Das zweite Gesicht
Eine neue IAV-Lösung anonymisiert gefilmte Personen und erhält zugleich relevante Informationen
Die neue europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zeigt an ganz unerwarteter Stelle Wirkung: beim autonomen Fahren. Wer Videoaufnahmen aus dem realen Verkehr zum Training seiner Algorithmen nutzt, verstößt künftig gegen den Datenschutz. Darum hat IAV das Tool „IAV Maskin“ entwickelt, das Daten ohne Informationsverlust anonymisieren kann.
Die Algorithmen für das autonome Fahren brauchen Training. Das beste Lernmaterial liefern Videoaufnahmen aus dem realen Straßenverkehr: Anhand von echten Szenen kann die Software zum Beispiel lernen, Fußgänger oder kritische Situationen zu erkennen. IAV hat, wie alle Automobilhersteller, viele Stunden Material gefilmt und nutzt es für Entwicklungsprojekte. Seit Inkrafttreten der neuen DSGVO im Mai 2018 gibt es aber ein Problem: Wer solche Aufnahmen nutzt, verletzt die Persönlichkeitsrechte der gefilmten Verkehrsteilnehmer.
Neben der Beschränkung von Zugriffsrechten und Aufbewahrungszeiten ist die Anonymisierung der Kameradaten eine Möglichkeit, DSGVO-konform zu handeln. Gängige Methoden sind dabei das Verpixeln der Gesichter oder schwarze Boxen, die die gefilmten Menschen unkenntlich machen. Dem Datenschutz ist damit zwar Genüge getan – dafür sind die anonymisierten Aufnahmen für das Training von Algorithmen aber nahezu wertlos. „Äußerst wichtige Informationen sind nicht mehr in den Daten enthalten, etwa die Mimik und die Blickrichtung der Personen“, erklärt Dr. Mirko Knaak, Product Owner künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bei IAV.
Um auch weiterhin mit Videoaufnahmen arbeiten zu können, geht IAV jetzt neue Wege. IAV Maskin heißt die Lösung, die einerseits die Persönlichkeitsrechte wahrt und andererseits die volle Analysierbarkeit der Bilder garantiert. Das System arbeitet in mehreren Schritten: Zuerst erkennt es in den Originaldaten mithilfe künstlicher Intelligenz wichtige Gesichtsmerkmale wie Mimik und Blickrichtung. Anschließend ersetzt es die ursprünglich aufgenommenen Gesichter durch synthetische Pendants mit den gleichen Merkmalen. So bleiben die relevanten Informationen für die Algorithmen erhalten, ohne dass die gefilmten Personen zu erkennen sind.
