Definicja
Anonimizacja twarzy w czasie rzeczywistym to proces automatycznego wykrywania, identyfikacji i natychmiastowego ukrywania cech biometrycznych twarzy w strumieniu wideo lub transmisji na żywo. Celem jest uniemożliwienie identyfikacji osoby przy zachowaniu funkcjonalności materiału wizualnego (np. kontekstu sceny). Proces obejmuje przetwarzanie każdej klatki wideo w czasie nieprzekraczającym interwału próbki (Le2e≤1/FvideoL_{e2e} \le 1/F_{video}Le2e≤1/Fvideo), co pozwala zachować ciągłość anonimizacji.
Standardy i podstawy normatywne
- RODO (GDPR) - motyw 26: dane anonimowe nie podlegają RODO; anonimizacja jest skuteczna, jeśli osoba nie jest możliwa do zidentyfikowania „w sposób pośredni lub bezpośredni”.
- ISO/IEC 20889:2018 - Privacy enhancing data de-identification terminology and classification of techniques: definiuje anonimizację i pseudonimizację jako procesy redukcji możliwości identyfikacji danych wizualnych.
- ISO/IEC TR 29100:2011 - Privacy framework: określa zasady projektowania systemów ochrony prywatności, w tym zasady minimalizacji danych i zabezpieczania atrybutów biometrycznych.
Parametry techniczne
Parametr | Wymaganie / typowa wartość | Znaczenie |
Le2eL_{e2e}Le2e (latencja) | ≤ 33 ms (dla 30 FPS) | zapewnia „czas rzeczywisty” |
Recall (twarz) | ≥ 0.98 | minimalizacja ryzyka niewykrycia twarzy |
Precision | ≥ 0.90 | ograniczenie błędów fałszywego rozpoznania |
FPS stabilny | ≥ F_{video} | utrzymanie ciągłości strumienia |
IoU dla ROI (Region of Interest) | 0.5–0.75 | optymalny obszar anonimizacji bez utraty kontekstu |
Techniki stosowane
- Rozmycie Gaussa (Gaussian Blur) - najczęściej używana metoda ze względu na prostotę i stabilność obliczeniową.
- Pikselizacja (Mosaic) - zmniejszenie rozdzielczości fragmentu obrazu w obszarze twarzy.
- Zastąpienie (Face Replacement) - użycie sztucznie generowanej twarzy (np. GAN) o podobnych proporcjach geometrycznych.
- Maskowanie termiczne / kolorystyczne - redukcja widocznych atrybutów, przydatne w materiałach niskiej jakości.
Zastosowanie praktyczne
- Systemy monitoringu miejskiego (CCTV) i bodycamy służb publicznych.
- Transmisje online (np. streaming wydarzeń publicznych, wideokonferencje).
- Zastosowania w ochronie danych osobowych w obszarze HR, szkolnictwa, medycyny, transportu.
Uwagi eksperckie
W kontekście ochrony danych osobowych anonimizacja twarzy różni się od maskowania - jest procesem nieodwracalnym, co oznacza brak możliwości rekonstrukcji oryginalnych danych biometrycznych. Wdrożenie powinno obejmować monitorowanie skuteczności algorytmu (Recall) i kontrolę stabilności FPS w warunkach obciążenia.