Verpixelte Gesichter
Anonyme Datenverarbeitung durch KI-Edge Computing
Dort wo personenbezogene oder andere sensible Daten bei Computer Vision oder kamerabasierter Bildverarbeitung im Fokus stehen, spielt das Thema Datenschutz eine große Rolle. Abhilfe soll eine dezentrale Datenverarbeitung durch Edge Computing schaffen. Ohne die Privatsphäre einzelner zu verletzen, sollen prozessrelevante Informationen direkt im Gerät extrahiert oder sensible Bildbereiche unkenntlich gemacht werden, bevor Aufnahmen das Gerät verlassen und weiter verarbeitet werden.
Bild 1 | In einem völlig autark arbeitenden Edge-AI Device können Bilddaten vor dem Weiterversand der Ergebnisdaten verändert bzw. anonymisiert werden. Auf diese Weise können personenbezogene Originaldaten datenschutzkonform behandelt werden.
Bild 1 | In einem völlig autark arbeitenden Edge-AI Device können Bilddaten vor dem Weiterversand der Ergebnisdaten verändert bzw. anonymisiert werden. Auf diese Weise können personenbezogene Originaldaten datenschutzkonform behandelt werden.Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH

KI-Vision, also Bildverarbeitung mit Hilfe künstlicher Intelligenz, sorgt bei vielen Menschen immer noch für Unbehagen was die Datensicherheit angeht. Gerade weil sie immer häufiger in neuen Bereichen, wie dem öffentlichen Raum eingesetzt wird: in Autos und Bussen, wo Kameras den klassischen Rückspiegel ersetzen, um den Fahrer aktiv auf Gefahren hinzuweisen, Kameras, die das Verkehrsaufkommen an Kreuzungen analysieren, um durch angepasste Ampelzeiten den Verkehrsfluss zu verbessern oder Kameras, welche die Auslastung von Parkplätzen erfassen, um den Autofahrern durch Leitsysteme über freie Parkmöglichkeiten zu informieren. Doch bei Kameras denken immer noch viele an Überwachung bzw. Speicherung von Bildmaterial, auf dem man selbst zu sehen ist. Auch beim Wissen über die KI gibt es noch Missverständnisse und Bedenken hinsichtlich deren Fähigkeiten bzw. Einsatzzweck.

KI-Vision anonymisiert Daten

Wobei gerade die KI-basierte Embedded Vision das Puzzleteil ist, das Kameras gefehlt hat, um Bildmaterial anonym direkt vor Ort zu verarbeiten. Denn entgegen einschlägiger Meinungen, speichert KI nicht Unmengen von Daten, um diese mit bekanntem Bildmaterial auf Gemeinsamkeiten oder Unterschiede zu analysieren. Die Befürchtung, dass zufällige Gesichter im Bildhintergrund einmal aufgenommen für immer in einer Datenbank verweilen und damit ein Datenschutzverletzung entsteht, ist unbegründet. Zum anderen ist KI, so wie wir sie heute nutzen, schwach und macht nur genau das, worauf sie trainiert wurde. Beim Training mit geeignetem Bildmaterial, lernt ein neuronales Netz nur spezielle wiederkehrende Merkmale im Bild mit vorgegebenen Information zu assoziieren. Das sind beispielsweise markante Formen, Ansammlungen von Punkten oder Flächen. Die ML-Algorithmen benötigen dazu keinen erklärenden Kontext. Auf diesem Auge ist die KI quasi blind. So ist sie in der Lage Gesichter zu identifizieren, ohne zu wissen, was ein Gesicht ist. KI sieht nicht das große Ganze und kann auch keine komplexen Zusammenhänge über den eintrainierten Anwendungsfall hinaus erkennen. Dagegen wird ein Mensch, der heute etwas bewusst wahrnimmt, das nie vergessen und sich an das Gelernte bzw. Gespeicherte auch immer wieder erinnern – auch in anderen Zusammenhängen. Eine heutige KI ist darauf gar nicht trainiert und auch seitens der Leistung nicht in der Lage dazu. Die Ergebnisse der KI-Vision werden also nur auf stark generalisierten bzw. anonymisierten Daten erstellt. Aus diesem Grund ist die KI-basierte Bildverarbeitung das ideale Werkzeug, um die Datensicherheit im Prozess nicht zu verletzen.

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IDS Imaging Development Systems GmbH

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