Definicja
Computer vision (wizja komputerowa) to interdyscyplinarna dziedzina sztucznej inteligencji i przetwarzania obrazów, której celem jest umożliwienie systemom komputerowym pozyskania, analizy, interpretacji i rozumienia danych wizualnych - takich jak obrazy statyczne, sekwencje wideo lub dane przestrzenne (np. chmury punktów 3D) - w taki sposób, aby wygenerować informacje numeryczne lub symboliczne umożliwiające podjęcie decyzji lub wykonanie działania. nvlpubs.nist.gov+3Wikipedia+3OpenCV+3
Istotnie, definicje wskazują, że:
- celem jest automatyzacja zadań, które wykonuje system wzrokowy człowieka (np. rozpoznawanie obiektów, śledzenie ruchu). IBM+1
- dane wizualne mogą przyjmować formy różnych modalności: obrazy, video, dane wielowymiarowe, skanery 3D. Wikipedia
- wizja komputerowa nie ogranicza się jedynie do detekcji - również segmentacja, rekonstrukcja, klasyfikacja i wykrywanie zachowań są w jej zakresie. ScienceDirect+1
W kontekście anonimizacji zdjęć i wideo, wizja komputerowa stanowi fundament: umożliwia wykrycie elementów identyfikujących (np. twarze, tablice rejestracyjne), ich lokalizację i przygotowanie do dalszego przetwarzania (maskowanie, rozmycie, pikselizacja).
Przykłady zastosowań
Obszar | Zastosowanie | Związek z anonimizacją / uwagą dla IOD |
Bezpieczeństwo publiczne | Rozpoznawanie twarzy, analiza tłumu, detekcja zdarzeń | Wymaga anonimizacji osób niezaangażowanych |
Motoryzacja - systemy ADAS/autonomiczne pojazdy | Wykrywanie pieszych, przeszkód, linii drogowych | Rejestracja video wymaga ochrony prywatności |
Medycyna i diagnostyka obrazowa | Automatyczna analiza obrazów medycznych, wykrywanie zmian | Dane wizualne pacjentów to dane osobowe |
Przemysł i linie produkcyjne | Kontrola jakości, wizualna inspekcja defektów | Obrazy z kamer produkcyjnych mogą zawierać osoby/ID |
Handel i retail | Rozpoznawanie produktów, zachowania klientów, systemy checkout | Wiele osób na monitoringu - konieczna anonimizacja |
Technologie wykorzystywane w wizji komputerowej
Kluczowe komponenty technologiczne
Technologia | Funkcja | Uwagi techniczne |
CNN (Convolutional Neural Networks) | Ekstrakcja cech z obrazów, klasyfikacja i detekcja | Modele takie jak ResNet, EfficientNet - fundamenty detekcji. DigitalOcean+1 |
Segmentacja semantyczna / instancyjna | Przypisywanie etykiet pikselom lub instancjom obiektów | U‑Net, DeepLab - umożliwia maskowanie obszarów, nie tylko prostokąty |
Detekcja obiektów | Lokalizacja i klasyfikacja obiektów w obrazie | YOLO, SSD, Faster R‑CNN - generują bounding boxes lub maski |
Śledzenie obiektów (object tracking) | Rekonstrukcja ruchu obiektów w sekwencji wideo | Deep SORT, ByteTrack - istotne w transmisjach i monitoringu |
OCR / rozpoznawanie tekstu | Wyodrębnienie tekstu z obrazu lub wideo | Tesseract, PaddleOCR - np. numerów rejestracyjnych |
Rekonstrukcja 3D i analiza głębi | Odzyskiwanie informacji o głębokości i strukturze sceny | Stereo‑wizja, Lidar, SLAM - przydatne w monitoringu przestrzennym |
Przetwarzanie kontekstowe / uwaga (attention) | Modelowanie relacji przestrzennych i czasowych | Mechanizmy attention w wizji komputerowej. arXiv |
Metryki jakościowe i wymagania
Metryka / wskaźnik | Typowe wartości / zakres | Zastosowanie |
Dokładność klasyfikacji (Accuracy) | ≥ 90 % (zakładane) | Ogólna skuteczność klasyfikacji |
mAP (mean Average Precision) dla detekcji | 0.5-0.9 w benchmarkach | Mierzy jakość detekcji obiektów |
FPS (klatki na sekundę) w wideo | ≥ 25 fps dla real‑time | Krytyczne w transmisjach na żywo |
Latencja systemu | ≤ 100-200 ms | Przy zastosowaniach live monitoring |
False Positive Rate / False Negative Rate | < 5-10% | Ważne w systemach ochrony prywatności |
Wymagania sprzętowe | GPU (np. NVIDIA RTX) / TPU / edge ASIC | Wpływ na koszt i wdrożenie |
Wyzwania i ograniczenia
Wyzwanie | Charakterystyka | Konsekwencje dla anonimizacji |
Warunki oświetleniowe i zakłócenia | Słabe światło, odbicia, cienie utrudniają detekcję | Zwiększone false negatives - twarze niezamaskowane |
Złożone tło i tłumy | Wiele obiektów, zasłonięcia, ruch | Kolizje detekcji, ograniczona skuteczność |
Różnorodność scenariuszy | Skalowanie, rotacja, perspektywa | Model może być „przetrenowany” na jedną sytuację |
Niewystarczające lub stronnicze dane treningowe | Brak reprezentacji wszystkich scenariuszy | Słaba generalizacja - ryzyko biasu lub błędów |
Wysoka złożoność obliczeniowa i infrastruktura | Real‑time wymaga GPU/TPU lub optymalizacji | Koszty wdrożenia i utrzymania zwiększone |
Aspekty prawne, etyczne i prywatności | Dane wizualne osób wymagają ochrony, anonimowości | Konieczność anonimizacji, DPIA, dokumentacji |
Problem odwrotny (inverse problem) | Przekształcenie 2D obrazu w zrozumienie 3D świata jest trudne Wikipedia | Może wpływać na błędy detekcji lub maskowania |
Specyficzny kontekst: anonimizacja zdjęć i wideo
W środowiskach, w których wykorzystuje się wizję komputerową do anonimizacji, systemy muszą w szczególności uwzględniać:
- identyfikację obiektów wymagających maskowania (np. twarze, sylwetki, tablice rejestracyjne),
- lokalizację tych obiektów w każdej klatce wideo (lub obrazie) z wystarczającą precyzją (bounding boxes, masky),
- synchronizację detekcji z przetwarzaniem (maskowanie, pikselizacja) w czasie rzeczywistym lub niemal czasie rzeczywistym,
- minimalizację błędów typu false negative (niezamaskowane osoby) oraz false positive (nadmierne maskowanie),
- zapewnienie dokumentacji działania oraz audytu (logi detekcji i anonimizacji) w ramach zgodności z regulacjami (np. RODO). W tym kontekście, wizja komputerowa pełni rolę technicznego silnika procesu anonimizacji - bez niej system byłby wysoce podatny na błędy lub nieefektywność.
Odniesienia normatywne i techniczne
- ISO/IEC 22989:2022 - Artificial intelligence - Terminology and classification.
- ISO/IEC 24029‑1:2021 - Assessment of the robustness of neural networks.
- European Data Protection Board (EDPB) Guidelines 03/2019 on processing of personal data through video devices - wskazują m.in. konieczność oceny ryzyka i ujęcia technologii wizji komputerowej w DPIA.
- W jednym z przeglądów literatury: „Computer vision is an interdisciplinary field that focuses on enabling computers to interpret and analyze visual data from the world around us.” ResearchGate
- Archiwa badań: „Computer vision tasks include methods for acquiring, processing, analysing and understanding digital images, and extraction of high‑dimensional data…” Wikipedia
Wskazówki implementacyjne
- Wybór modelu: dla detekcji twarzy/sylwetek zaleca się modele wyspecjalizowane (np. MTCNN) lub wielozadaniowe (np. YOLOv8) w połączeniu ze śledzeniem (Deep SORT) dla wideo.
- Dane treningowe i walidacyjne: konieczne jest użycie zestawów danych reprezentujących docelowe scenariusze (np. tłumy, zmienne oświetlenie).
- Testowanie w warunkach produkcyjnych: sprawdzenie latencji, FPS, efektywności maskowania w rzeczywistym środowisku z kamerami.
- Audyt i logowanie: rejestrowanie wykrytych obiektów, zastosowanych masek, czasu reakcji - potrzebne dla inspektorów ochrony danych.
- Optymalizacja infrastruktury: w przypadku strumieni 4K lub licznych kamer rozważyć edge computing lub dedykowane akceleratory (GPU, ASIC).
- Zgodność z regulacjami: analiza DPIA, dokumentacja procesu, minimalizacja danych wejściowych, zabezpieczenie transmisji (TLS/DTLS) i magazynowania.