La privacy e il riconoscimento facciale tramite i dati biometrici sono tra gli argomenti più dibattuti. Che sia un luogo pubblico o di lavoro, ci troviamo a che fare con dispositivi che possono rilevare il nostro volto, tracciarlo, e confrontare poi i risultati con altri conservati negli archivi.

Alle telecamere di videosorveglianza si aggiungono dei device, come gli smart glasses, che in determinate situazioni possono anche tracciare le caratteristiche fisiche, fisiologiche e anche comportamentali delle persone.

Può capitare quindi di finire, senza volerlo, nella live di una sessione di lavoro. Rispettare la privacy e il riconoscimento facciale in videochiamata è quindi possibile? Con Eye4Task. Scopriamo come.

Privacy e videochiamata con smart glasses: sono compatibili?

Adottare tutte le misure necessarie per tutelare i dati personali è la risposta. Con soluzioni hi-tech che migliorino i processi. Negli aeroporti, nelle stazioni ferroviarie, nelle piazze come nei luoghi “sensibili” sono in aumento i device che possono rilevare le caratteristiche fisiche delle persone. Pochi passaggi e si arriva all’identificazione univoca dell’utente.

Pensiamo a un esperto sul campo che sta lavorando in un luogo frequentato da molte persone. Ha indosso i wearable device. È in collegamento remoto con altro professionista. Seguono le fasi per ultimare l’ispezione che sia, ad esempio, di manutenzione, di logistica o anche di sicurezza. Seppur stiano attenti a riprendere solo gli elementi e gli aspetti utili al loro intervento, può capitare che l’occhio del display inquadri persone lì di passaggio.

Come tutelare la loro privacy? Rispettando il GDPR sul trattamento dei dati biometrici e progettando delle soluzioni così da non impattare negativamente sulla privacy delle persone finite nel raggio d’azione dei device di ultima generazione. Come anche informare i passanti, sia gli utenti che i non utenti, con appositi moduli per eventuale consenso trattamento dati.

Rilevamento facciale e oscuramento volto in E4T

Introdurre nella piattaforma collaborativa Eye4Task un servizio per il rilevamento dei volti e il loro oscuramento. Questo lo scopo della sperimentazione avviata nel 2020 dagli esperti di HeadApp che hanno dotato E4T di un’estensione che protegge la privacy delle persone.

La sperimentazione ha esaminato diversi modelli di riconoscimento pattern per individuare quello più adatto alle esigenze di prodotto. I contesti lavorativi in cui si trova l’operatore sul campo, infatti, possono essere condizionati da aspetti che influenzano il riconoscimento di un volto. Inoltre, il modello utilizzato deve anche tener conto della parziale copertura del volto.

Si è iniziato, così, con modelli di riconoscimento applicati allo stream sfruttando la tecnologia OpenCV. Il rilevamento dei volti con Haar cascades si basa sull’apprendimento automatico in cui una funzione a cascata viene addestrata con una serie di dati di input. “Questo approccio – spiegano gli esperti di HeadApp – non ha dato i risultati attesi in termini di performance. Ciò a causa del ritardo di applicazione del filtro su uno stream live dai dispositivi mobili.

Come E4T rispetta i dati e la privacy nelle live broadcast

La sperimentazione ha poi portato all’integrazione dei modelli di riconoscimento direttamente sul dispositivo sorgente dell’immagine. Poi sono stati integrati i modelli pre-trained tramite l’image classification di TensorFlow nella sua versione Lite”.

Dopo il riscontro positivo, il team è passato alla fase successiva: stressare i modelli per poter ricevere feed più puntuali e reattivi. Anche nei casi di coperture parziali e un alto numero di soggetti da identificare contemporaneamente.

“Abbiamo individuato la soluzione in BlazeFace. È un rilevatore di volti leggero e dalle prestazioni elevate, progettato per l’inferenza della GPU mobile. Funziona a una velocità di 200-1000 + FPS sui dispositivi di punta. Queste prestazioni in tempo reale consentono di applicarle a qualsiasi pipeline di Realtà aumentata che richieda un’accurata regione di interesse facciale”.

Con E4T, quindi, si procede al rilevamento dei volti per poi oscurarli già nella videochiamata con la Support Room. Un ulteriore passaggio per la privacy e dei dati personali è eseguito nell’acquisizione del video. Sia in luoghi pubblici che in contesti sensibili, come centri di ricerca, basi militari o posti con segreti aziendali e informazioni classificate, per verifiche di sicurezza. Sempre nel rispetto della privacy.

Per maggiori informazioni sui software di HeadApp, contattaci per un consulto gratuito o visita la pagina delle nostre soluzioni.

Richiedi una DEMO gratuita!