Das Konsortium
Einige der weltweit führenden Organisationen auf dem Gebiet der angewandten KI- und Computer-Vision-Forschung arbeiten in einem unabhängigen Konsortium zusammen, um die Arbeit mit sogenannten “egozentrischen” Videos - z.B. Go-Pro-Aufnahmen - zu stärken. Hierzu wird in einem ersten Schritt der größte jemals erfasste Datensatz in diesem Gebiet aufgebaut. Zu den beteiligten Partnern gehören die Carnegie Mellon University, das Indian Institute of Information Technology, die King Abdullah University of Science and Technology, die University of Minnesota, die University of Catania und Facebook AI Research (FAIR), die KI-Forschungsorganisation von Facebook, die sich zum Ziel gesetzt hat, "die Welt durch die Förderung von KI näher zusammenzubringen".
Die Herausforderung
Im Laufe des Forschungsprojekts werden tausende von Stunden egozentrischer Videos gesammelt und mit den Partnern geteilt. Da der Datenschutz und die Einhaltung von Gesetzen wie GDPR und CCPA für das gesamte Forschungskonsortium höchste Priorität haben, müssen personenbezogene Daten in den Videos unkenntlich gemacht werden - ein Prozess, der bei manueller Durchführung Tausende Stunden mühsamer Arbeit in Anspruch nehmen würde. Daher wird eine KI-basierte Videoanonymisierungssoftware benötigt, die diesen Prozess beschleunigt und kosteneffizienter gestaltet. Egozentrische Videos sind in der Regel ruckelig und enthalten oftmals Gesichter in verschiedensten Ausrichtungen sowie Nummernschilder aus einer Vielzahl von Ländern. Darüber hinaus werden in dem Projekt Kameratypen mit unterschiedlichen Auflösungen, Bildraten, Codecs und Metadaten verwendet, die gleichermaßen gut verarbeitet werden müssen.
Die Lösung
brighter AI stellt den Forschungspartnern Softwarelizenzen seiner Video-Anonymisierung brighter Redact, einschließlich Precision Blur und Deep Natural Anonymization für Gesichter und Nummernschilder, zur Verfügung. Mit der Container-basierten On-Premise-Lösung sind die Kunden in der Lage, personenbezogene Daten direkt auf eigenen Servern automatisch zu anonymisieren, bevor sie die Videos von Menschen prüfen lassen oder unmittelbar an ihre Forschungspartner weitergeben. Die einzigartigen Funktionen der brighter AI Software, wie z.B. das Abrufen von “Bounding-Boxes” (Objekt-Detektionen) und das manuelle Festlegen von Anonymisierungsschwellenwerten, ermöglichen dem Kunden ein simples Optimieren der Ergebnisse.
Stunden
Das Ergebnis
Innerhalb weniger Monate hat das Forschungskonsortium tausende Stunden Videos anonymisiert, die mit unterschiedlichsten Kameras und in verschiedenen Ländern gesammelt wurden. Durch den Einsatz der KI-basierten Software brighter Redact hat jeder Universitätspartner weit über 1000 Stunden mühsamer, manueller Arbeit eingespart. Die hochpräzise Anonymisierung auf den Servern der Kunden gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzgesetzen weltweit und den Schutz von zigtausenden visuellen Identitäten.
Bernard Ghanem, Associate Professor KAUST
