シンガポール国立大学と延世大学（韓国）の研究者らは、ToF（Time of Flight）センサーを搭載した通常のスマートフォンを使用して屋内の隠しカメラを検出する方法を開発した。 現在、隠しカメラは1ドル強で購入できますが、そのようなカメラのサイズは2〜6800ミリメートルであるため、屋内で見つけるのははるかに困難であることに注意してください。 韓国では、ホテルの部屋やバスルームに隠しカメラが設置された事件が年間XNUMX件以上記録された。
研究者らが提案したLAPD（レーザー支援写真検出）法により、深度センサー（ToF）を搭載した最新のスマートフォンを使って隠しカメラを検出できるようになり、カメラの焦点を合わせるときや拡張現実アプリケーションで物体までの距離を推定するために使用される。 このようなセンサーを使用するスマートフォンの例には、Samsung S20 や Huawei P30 Pro などがあります。 センサーは、レーザーで周囲のエリアをスキャンし、反射ビームの到着遅延に基づいて距離を計算することにより、深度マップを構築します。
隠しカメラを検出する方法は、レンズやレンズのレーザー照明の異常を特定することに基づいており、結果として得られる深度マップ上に特定のハイライトが作成されます。 異常は、カメラ固有のグレアを区別できる機械学習アルゴリズムを使用して検出されます。 この研究の著者らは、API の制限に関するいくつかの問題を解決した後、Android プラットフォーム用の既製のアプリケーションを公開する予定です。
部屋のスキャンに必要な合計時間は 30 ～ 60 秒と推定されます。 379 人のボランティアを対象に実施した実験では、LAPD 手法を使用した隠しカメラが 88.9% のケースで検出されました。 比較のために、実験参加者のうち目でカメラを見つけることができたのはわずか 46% であり、特殊な K18 信号検出器を使用した効率は、選択したスキャン モードに応じて 62.3% と 57.7% でした。 LAPD の方法では、偽陽性率も 16.67% と低く、K26.9 では 35.2%/18%、目視検索では 54.9% でした。
LAPD 検出の精度は、隠しカメラがセンサーの 20 度の視野角に入り、センサーから最適な距離にあることによって決まります (近すぎるとカメラからのグレアがぼやけ、遠すぎると離れると消えます）。 精度を向上させるために、より高い解像度のセンサー（研究者が利用できるスマートフォンでは、ToF センサーの解像度は 320×240、つまり、画像内の異常のサイズはわずか 1 ～ 2 ピクセル）と深度のセンサーを使用することが提案されています。詳細 (現在、ピクセル深度レベルごとに 8 つしかありません)。
隠しカメラの存在を評価する他の方法には、無線ネットワーク上のビデオ ストリーミングの存在を判断する無線トラフィック アナライザや、電磁放射線スキャナなどがあります。
出所： オープンネット.ru