Personenverpixelung in OpenSpace

Übersicht

Die Personenverpixelung ist eine Funktion, deren Aktivierung Sie beim OpenSpace-Support anfordern können. Die Funktion wurde entwickelt, um die private Identität von Personen zu schützen, die in Ihren 360°-Video- oder 360°-Fotoaufnahmen erscheinen. Wenn die Funktion aktiviert ist, werden Gesichter in Ihren Aufnahmen nach dem Hochladen und Veröffentlichen in Ihrem Projekt verpixelt.

Wir verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens für die Personenverpixelung. Die Genauigkeit der Ergebnisse hängt von verschiedenen Faktoren ab, die weiter unten erläutert werden. 

Personenverpixelung im Zusammenhang mit der DSGVO

OpenSpace nimmt den Datenschutz und die Privatsphäre von Personen sehr ernst und verpflichtet sich zur Einhaltung der Datenschutzgesetze. Dieser Abschnitt enthält Informationen zur Funktion der Personenverpixelung in OpenSpace und zu unserer Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Zusammenarbeit mit unseren Kunden. Die DSGVO schafft einheitliche Datenschutzbestimmungen in der gesamten EU.

Details zur Personenverpixelung und zur DSGVO-Konformität:

• Geteilte Verantwortung: Die Grundsätze der DSGVO-Konformität liegen in der gemeinsamen Verantwortung des Verantwortlichen für die Datenverarbeitung (des Kunden) und von OpenSpace (des Auftragsverarbeiters).
• De-Identifizierung durch OpenSpace bzw. Personenverpixelung: Um die Erfassung personenbezogener Daten (PII) zu reduzieren, können Kunden den OpenSpace-Support kontaktieren, um unsere Funktion zur Personenverpixelung zu aktivieren. Nach der Aktivierung erkennt diese Funktion Gesichter in allen zukünftigen Aufnahmen. Wenn sie ein erkennbares Gesicht identifizieren kann, werden das Gesicht und der restliche Körper im Bild unkenntlich gemacht. Dadurch machen wir die Abbildungen von Personen für einen durchschnittlichen Betrachter statistisch nicht wiedererkennbar. Obwohl dieser Prozess mithilfe fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens, die die Abbildungen einer generischen Person erkennen, sehr genau ist, identifiziert er keine bestimmten Gesichter oder Personen, und die Rate falsch-negativer Ergebnisse liegt nicht bei null. Der Zweck der De-Identifizierung besteht darin, die Angriffsfläche zu reduzieren, nicht alle Daten, die in den Anwendungsbereich fallen, aus dem System zu entfernen.
• Möglichkeit falsch-negativer Ergebnisse: Wenn ein Gesicht nicht unkenntlich gemacht wird, bedeutet dies in der Regel, dass die Gesichtserkennung aufgrund von Umständen im Bild kein Gesicht erkennen kann, beispielsweise wegen Verzerrungen, Pixelbildung, chirurgischer Masken oder anderer Verdeckungen des Gesichts. Dies ist ein normales Ergebnis der Algorithmen des maschinellen Lernens, die wir zur Erkennung von Personen verwenden. Wir optimieren unsere Modelle, um sowohl falsch-negative als auch falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren und unseren Kunden einen hervorragenden Service zu bieten. Dabei kann es jedoch vorkommen, dass einige Abbildungen zwar statistisch nicht wiedererkennbar sind, für Betrachter mit Kenntnissen über die betreffende Person oder die Umgebung dennoch unkenntlich und erkennbar erscheinen.
• Möglichkeit falsch-positiver Ergebnisse: Wenn Bildbereiche verpixelt werden, in denen sich keine Gesichter befinden, bedeutet dies in der Regel, dass die Gesichtserkennung fälschlicherweise ein Gesicht erkannt hat, obwohl dort keines vorhanden war. Dies ist ein normales Ergebnis der Algorithmen des maschinellen Lernens, die wir zur Erkennung von Personen verwenden. Auch hier optimieren wir unsere Modelle, um sowohl falsch-positive als auch falsch-negative Ergebnisse zu reduzieren und unseren Kunden einen hervorragenden Service zu bieten. Dabei kann es jedoch vorkommen, dass einige aufgenommene Objekte oder Bildbereiche fälschlicherweise verpixelt werden. In diesen Fällen empfehlen wir, in Ihrer Aufnahme genau ein Einzelbild vor- oder zurückzugehen, um zu prüfen, ob benachbarte Bilder im Abstand von nur einer halben Sekunde nicht dasselbe falsch-positive Ergebnis zeigen. In den meisten Fällen gibt es in Ihrer Aufnahme ein Bild, bei dem dies nicht der Fall ist.
• Verantwortung des Kunden und bewährte Verfahren: Der Kunde ist dafür verantwortlich, die Einwilligung der betroffenen Personen einzuholen. Der Kunde kann beispielsweise einen Hinweis anbringen, dass eine 360°-Fotodokumentation stattfindet und Maßnahmen zur De-Identifizierung der Gesichtserkennung ergriffen werden. Außerdem kann der Kunde bei der Aufnahme von Bildern Maßnahmen ergreifen, um die Erfassung von Daten betroffener Personen zu verhindern oder einzuschränken, beispielsweise Aufnahmen außerhalb der Arbeitszeiten durchführen, wenn sich möglicherweise weniger Personen am Arbeitsort befinden.

Wir hoffen, dass diese Informationen dazu beitragen, Ihre Fragen zu beantworten und mögliche Bedenken hinsichtlich dessen zu minimieren, was bei unserer Funktion zur Personenverpixelung als Fehler wahrgenommen werden könnte.

Häufig gestellte Fragen

Gibt es Bereiche in OpenSpace, in denen die Personenverpixelung nicht verfügbar ist?

Für Feldnotizen, Lidar- und Drohnenaufnahmen ist die Personenverpixelung nicht verfügbar.

Nächste Schritte

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Wenn Sie weitere Fragen haben, wenden Sie sich bitte an das OpenSpace-Supportteam unter support@openspace.ai.