Gesichts-Anonymisierung am Smartphone.

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Wieviel Gesichtserkennung wollen Sie zulassen?

Stellen Sie sich die folgende Situation vor: Sie sind auf einer Veranstaltung und es werden Bilder gemacht. Sie sind durch Zufall auf einem der Bilder im Hintergrund zu sehen. Man hat Sie aber nicht gefragt, ob Sie das möchten. Wird das Bild nun auf einer der über 75 bekannten Social Media Plattformen, wie Facebook oder Instagram geladen, wissen Sie das oft nicht mal.

Natürlich können Sie bei der jeweiligen Plattform verlangen, dass das Bild gelöscht wird. Jedoch müssen Sie sich selbst um die Löschung aktiv bemühen. Noch viel schlimmer ist aber, dass schon innerhalb weniger Sekunden das Foto mit Facerecognition Algorithmen am Social Media Server gescannt und Ihre Daten extrahiert wurden.

Dieses Problem betrifft uns alle!

Dieses Problem, welches aus der beschriebenen Situation hervorgeht, betrifft jeden von uns. Sowohl diejenigen die aktiv Social Media Plattformen nutzen, als auch jene, die zufällig auf upgeloadet Fotos zu sehen sind und vielleicht nicht mal etwas davon wissen. Die Datenschutz-Grundverordnung reguliert primär Unternehmen, damit diese nicht Persönlichkeitsrechte verletzen. Aber auch Enduser können mit dem unbedachten Upload von Bildern einen enormen Schaden anrichten.

"Genau wie die Auto-Textkorrektur bei der Textverarbeitung, muss Gesichts-Anonymisierung eine Basistechnologie für die Verarbeitung von öffentlichen Bildern & Videos werden."

(Christopher Jeckl, Gründer von Deeidee)

Warum gibt es so etwas noch nicht? Wie wird das heute gelöst?

Aktuelle Lösungen bewegen sich im Graubereich der DSGVO, wenn es um die Gesichtsanonymisierung im Kontext von Social Media geht. Im öffentlichen Raum arbeiten Unternehmen vor allem mit Verpixelung und Weichzeichnern. Zum Beispiel beim Einsatz von Überwachungskameras.

Das Problem:

Im oberen Beispiel sehen wir gut, dass diese verpixelte Lösung aber sicher nicht Social Media tauglich ist.

Außerdem gehen wichtige Informationen, wie das Alter, Geschlecht oder die Mimik (welche uns Rückschlüsse über den emotionalen Status der Person gibt) bei der Verpixelung verloren.

Die perfekte Lösung wäre somit, dass keine Verpixelung verwendet wird und das Bild dennoch voll auswertbar und anonymisiert ist.

Unsere Lösung

Und genau das machen wir: Deeidee stellt eine Software zur Verfügung, die DSGVO konforme Videos macht. Social Media tauglich weil ohne hässliche Verpixelung, gleichzeitig zu 100% auswert- und analysierbar und die man bedenkenlos speichern und teilen kann.

Unser Ziel ist die Edge ( Endgerät ) AI Anonymisierung bereits am Smartphone, in der Kamera oder Bodycam. Es wird die Anonymisierung durchgeführt, noch bevor das eigentliche Bild auf Social Media upgeloadet wird.

  • Damit sind alle Bilder sicher vor Gesichtserkennungs-Tools auf Social Media Servern und die Identität der veröffentlichten Personen bleibt gewahrt. Der User entscheidet selbst, ob er die extrahierten Metadaten mit dem Bild mitschickt.
  • Diese von uns anonymisierten Videos (z.B. aus Überwachungskameras) können dank unserer Technologie trotzdem mit AI- Analyseverfahren ausgewertet werden.
  • Ohne Verpixelung, voll auswertbar, aber DSGVO-konform anonym.

Gerade im B2B Bereich ist das Thema sehr relevant.

Viele Unternehmen aus den unterschiedlichsten Bereichen haben bereits eine vorhandene Videoinfrastruktur. Zum Beispiel durch Überwachungskameras. Diese Daten dürfen aber nicht ausgewertet werden. Aber es ist mehr als das. AI optimierte Prozesse nehmen jedes Jahr zu. Im Machine Learning zum Beispiel, werden Computern beigebracht Objekte zu erkenne. Aber auch Menschen. Dafür benötigt es eine große Menge an Lerndaten. Aktuell gibt es keine hochqualitative und DSGVO konforme Datenbank in denen Personen vorkommen. Sammeln Sie also diese Videos um ihre Algorithmen zu trainieren, verstoßen Sie dabei gegen die DSGVO, wenn Sie die Personen die in diesen Videos zu sehen sind, vorher nicht um ihr Einverständnis gebeten haben. Wir haben noch weitere Use Cases gefunden.

Use Cases für unsere Lösung

Retail

Im öffentlichen Bereich und in vielen Geschäften werden Überwachungskameras eingesetzt. Diese Daten können heute noch nicht ausgewertet werden und müssen gelöscht werden. Der Retailer weiß somit nicht, was im Geschäft passiert und warum. Er weiß zwar durch die Bonuskarte dass z.B. Frauen 35 blaue Cremen kaufen, aber nicht warum. Er weiß nicht ob die Werbeformen im Geschäft gesehen werden, wie die Kunden darauf reagieren, ob die Regale gut stehen oder ob Zweitaufsteller Anklang finden.

”Die Bonuskarte hat sich als großartiges Tool entwickelt, um Big-Data Analysen durchzuführen und die Fehlerquote des zentralen Einkaufs zu verbessern. Allerdings bleibt alles was im Geschäft passiert eine ”Black Box”. Konsumentenverhalten, Bewegungsströme, ob Regale und Produkte bzw. "instore" Werbeformen gut platziert sind und ihre Ziele erfüllen, bleibt weitgehend unerkannt.

Dank der DSGVO konformen Aufbereitung der vorhandenen Video-Daten aus Überwachungskameras, kann Licht in diese Black-Box gebracht werden.”

Automotive

Lerndaten aus dem realen Leben sind die Grundvoraussetzung für selbstfahrende Autos, denn selbstfahrende Autos müssen zunächst einmal mittels Video trainiert werden. Diese Videos werden von Kameras, die im Auto verbaut sind, gesammelt. Doch diese Daten sind nicht in Einklang mit der DSGVO zu bringen. Demnach müsste man die Daten zuerst anonymisieren, um sie danach auszuwerten.

”Damit ein Fahrzeug an der Kreuzung anhält, wenn ein Fußgänger die Straße überquert, muss vorher ein Algorithmus darauf trainiert werden, Menschen zu erkennen. Dafür werden Millionen Bilder aus dem echten Leben benötigt. Videomaterial, welches selbstfahrende Autos mit ihren Kamerasensoren Terabyteweise sammeln. Doch ohne einem adäquaten Gesichtsanonymisierungsverfahren dürfen diese Daten nicht verwendet und gespeichert werden.”

Face Recognition & Deep Learning

Damit irgendwann nicht nur “weiße” Männer fehlerfrei erkannt werden, sondern jeder Bürger, ganz egal welcher Hautfarbe und Geschlechts.

”Aktuelle Face Recognition Allgorithmen wurden primär mit Bildern von weißen, männlichen Personen trainiert. Dadurch hat sich diese Technologie in die falsche Richtung entwickelt. Gerade dort, wo Fehler in der Gesichtserkennung negative Auswirkungen haben können, hat man diesen Service vorerst eingestellt. Dank der weltweit einzigen Sammlung an DSGVO konformen Gesichtsdaten, können wir eine Lösung für dieses Problem anbieten."

Augmented Reality

Ohne Anonymisierung wird Augmented Reality ein Flop.

”Experten sind sich einig, dass Augmented Reality Brillen das Smartphone langfristig ablösen werden. Doch im Consumerbreich wird das nicht ohne einer Echtzeit-Anonymisierung möglich sein. Wir erinnern uns sicher noch an die erste Google Glass und den Spitznahmen den ihre Träger erhalten haben. "Glassholes". Die gesellschaftliche Akzeptanz war äußerst schlecht, denn wer möchte schon heimlich von einer Brille gefilmt werden.

Unsere Technologie

Aktuelle Lösungen

Liefern Bildanonymisierung durch Verpixelung oder Weichzeichner. Unverpixelte Daten müssen spätestens nach einem Monat gelöscht werden. Verpixelung ist nicht ansehnlich und Social Media tauglich. Zusätzlich gehen für Unternehmen damit wichtige Gesichtsinformationen für potentielle Analyseverfahren verloren

  • Alter
  • Geschlecht
  • Mimik welche Aufschluss über die Befindlichkeit der Person gibt. (z.B. glücklich, traurig, gestresst, gelangweilt, interessiert etc.)
  • Blickrichtung der Person

Unsere Lösung

Dank unserer Architektur und dem Zusammenspiel unserer Software mit neuen Logic-Sensoren können wir Edge Anonymisierung durchführen. Zusätzlich erhalten wir ALLE relevanten Gesichtsinformationen.

Wir setzen dafür ein künstliches von uns gebautes Gesicht mit exakt gleicher Mimik über das Originalgesicht. Damit wird die Person zwar DSGVO konform anonymisiert, trotzdem bleibt das Bildmaterial gleichwertig auswertbar.

Der Grad der Anonymisierung kann frei gewählt werden. Unterschiedliche Anwender benötigen ggf. unterschiedlich starke Anonymisierung. UserExperience und Privatsphärenschutz kann hier abgewogen und an den Use-case angepasst werden.

Beispiel "Social Media"

Unser Algorithmus erkennt, mit wem Sie auf ihrer Social Media Plattform befreunde sind. Danke unserer API leicht in jede Plattform Foto-App integrierbar. Und anonymisiert jedes unbekannte Gesicht Ohne Ihr Zutun und in Echtzeit. Fertig zum Upload!

#we are hiring!!

Aufgaben

Anforderungen

  • AI-researcher
  • Deep Learning Developer
  • Front/Backend Developer

Gerne PhD Studenten aus dem Fachbereich Machine- / Deep Learning für
Computer Vision, Pattern Recognition oder Image Processing

Founders Team

Advisory Board

Co-Founder

23 Jahre Exec. in der TV, Digital & Werbebrance serial entrepreneur

Dr. Med & Math.

17 Jahre Software Entwickler

Senior Manager Global Business Process Mgt.      & digital Transformation Voestalpine

15 Jahr CEO BIPA, Mitglied Top Executive-Kreis REWE Group. +20 Jahre Retail Erfahrung

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