Tag detection for preventing unauthorized face image processing

A new technology is being proposed as a solution to the problem of unintentional facial detection and recognition in pictures in which the individuals appearing want to express their privacy preferences, through the use of different tags. The existing methods for face de-identification were mostly ad hoc solutions that only provided an absolute binary solution in a privacy context such as pixelation, or a bar mask. As the number and users of social networks are increasing, our preferences regarding our privacy may become more complex, leaving these absolute binary solutions as something obsolete. The proposed technology overcomes this problem by embedding information in a tag which will be placed close to the face without being disruptive. Through a decoding method the tag will provide the preferences that will be applied to the images in further stages.

Integración de RVC-HEVC y OpenHEVC sobre la plataforma MultiDSP C6678

Este proyecto se basa en la integración de funciones optimizadas de OpenHEVC en el códec Reconfigurable Video Coding (RVC) - High Efficiency Video Coding (HEVC). RVC es un framework capaz de generar automáticamente el código que implementa cualquier estándar de video mediante el uso de librerías. Estas librerías contienen la definición de bloques funcionales de los que se componen los distintos estándares de video a implementar. Sin embargo, como desventaja a la facilidad de creación de estándares utilizando este framework, las librerías que utiliza no se encuentran optimizadas. Por ello se pretende que el códec RVC-HEVC sea capaz de realizar llamadas a funciones optimizadas, que para el estudio éstas se encontrarán en la librería OpenHEVC. Por otro lado, estos codificadores de video se pueden encontrar implementados tanto en PCs como en sistemas embebidos. Los Digital Signal Processors (DSPs) son unas plataformas especializadas en el procesamiento digital, teniendo una alta velocidad en el cómputo de operaciones matemáticas. Por ello, para este proyecto se integrará RVC-HEVC con las llamadas a OpenHEVC en una plataforma DSP como la TMS320C6678. Una vez completa la integración se efectuan medidas de eficiencia para ver cómo las llamadas a funciones optimizadas mejoran la velocidad en la decodificación de imágenes. ABSTRACT. This project is based in the integration of optimized functions from OpenHEVC in the RVC-HEVC (Reconfigurable Video Coding- High Efficiency Video Coding) codec. RVC is a framework capable of generating automatically any type of video standard with the use of libraries. Inside these libraries there are the definitions of the functional blocks which make up the different standards, in which for the case of study will be the HEVC standard. Nevertheless, as a downside for the simplicity in producing standards with the RVC tool, these libraries are not optimized. Thus, one of the goals for the project will be to make the RVC-HEVC call optimized functions, in which in this case they will be inside the OpenHEVC library. On the other hand, these video encoders can be implemented both in PCs and embedded systems. The DSPs (Digital Signal Processors) are platforms specialized in digital processing, being able to compute mathematical operations in a short period of time. Consequently, for this project the integration of the RVC-HEVC with calls to the OpenHEVC library will be done in a DSP platform such as a TMS320C6678. Once completed the integration, performance measures will be carried out to evaluate the improvement in the decoding speed obtained when optimized functions are used by the RVC-HEVC.

PCCMuTe v2.2: una herramienta para medir el consumo de energía en sistemas empotrados

Este Proyecto Fin de Grado (PFG) recoge el trabajo de depuración realizado sobre el prototipo PCCMuTe v2.2, un sistema empotrado que dispone de la instrumentación necesaria para medir el consumo de potencia/energía en cada uno de sus dominios de tensión, y posteriormente digitalizar y enviar los resultados al procesador que se encuentra en su interior. Su uso permite la obtención de información en tiempo real sobre el consumo del hardware de la placa, en especial del procesador, pudiendo relacionar la potencia consumida con el software ejecutado. El proyecto está orientado a medir el consumo de energía derivado de la decodificación de vídeo. El software utilizado para controlar el hardware se basa en Linux. En este proyecto se distinguen principalmente dos actividades, depuración hardware y depuración software. Los resultados muestran avances en la depuración hardware hasta obtener un prototipo en completo funcionamiento. Los avances en el apartado del software habilitan las comunicaciones SPI, necesarias para la transmisión de los resultados de consumo al procesador. En la fase final de este PFG se hace uso de una aplicación previamente desarrollada por miembros del GDEM con la que se obtienen los primeros datos de consumo, pero por falta de tiempo estos resultados no pueden ser verificados. Por la misma razón no ha sido posible diseñar y codificar una nueva aplicación que mejore la forma en la que se obtienen esos datos. ABSTRACT. This bachelor final project includes the debugging work done on the prototype PCCMuTe v2.2, an embedded system with the necessary instrumentation to measure the power/ energy consumption in each of its voltage domains, scan and send the results to its processor. The purpose of this device is to obtain real-time information about the hardware power consumption, especially from the processor, being able to relate the power consumed with the software executed. The project aims to measure the energy consumption of video decoding. The software used to control the hardware is based on Linux. In this project there are two main activities: hardware and software debugging. The results show advances in hardware debugging, and finally a fully functioning prototype is obtained. Advances in software debugging enable SPI communications, used to transmit the consumption data to the processor. In the last part of this final bachelor project an application previously coded by other members of the GDEM is used to obtain the first data. The results can not finally be verified because of the lack of time. For the same reason it is not possible to design and code a new application that improves the way the data is obtained.

Medida del consumo de energía en la descodificación de vídeos

Este proyecto se encuentra adscrito a la línea de investigación de optimización de consumo en terminales multimedia móviles que el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid) está llevando a cabo. Los sistemas empotrados móviles (Smartphone, Tablet,...) están alimentados con baterías. En este tipo de sistemas, una de las aplicaciones que más rápidamente consume energía es la descodificación de secuencias de vídeo. En este trabajo, queremos medir el consumo de energía de distintos descodificadores de vídeo para distintas secuencias, con el objetivo de entender mejor cómo se consume esta energía y poder encontrar diferentes métodos que lo reduzcan. Para ello comenzaremos describiendo nuestro entorno de trabajo, tanto el hardware como el software utilizado. Respeto al hardware cabe destacar el uso de una PandaBoard y un Smart Power de Odroid, entre otros muchos elementos utilizados, los cuales serán debidamente explicados en las siguientes páginas de este proyecto. Mientras que para el software destaca el uso de dos tipos de descodificadores uno CBP y otro PHP, los cuales serán descritos en profundidad en los siguientes capítulos de este documento. Este entorno de trabajo nos servirá para el estudio de las diferentes secuencias de vídeo, cuya codificación ha sido llevada en paralelo con otro proyecto que se está realizando en el grupo de GDEM de la UPM, y cuyo objetivo es el estudio de la calidad subjetiva durante la descodificación del mismo conjunto de secuencias de vídeo. Todas estas secuencias de vídeo han sido codificadas con diferentes parámetros de calidad y diversas estructuras de imágenes, para obtener así un banco de pruebas lo más amplio posible. Gracias a la obtención de estas secuencias de vídeo y utilizando nuestro entorno de trabajo, pasaremos a estudiar el consumo de energía que se produce al descodificar una a una todas las posibles secuencias de vídeo, dependiendo todo esto de su estructura de imágenes, su calidad y por supuesto, el descodificador utilizado en cada caso. Para terminar, se mostrará una comparativa entre los diferentes resultados obtenidos y se hará una discusión de estos, obteniendo en este caso, un resumen de los datos más significativos, así como las conclusiones más importantes obtenidas durante todo este trabajo. Al término de este proyecto y en unión con el estudio que se está llevando a cabo en paralelo sobre la calidad subjetiva, queda como línea futura de investigación encontrar el compromiso entre el consumo de energía de diferentes secuencias de vídeo y la calidad subjetiva de dichas secuencias. ABSTRACT. This project is assigned to the research line on consumption optimization in mobile multimedia terminals carried out by the Group of Electronic Design and Microelectronics (GDEM) of the Polytechnic University of Madrid (UPM). Embedded mobile systems (smartphones, tablets...) are powered by batteries. In such systems, one of the applications that more rapidly consumes power is the decoding of video streams. In this work, we measure the power consumption of different video decoders for different streams, in order to better understand how this energy is consumed and to find different methods to reduce it. To this end, we start by describing our working environment, both hardware and software used. As for the hardware, it is worth mentioning the use of PandaBoard and Smart Power Odroid, among many other elements, which will be duly explained in the following pages of this project. As for the software, we highlight the use of two types of decoders, CBP and PHP, which will be described in detail in the following chapters of this document. This working environment will help us to study different video streams, whose coding has been perfor-med in parallel under another project that is being carried out in the GDEM group of the UPM, and whose objective is the study of subjective quality for decoding the same set of video streams. All these video streams have been encoded with different quality parameters and image structures in order to obtain the widest set of samples. Thanks to the production of these video streams and the use of our working environment, we study the power consumption that occurs when decoding one by one all possible video streams, depending on the image structure, their quality and, of course, the decoder used in each case. Finally, we show a comparison between the different results and a discussion of these, obtaining a sum-mary of the most significant data and the main conclusions obtained during this project. Upon completion of this project and in conjunction with the project on the study of subjective quality that is being carried out in parallel, a future line of research could consist in finding the compromise between power consumption of different video streams and the subjective quality of these.