Desenfoque de personas en OpenSpace

Descripción general

El desenfoque de personas es una función que puede solicitar activar al ponerse en contacto con el equipo de Soporte de OpenSpace. La función está diseñada para proteger la identidad privada de las personas que aparecen en sus capturas de video de 360° o fotos de 360°. Cuando está activada, los rostros de sus capturas se pixelan después de cargarlas y publicarlas en su proyecto.

Usamos algoritmos de aprendizaje automático para desenfocar personas, y la precisión de los resultados depende de diversos factores que se detallan a continuación. 

El desenfoque de personas en relación con el RGPD

OpenSpace se toma muy en serio la protección de datos y la privacidad de las personas, y nos comprometemos a cumplir las leyes de protección de datos. Esta sección proporciona información sobre la función de desenfoque de personas en OpenSpace y nuestro cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), en colaboración con nuestros clientes. El RGPD establece normas coherentes de protección de datos en toda la UE.

Detalles sobre el desenfoque de personas y el cumplimiento del RGPD:

• Responsabilidad compartida: Los principios de cumplimiento del RGPD son una responsabilidad compartida entre el responsable del tratamiento de datos (el cliente) y OpenSpace (el encargado del tratamiento de datos).
• Desidentificación de OpenSpace o desenfoque de personas: Para ayudar a reducir la recopilación de información de identificación personal (PII), los clientes pueden ponerse en contacto con el equipo de Soporte de OpenSpace para activar nuestra función de desenfoque de personas. Cuando está activada, esta función detecta los rostros en todas las capturas futuras. Cuando puede identificar un rostro reconocible, el rostro y el resto del cuerpo se desenfocan en la imagen. De este modo, hacemos que la apariencia de las personas en las imágenes no sea reconocible estadísticamente para un observador promedio razonable. Aunque este proceso es muy preciso gracias a algoritmos avanzados de aprendizaje automático que identifican la apariencia de una persona genérica, no identifica rostros ni personas específicas, y la tasa de falsos negativos no es cero. El objetivo de la desidentificación es reducir la superficie de ataque, no eliminar del sistema todos los datos incluidos en el ámbito de aplicación.
• Posibilidad de falsos negativos: Si un rostro no se desenfoca, normalmente significa que el reconocimiento facial no puede distinguir un rostro debido a circunstancias de la imagen, como distorsión, pixelación, mascarillas quirúrgicas u otras obstrucciones del rostro. Este es un resultado normal de los algoritmos de aprendizaje automático que usamos para detectar a una persona. Ajustamos nuestros modelos para reducir tanto los falsos negativos como los falsos positivos y ofrecer un servicio superior a los clientes, pero al hacerlo, algunas apariencias, aunque no sean reconocibles estadísticamente, pueden seguir apareciendo sin desenfocar y ser reconocibles para los espectadores que conozcan al sujeto o el entorno.
• Posibilidad de falsos positivos: Si se desenfocan partes de la imagen donde no hay rostros, normalmente significa que el reconocimiento facial identificó incorrectamente un rostro donde no lo había. Este es un resultado normal de los algoritmos de aprendizaje automático que usamos para detectar a una persona. Nuevamente, ajustamos nuestros modelos para reducir tanto los falsos positivos como los falsos negativos y ofrecer un servicio superior a los clientes, pero al hacerlo, algunos objetos o aspectos de las imágenes capturadas pueden desenfocarse incorrectamente. En estos casos, recomendamos avanzar o retroceder un solo fotograma en la captura para comprobar si los fotogramas adyacentes, separados por solo medio segundo, no presentan el mismo falso positivo. En la mayoría de los casos, habrá un fotograma en la captura que no lo presente.
• Responsabilidad del cliente y prácticas recomendadas: El cliente es responsable de obtener el permiso de los interesados. Por ejemplo, el cliente puede publicar un aviso indicando que se realizará documentación fotográfica de 360° y que se tomarán medidas para desidentificar el reconocimiento facial. Asimismo, el cliente puede tomar medidas durante la captura de imágenes para evitar o limitar la recopilación de datos de los interesados, como realizar las capturas fuera del horario laboral, cuando podría haber menos personas en el lugar de trabajo.

Esperamos que esta información ayude a responder cualquier pregunta y a minimizar cualquier inquietud sobre lo que podría percibirse como un error en nuestra función de desenfoque de personas.

Preguntas frecuentes

¿Hay áreas en OpenSpace donde el desenfoque de personas no está disponible?

Las notas de campo, las capturas Lidar y las capturas con drones no ofrecen desenfoque de personas.

Próximos pasos

Haga clic aquí para consultar la Política de privacidad de OpenSpace.

Haga clic aquí para saber cómo administrar las funciones de su organización y sus sitios.

Si tiene alguna pregunta adicional, póngase en contacto con el equipo de Soporte de OpenSpace en support@openspace.ai.