SISTEMAS O.R.P

En este proyecto mi intención no es otra que hacer un sistema de detección de movimiento (que no de reconocimiento de objetos).

Detectar movimiento no es una cosa sencilla como pueda parecer a priori, ya que la imágen que pueda dar una camara (en este caso un webcam) no es de una calidad suficiente como para que dos imágenes tomadas en distintos momentos puedan considerarse iguales. Esto es debido a que las cámaras suelen introducir ruido en las imágenes que captan, o dicho de otra forma, un pixel de una posición determinada de la imágen nº1 no suele coincidir casi nunca (por no decir nunca) con un pixel de la misma posición de la imágen nº2 (aún siendo estas tomadas con una diferencia de milisegundos). Es por ello que hay que pensar que nivel de tolerancia hay que permitir para que aunque las imágenes no sean iguales exactamente, la información que contienen si sea similar en gran medida; sin detrimentro por supuesto de que si hay algún movimiento de un objeto o de un ser vivo sea tomado como informaciones distintas y provoque un evento o acción.

Existen varias formas de trabajar con esta tolerancia: algoritmos de detección de bordes (gradientes, derivadas gausianas, transformada de Hough, etc), filtrados descriptores de Fourier, clasificador Bayesiano, etc), etc. Todos ellos sirven, pero no son iguales de rápidos. Es por ello que me decanté por el metodo estadístico de hacer medias de pixeles con los de su alrededor, un metodo sencillo para fijar una tolerancia en escaso tiempo (aunque quizá con un poco de penalización en cuanto a acierto en detección).

El método consiste en tomar cada pixel de la imágen nº1 y sumar su valor con los 8 pixeles que le rodean (una matriz de 3×3) y luego dividir el resultado por 9, por lo que nos da un valor medio. El mismo proceso lo hacemos con los mismo pixeles pero de la segunda imágen, y así obtenemos otro valor medio. Al compararlos podemos detectar cuanto % de diferencia hay entre uno y otro, momento por el cual, gracias a que hemos configurado que nivel de sensibilidad en la diferencia, o se admite como que no es un valor a tomar en cuenta, o sin embargo el valor es distinto y por lo tanto se toma en cuenta. Si se sobrepasa una cantidad determinada de pixeles que se toman en cuenta (sensibilidad por puntos), entónces es que las imágenes no son completamente iguales en cuanto a información y se supone que se ha producido un movimiento (cambio de posicion de entidades en la imágen o aparación de otras nuevas). La idea es que se tome una imágen de referencia (una del entorno estático), y se comparen las restantes con ella, para poder así saber con respecto al origen si ha habido algún cambio. Más tarde se toma otra imagen de referencia eliminando así los problemas que pudieran causar otros agentes (como un cambio atenuado de luz por el sol).

Siguiendo esta idea, he desarrollado una aplicación en visual c++ 6.0 llamada DETECTOR donde he aplicado los conceptos anteriormente citados. Podeis descargar el ejecutable y/o su código fuente en esta dirección (esta bajo licencia creative commons): http://www.sistemasorp.es/detemovi

Hace ya tiempo que le estuve dando vueltas a como combatir el spam de una vez por todas…

Es de sobra conocido que los filtros anti-spam tienen dos defectos, por un lado filtran muchas veces correos spam como legítimos, y viceversa, correos que estamos esperando no los recibimos porque el filtro los considera spam.

La solución de tener listas negras de ips (los dominios no sirven porque los spammers pueden poner el que quieran como remitente) no es en absoluto fiable, ya que por ejemplo un usuario puede enviar spam desde una linea adsl (ya sea conscientemente o sin saber que esta infectado por un troyando o virus) y al ser ip dinámica, otro usuario que la tome posteriormente no podrá enviar emails; o aún peor, meter a todo un rango de ips en una lista negra (como pasó con telefonica) y fastidiando a todos los usuarios de ese ISP que quieran enviar emails.

El sistema que hace google (y desarrollado por yahoo) de firmar los emails esta bién, pero aún no esta implantado masivamente y tardará aún mucho que todos los programas servidores y clientes de SMTP lo implanten (y peor aún cuando Microsoft no lo tome como estandar y se invente el suyo propio).

Mi solución, a falta de cubrir ciertos aspectos técnicos se presenta en el siguiente diagrama:

Básicamente consiste en pedir confirmación de los emails a su remitente antes de tomarlos como buenos en futuras ocasiones. Faltarían detalles como listas de correos o publicidad requerida, pero este sistema funcionaría con la tecnología actual y funcionaría como puente entre el servidor POP3 y el cliente de correo.