imagen y corrige la distorsión del alineamiento. Por ejemplo, £
IMPI en si una pieza de papel es sostenida hacia arriba de la cámara, aunque en un ángulo con relación a la cámara, la etapa de sobre alineamiento gira la imagen de modo la mayoría de los datos textuales en el cuadro sean cuadrados con el cuadro.
Esto conduce a mejores velocidades de éxito OCR. De manera similar, el motor de procesamiento previo puede corregir la distorsión trapezoidal.
La distorsión trapezoidal o de perspectivas es el resultado de una superficie plana mantenida en un ángulo en uno o más ejes perpendiculares al sensor de imagen. Este efecto es similar a un proyector fuera de centro que proyecta sobre una superficie plana produciendo una forma trapezoidal en lugar de una forma rectangular. La corrección trapezoidal tuerce o deforma la imagen para corregir aquellas formas trapezoidales en formas rectangulares.
También pueden ser aplicadas otras etapas procesamiento previo según sea necesario para producir la mejor precisión OCR.
Algunos algoritmos OCR funcionan mejor en imágenes binarias, o negras y blancas.
En estos casos, el cuadro de imagen es convertido en una imagen binaria.
En todas las modalidades, una vez que es completado el procesamiento previo de un cuadro de video, las regiones identificadas que contienen la información textual son procesadas por un algoritmo OCR para producir texto legible y buscable por computadora. Cualquier algoritmo convencional OCR £
IMPI en podría ser aplicado para extraer datos textuales significantes de la imagen de video. Estos algoritmos OCR incluyen algoritmos de comparación de patrón algoritmos de detección de forma, entre otros incluyen métodos de detección de base de red neuronal y otros métodos adaptados de las tareas generales de visión de computadora.
Las salidas del módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 son procesadas en un modo similar a la salida de texto del módulo de reconocimiento de voz. La salida del módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 es una transcripción legible por computadora de las comunicaciones textuales contenidas en la información de video de la visita de video.
En una moda 1 i dad, el módulo de reconocimiento de carácter óptico
322 tiene también una salida de desconexión supervisión que puede ser activada cuando sean detectadas las palabras o frases contenidas en la base de datos global de censura. La base de datos global de censura contiene una lista de palabras y frases y la acción adecuada para tomar cuando sea detectada cada palabra o frase.
Por ejemplo, la frase escapar de prisión podría activar el aviso desconectar.
Un ejemplo de la salida de un módulo de reconocimiento de carácter óptico de ejemplo 322 se ilustra en la Figura 8A.
El cuadro de video 802 contiene una pieza de papel 804 con palabras escritas en este.
El módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 reconoce el área de interés que contiene £
σϊ
IMPI
INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL palabras escritas e identifica esta área como la región 806.
El módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 procesa los datos de imagen en la región 806 para producir el texto legible por computadora 808.
De manera similar, en la Figura 8B se ilustra un ejemplo en donde la pieza de papel 812 es sostenida en un ángulo al cuadro de imagen 810. En este ejemplo, el módulo de reconocimiento de carácter óptico 322 reconoce la región 814, corrige el sobre alineamiento de la región para producir datos intermedios de imagen 816, y reconoce los caracteres en estos datos de imagen que son representados por la prueba legible por computadora 818.
En la Figura 8C se ilustra la salida de un módulo de reconocimiento de carácter óptico de ejemplo 322 en donde el texto escrito plano 822 es presentado en el cuadro de video
820 en alguna combinación de ángulos que producen una distorsión trapezoidal perspectiva.
El módulo reconocimiento de carácter óptico
322 usa la corrección trapezoidal en la región 824 para producir los datos corregidos de imagen 826, los cuales entonces a su vez son procesados por el módulo de reconocimiento de carácter óptico
322 para producir el texto legible por computadora 828.
Operación de Ejemplo
Una sesión de visita de video es conducida entre un primer usuario y un segundo usuario.
En una modalidad, el £
IMPI en primer usuario es un recluso de una instalación asegurada y el segundo usuario es uno o más de otros individuos quienes no son los reclusos de la misma instalación asegurada.
Los ejemplos la gente con los que reclusos las instalaciones aseguradas desean tener las visitas de video incluyen.
aunque no son limitados a miembros de familia, amigos, el clero, abogados u otros representantes legales, los reclusos en otras instalaciones aseguradas. En operación, ya sea el recluso o la otra parte establece la sesión de visita de video.
El establecimiento de la sesión de visita de video es conseguido a través del marcado de un número de acceso tal como un número de teléfono, usando una interfaz gráfica de usuario, o cualquier otro método de establecimiento de una sesión de visita de video.
Las otras partes con las que el recluso desea tener una sesión de visita de video podrían estar ubicadas en la instalación asegurada en el área dedicada de la visita de video, en el hogar o en otra ubicación tal como un edificio de oficinas.
La sesión de visita de video podría ser previamente arreglada, o planeada, o no podría estar planeada y tampoco previamente arreglada. Por ejemplo, un miembro de la familia en el hogar es capaz de iniciar, de manera espontánea, una sesión de visita de video con un recluso de una prisión.
En operación, la plataforma de procesamiento central
106 usa la salida de la plataforma de supervisión automática
107 para controlar el estado de una sesión de visita de video.
£ o
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Las variables de estado de ejemplo que controla la plataforma de procesamiento central 106 son el estado de conexión, el estado de grabación y el estado de supervisión. El estado de conexión se refiere a si es permitido o no que continúe la conexión.
Si la salida la plataforma de supervisión automática 107 indica una probabilidad alta que las reglas señaladas por la jurisdicción que opera la instalación asegurada están siendo violadas por el contenido de la sesión de visita de video, entonces la plataforma de procesamiento central 106 puede actuar sobre esta información al desconectar la sesión de visita de video.
El estado de grabación se refiere a si está siendo grabado o no el contenido de la sesión de visita de video. Por ejemplo, la plataforma de supervisión automática 107 podría poner un aviso de ciertos segmentos de una sesión de visita de video para la grabación, mientras otros no.
Ademá s, los segmentos grabados pueden ser etiquetados con varios indicadores que corresponden con las salidas del módulo de análisis. Por ejemplo, si un segmento de una sesión de visita de video contiene una cara desconocida, este segmento puede ser grabado y guardado junto con la información de reconocimiento facial del módulo de reconocimiento facial 318.
De este modo, un supervisor humano puede acceder al segmento de la sesión de visita de video en un tiempo posterior para revisar los contenidos de esta sesión de visita de video.
£
IMPI en ϊ
El estado de supervisión se refiere a si debe monitoreada o no la sesión de visita de video por un operador humano en una estación de trabajo de investigación 108. Cuando la plataforma de supervisión automática 107 detecta un riesgo intermedio de comportamiento restrictivo en la sesión de visita de video, en donde la desconexión inmediata no sería llamada, entonces podría ser adecuado poner un aviso a la sesión para el monitoreo en tiempo real por un operador humano. Entonces, el operador humano puede analizar la sesión de visita de video y puede tomar la acción adecuada según sea necesario.
Implamentación de Sistema informático de Ejemplo
Será claro para las personas expertas en la materia relevante que pueden ser implementados varios elementos y características de la presente descripción, como se describen en la presente, en hardware usando circuitos analógicos y/o digitales, en software, t ravé s la ejecución instrucciones de computadora por uno o más procesadores de uso general o de uso especial, o como una combinación de hardware y software.
La siguiente descripción de un sistema informático de uso general se proporciona por motivos de plenitud.
Las modalidades de la presente descripción pueden ser implementadas en hardware, o como una combinación de software y hardware. En consecuencia, las modalidades de la descripción podrían ser implementadas en el entorno de un sistema informático u otro £
σ>
sistema procesamiento.
ejemplo este sistema
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Un informático 900 se muestra en la Figura 9.
Uno o más de los módulos que se representan en las figuras previas pueden ser implementados, al menos en forma parcial, en uno o más sistemas informáticos distintos 900.
El sistema informático
900 incluye uno mas procesadores, tal como el procesador 904. El procesador 904 puede ser un procesador de señal digital de uso especial o general. El procesador 904 es conectado con una infraestructura de comunicación 902 (por ejemplo, un bus o red) .
Varias implementaciones de software se describen en términos de este sistema informático ejemplo.
Después leer esta descripción, será claro para una persona experta en la materia relevante como implementar la descripción usando otros sistemas y/o arquitecturas informáticas.
El sistema informático 900 incluye también una memoria principal 906, de preferencia, una memoria de acceso aleatorio (RAM), y también podría incluir una memoria secundaria 908. La memoria secundaria 908 podría incluir, por ejemplo, una unidad de disco duro 910 y/o una unidad removible de almacenamiento
912, que representa una unidad de disco flexible, una unidad de cinta magnética, una unidad de disco óptico, o similares.
La unidad removible de almacenamiento 912 lee a partir de y/o escribe en una unidad removible de almacenamiento 916 en un modo bien conocido. La unidad removible de almacenamiento 916 £
σ>
IMPI
INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL representa un disco flexible.
una cinta magnética, un disco óptico, o similares, que es leída y escrita por la unidad removible de almacenamiento 912.
Como será apreciado por aquellas personas expertas en la materia relevante, la unidad removible almacenamiento
916 incluye un medio almacenamiento usable por computadora que tiene almacenado en el mismo el software y/o los datos de computadora.
En secundaria imp1ementac ione s alternativas, la memoria
908 podría incluir otros medios similares para permitir que los programas de computadora u otras instrucciones sean cargados en el sistema informático 900. Este medio podría incluir, por ejemplo, una unidad removible de almacenamiento
918 y una interfaz 914. Los ejemplos de este medio podrían incluir un cartucho de programa y una interfaz de cartucho (tal como los que son encontrados en los dispositivos de juegos de video), un chip de memoria removible (tal como una EPROM,
PROM) y un receptáculo asociado, una unidad miniatura y un puerto USB, y otras unidades removibles de almacenamiento 918 y las interfaces 914 que permiten que el software y los datos sean transferidos de la unidad removible de almacenamiento 918 al sistema informático 900.
El sistema informático 900 también podría incluir una interfaz de comunicaciones 920. La interfaz de comunicaciones
920 permite que software y los datos sean transferidos entre el sistema informático 900 y los dispositivos externos.
Los £
IMPI en ejemplos de la interfaz de comunicaciones 520 podrían incluir un módem, una interfaz de red (tal como una tarjeta Ethernet), un puerto de comunicaciones, una tarjeta y ranura PCMCIA, etc.
El software y los datos transferidos por medio de la interfaz de comunicaciones 920 son de la forma de señales que podrían ser electrónicas, electromagnéticas, ópticas u otras señales capaces de ser recibidas por la interfaz de comunicaciones 920.
Estas señales son proporcionadas la interfaz comunicaciones 920 por medio de una vía de comunicaciones 922.
La vía de comunicaciones 922 lleva las señales y podría ser implementada usando alambre o cable, fibra óptica, una línea de teléfono, un enlace de teléfono celular, otros canales de comunicaciones.
Como se usan en la presente, un enlace RF y los términos medio de programa de computadora y medios legibles de computadora son usados para referirse, de mane ra gene ra1, a medios tangibles de almacenamiento tales como las unidades removibles de almacenamiento 916 y 918 o un disco duro instalado en una unidad de disco duro 910.
Estos productos de programa de computadora son medios para proporcionar el software al sistema informático 900.
Los programas de computadora (también llamados lógica de control de computadora) son almacenados en la memoria principal 906 y/o la memoria secundaria 908. Los programas de computadora también podrían ser recibidos por medio de la £
IMPI en interfaz de comunicaciones 920. Estos programas de computadora, cuando son ejecutados, permiten que el sistema informático 900 implemente la presente descripción como se discute en la
h.
presente. En particular, los programas de computadora, cuando son ejecutados, permite que el procesador 904 implemente los procesos de la presente descripción, tal como cualquiera de los métodos que se describen en la presente. En consecuencia, estos programas de computadora representan los controladores del sistema informático
900.
En donde la descripción es implementada usando software, el software podría ser almacenado en un producto de programa de computadora y es cargado en un sistema informático
900 usando la unidad removible almacenamiento
912, la interfaz
914, la interfaz de comunicaciones 920.
En otra moda1idad, las configuraciones la descripción son implementadas principalmente usando, por ejemplo, componentes de hardware circuitos integrados específicos series de compuertas.
en hardware tales como por aplicación (ASICs)
La implementación de una máquina de estado de hardware para realizar las funciones que se describen en la presente también serán claras para las personas expertas en la materia relevante.
Conclusión
La descripción ha sido descrita con anterioridad con la ayuda de bloques funcionales de construcción que ilustran £
o
IMPI
INSTITUTO MEXICANO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL la implementación de funciones específicas y relaciones de las mismas.
Los límites estos b1oque s funcionales construcción han sido definidos en la presente, de manera arbitraria, por la conveniencia de la descripción. Los límites alternos podrían ser definidos con la condición que las funciones específicas y las relaciones de las mismas sean realizadas, de manera adecuada.
Será claro para aquellas personas expertas en la materia relevante que pueden ser realizados varios cambios en la forma y detalles de la misma sin apartarse del espíritu y alcance de la descripción.
Se hace constar que con relación a esta fecha, el mejor método conocido por la solicitante para llevar a la práctica la citada invención, es el que resulta claro de la presente descripción de la invención.
£
IMPI en reclama
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