Vi visar hur vi bygger upp komponenterna i ett integritetsmedveten, live videoanalysekosystem nedifrån och upp, med början i OpenFace, vårt nya ansiktsigenkänningssystem med öppen källkod som närmar sig toppmodern noggrannhet. Genom att integrera OpenFace med interframe tracking bygger vi RTFace, en mekanism för denaturering av videoströmmar som selektivt suddar ut ansikten enligt angivna policyer med full bildhastighet. Detta möjliggör integritetshantering för live video analys samtidigt som en säker strategi för att hantera retrospektiva policy undantag. Slutligen presenterar vi en skalbar, integritetsmedveten arkitektur för stora kameranätverk med RTFace och visar hur den kan vara en möjliggörare för ett levande ekosystem och marknadsplats för integritetsmedvetna videoströmmar och analystjänster. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än upphovsmannen måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org.  Videokameror är allestädes närvarande idag. I en nyligen genomförd undersökning i Förenade kungariket uppskattades en övervakningskamera i ett offentligt rum för 11 personer [11]. Trots integritet oro, det fanns 62% positiva svar på debatt.org allmänheten webbplats på frågan "Är videoövervakning kameror på offentliga platser en bra idé?" [21]............................................................................................ Om integritetsproblem kan hanteras på ett tillfredsställande sätt kan det vara värdefullt att möjliggöra realtidsanalys av videoströmmar från offentliga platser. Det finns gott om exempel. I ett köpcentrum kan en varning som utlöses genom upptäckt av flytande spill eller krossat glas snabbt åtgärdas. En "Amber Alert" för ett förlorat eller bortfört barn kan utlösa ansiktsigenkänning i realtid parallellt på många videoströmmar från offentliga platser och hjälpa till att snabbt lokalisera barnet. Realtidsaktivitet på utomhuskameraflöden kan upptäcka fotgängare som glider på en isig trottoar och utlösa korrigerande åtgärder. Realtid videoanalys kan också erbjuda affärsvärde, t.ex., snabb upptäckt och avhjälpande av förlänga kassan linjer för att förbättra kundnöjdhet. Snabb upptäckt att shoppare inte dröjer vid en ny fönsterskärm kan tyda på att det inte är så tilltalande som förväntat och behöver ändras snart. Tidig upptäckt av isiga trottoarer gynnar direkt försäkringsbolag, som garanterar risken. Live video erbjuder flera fördelar jämfört med andra avkänningsmetoder. Viktigast är dess flexibilitet och öppenhet: nya bild- och videobehandlingsalgoritmer kan utvecklas för att förbättra informationen som extraheras från en befintlig videoström. Dessutom erbjuder video hög upplösning, bred täckning och låg kostnad i förhållande till andra avkänningsmetoder. Den passiva karaktären hos videoavkänning är särskilt attraktiv för offentliga utrymmen. En deltagare behöver inte bära en speciell enhet, installera en app eller göra något speciellt. Han eller hon måste bara vara synlig för en kamera. I den här artikeln beskriver vi komponenterna i ett ekosystem kring integritetsmedveten live videoanalys nedifrån och upp. Med utgångspunkt i kärnalgoritmerna för integritet bygger vi upp ett skalbart system för integritetsmedveten analys. Följer ledningen av Simoens et al. [48] använder vi termen denaturering för att hänvisa till processen för att göra video "säker" ur ett sekretessperspektiv. En denaturerad video ström är en vars innehåll har analyserats för att identifiera potentiella integritet läckor och har modifierats för att eliminera dessa läckor. I avsnitt 2.1 diskuteras begreppet denaturering mer i detalj. En denaturerad video ström kan säkert släppas till opålitlig video analytics programvara. Vår prototyp fokuserar på ansiktsigenkänning som grund för denaturering av två skäl. För det första leder det till ett övertygande bevis på koncept eftersom korrekt ansiktsigenkänning i realtid är en svår utmaning redan idag. För det andra möjliggör erkännandet av specifika individer många viktiga strategier i verkligheten. Figur 1 illustrerar den övergripande arkitekturen i vårt system. Vi använder edge computing snarare än cloud computing för att utföra denaturering och videoanalys. Edge computing är en nascent modell av datorer där små multitenant datacenter som kallas cloudlets ligger nära IoT-enheter såsom videokameror. Davies m.fl. [20] har förklarat varför denaturering på ett moln ger större förtroende för integritet efterlevnad än denaturering i molnet. De hänvisar till den programvarumodul som utför denaturering som en integritetsmedlare. Skalbarheten förbättras också genom att utföra denaturering och videoanalys på moln: genom att undvika överföring av video till molnet minskar efterfrågan på ingress bandbredd per kamera avsevärt. Denna artikel är en utökad version av vårt tidigare konferenspapper [54], där vi först introducerade vårt nya ansiktsigenkänningssystem OpenFace och visade hur det kan kombineras med interframe tracking för att producera RTFace, ett system för integritetsbevarande i realtid med mycket låga nivåer av integritetsläckage. Vi visade hur RTFace kan användas i en skalbar arkitektur för integritetsmedveten analys. Denna utökade version analyserar ytterligare kostnaderna för att distribuera kamerasystem som bevarar privatlivet i en företagsmiljö och visar hur ett ekosystem av kameraströmmar och analystjänster kan implementeras. En video demo för RTFace finns på https://youtu.be/gQa8oScFS94.
Nyligen föreslagna RTFace Ref uppnår inte bara hög igenkänningsnoggrannhet utan fungerar också med full bildhastighet av videor.
Enabling Live Video Analytics with a Scalable and Privacy-Aware Framework
{'venue': 'TOMM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}