EP4121885A1 - Anonymisierungseinrichtung, überwachungsvorrichtung, verfahren, computerprogramm und speichermedium - Google Patents

Anonymisierungseinrichtung, überwachungsvorrichtung, verfahren, computerprogramm und speichermedium

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Publication number
EP4121885A1
EP4121885A1 EP21702939.6A EP21702939A EP4121885A1 EP 4121885 A1 EP4121885 A1 EP 4121885A1 EP 21702939 A EP21702939 A EP 21702939A EP 4121885 A1 EP4121885 A1 EP 4121885A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
person
images
synthetic
designed
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP21702939.6A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Dieter Joecker
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP4121885A1 publication Critical patent/EP4121885A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content

Definitions

  • Anonymization device monitoring device, procedure,
  • the invention relates to an anonymization device for generating anonymized images with the features of the preamble of claim 1. Furthermore, the invention relates to a monitoring device, a method, a computer program and a storage medium.
  • the document DE 102016 223 859 A1 which probably represents the closest prior art, describes a camera for monitoring a surveillance area, in which an unmasked surveillance image is recorded by means of a camera sensor and the unmasked surveillance image is processed into a masked output image by means of an integrated evaluation unit, whereby the personal area is made unrecognizable.
  • An anonymization device for generating anonymized images with the features of claim 1 is proposed. Furthermore, a monitoring device with the features of claim 9, a method with the features of claim 10, a computer program with the features of claim 14 and a storage medium with the features of claim 15 are proposed. Preferred and / or advantageous embodiments of the invention emerge from the subclaims, the description and the attached figures.
  • the invention relates to an anonymization device which is designed and / or suitable for generating anonymized images.
  • the anonymization device is used to provide anonymized images, which are preferably based on non-anonymized images.
  • Anonymous images are understood to mean, in particular, images that are compliant with the European General Data Protection Regulation.
  • anonymized images are preferably images in which a person is anonymized, changed and / or unidentifiable.
  • anonymized images are images in which a person depicted in the anonymized images cannot be traced back and / or restored to the original real person.
  • the anonymization device can be designed as a software or a hardware module, for example as a computer chip or a computer unit.
  • a surveillance area can be monitored and / or monitored by means of a camera.
  • the monitoring area is, for example, an indoor area or an outdoor area.
  • the monitoring area is preferably a public area, for example an authority, an airport or a train station.
  • the monitoring area can be an area of a vehicle, for example monitored for autonomous driving.
  • the camera is preferably arranged and / or can be arranged in the monitoring area.
  • the monitoring takes place in particular with a video camera, for example a color, black and white, 3D or infrared camera. Monitoring the
  • Surveillance area with the camera is used to provide surveillance images.
  • the monitoring images show the monitored area and in particular people who are in the
  • the surveillance images correspond to a real and / or non-anonymized image of the surveillance area.
  • the camera is designed to generate a single image, a few images and / or a data stream of images, in particular a video sequence, as a surveillance image.
  • the anonymization device has a recognition module.
  • the identification module is preferably designed as a hardware component and / or a software component in the anonymization device.
  • the monitoring images are provided to the detection module in terms of data, for example by means of a radio or cable connection.
  • the recognition module is designed to analyze and / or process the surveillance images. At least or precisely one person, in particular temporarily or permanently, can be or stay in the surveillance image.
  • the recognition module is designed on the basis of the
  • the recognition module is designed in particular to examine the monitoring images based on rules, for example for predetermined parameters and / or characteristics, the parameters for finding people and / or for distinguishing between
  • the recognition module is designed to detect the people using a model-based method.
  • the anonymization device has a processing module.
  • the processing module is preferably designed as a hardware component and / or a software component in the anonymization device.
  • the processing module is designed to process the surveillance images into the anonymized images, with at least one of the recognized persons or person segments in the anonymized images being anonymized for this purpose.
  • the processing module is designed to anonymize one, some or all of the people and / or sections of the people.
  • a person section is to be understood as meaning one or more body parts and / or body areas, such as, for example, lower body, upper body, head, face, etc., of the person.
  • the person and / or the person segment who was recognizable in the surveillance images is shown anonymously.
  • Anonymized means in particular that the person or the person segment cannot be recognized and / or identified by a non-specialist and / or third party.
  • the identification module is designed to detect people in the surveillance images and / or to determine areas in which the people are depicted, the identified people and / or sections of people then being anonymized by the processing module. In principle, it can be provided that the entire person is anonymized. Alternatively, it is provided that only defined personal segments are anonymized, with other personal segments remaining real and / or unprocessed.
  • the recognition module is designed to record personal information about the person.
  • the personal information includes a person-related feature or a feature related to the person, in particular at least or precisely one abstract personal feature of the recognized person.
  • the processing module is preferably designed to extract the personal information of the recognized person from the surveillance images.
  • the personal information is preferably made available to the processing module.
  • the processing module is designed to create a synthetic person model based on the person information in order to anonymize the person or the person section. In particular, the processing module serves to go through the person or the person section in the surveillance images Replace or overlay with the person model to anonymize.
  • the synthetic person model is preferably an artificially generated model of the recognized person or person section, which has a realistic appearance, with in particular personal data and / or data relevant to data protection being eliminated.
  • the synthetic person model particularly preferably has one, some or all of the abstract person characteristics of the recognized person.
  • Anonymized images that are created by the processing module can, in particular, continue to be used as training data sets and / or in image processing, so that such devices can draw relevant data from these images.
  • the advantage of the invention is in particular that the processing module proposes an anonymization device which allows anonymization of persons in the surveillance images, with important visible characteristics of the persons being retained at the same time.
  • the anonymized images can thus be used, for example, to train or test algorithms without providing personal data.
  • the anonymization device is designed to generate the anonymized images on site, for example in the monitoring area or the camera, so that images relevant to data protection do not have to be transmitted and / or further security precautions have to be taken for data protection.
  • the processing module comprises a generating generic network for generating the synthetic person model.
  • Generic generic networks are also known in particular as Generative Adversarial Networks (GAN).
  • GAN Generative Adversarial Networks
  • Generic generic networks include, in particular, a generator and a discriminator, which can be understood as a player and an opponent, the generator attempting to generate synthetic person models and the discriminator attempting to recognize synthetic person models as such.
  • the generating generic network is designed and / or based on a “Style-Based Generator Architecture”, as described in “A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks” Tero Karras et al.
  • the aim of the processing module and / or the generating generic network is in particular to generate as anonymized personal models as possible, which can be used and / or further used in the anonymized images in particular as training data.
  • the personal information includes at least or precisely one movement feature of the recognized person.
  • the at least one movement feature describes a movement and / or a behavior of the person in the surveillance image.
  • the at least one movement feature preferably describes a movement behavior and / or a movement pattern and / or a movement direction and / or a movement speed of the recognized person.
  • the movement feature or, optionally, a further movement feature in addition describes facial expressions and / or gestures of the recognized person.
  • the personal information includes at least or precisely one appearance feature of the recognized person.
  • the at least one appearance feature describes a shape, preferably a body size and / or body stature and / or body posture, of the person in the surveillance image.
  • the appearance feature or a further appearance feature describes an appearance, preferably a gender and / or hair color and / or skin color and / or clothing, of the person.
  • the processing module is designed to animate the person model on the basis of the person information in order to generate an animated synthetic person model.
  • the processing module is designed to visualize or reproduce at least one movement feature, in particular a movement, of the person in the person model in order to animate the synthetic person model.
  • the processing module is preferably designed to transfer at least one movement feature of the recognized person to the synthetic person model, so that the animated person model has the same movement features as the real person in the surveillance images. It is thus a consideration of the invention, a To propose anonymization device, which is characterized by a transfer of the movement from the real person to the animated person model. In this way, anonymized images can be generated, which can be analyzed and at the same time comply with data protection regulations.
  • the personal information includes at least or precisely one facial feature of a face of the recognized person.
  • the recognition module is designed to analyze the person's face and to extract the at least one facial feature.
  • the processing module is designed to form a synthetic face model as the synthetic person model or as part of the synthetic person model on the basis of the at least one facial feature of the recognized person.
  • the processing module is preferably designed to transfer at least one facial feature to the synthetic face model, so that the synthetic
  • Face model includes the same facial features as the real face of the recognized person.
  • the facial feature can be a
  • the processing module is preferably designed, the synthetic one
  • the at least one facial feature or optionally, in addition, at least one further facial feature can be an appearance feature, such as skin color, gender, age, hairstyle or the like.
  • the processing module is preferably designed to model the synthetic face model on the basis of the appearance feature.
  • the personal information includes at least or precisely one body feature of a body or at least one body part of the recognized person.
  • the term body is to be understood as meaning the entire body or the entire visible part of the body of the recognized person.
  • body part is to be understood as meaning one or more body sections, such as, for example, upper body, lower body, and / or one or more extremities of the body.
  • the recognition module is designed to analyze the body or the at least one body part of the person and to extract the at least one body feature.
  • That Processing module is designed to form a synthetic body model as the synthetic person model or as part of the synthetic person model on the basis of the at least one body feature of the recognized person.
  • the synthetic person model can be composed of the synthetic face model and the synthetic body model.
  • the processing module is preferably designed to transfer at least one body feature to the synthetic body model, so that the synthetic body model includes the same body features as the real body of the recognized person.
  • the body feature can be a movement feature, such as gestures, direction of movement or the like.
  • the processing module is preferably designed to animate the synthetic body model on the basis of the movement feature.
  • the at least one body feature or optionally in addition at least one further body feature can be an appearance feature, such as body stature, body size, clothing or the like.
  • the processing module is preferably designed to model the synthetic body model on the basis of the appearance feature.
  • the processing module is designed to use the synthetic person model instead of the person or the section of the person in the anonymized image.
  • the processing module is designed to replace at least the face of the real person with the synthetic face model.
  • the body or at least a body part of the recognized person can be replaced by the synthetic body model.
  • the processing module is preferably designed to completely replace the recognized person with the synthetic person model, so that the person is completely anonymized.
  • the anonymization takes place by means of the processing module during operation and / or instantaneously.
  • an anonymization device is proposed whose anonymized images provided are anonymized to the extent that a third party cannot infer the person in the surveillance images from the anonymized images.
  • the anonymization device has a segmentation module which is designed and / or suitable for segmenting the surveillance image into a person area and a background area.
  • the segmentation module is designed to segment the surveillance image into several person areas and / or background areas.
  • the segmentation module can determine several person areas for several people in a surveillance image.
  • the multiple person areas and / or background areas can be contiguous and / or fragmented.
  • the person area is in particular the area that is occupied by the person in the surveillance image and / or by the synthetic person model in the anonymized image.
  • the person area is in particular the area that is occupied by one or more person segments of the person in the surveillance image and / or the synthetic face and / or body model in the anonymized image.
  • the background area is in particular the area in the surveillance image and / or anonymized image that is free of people.
  • the processing module is designed to use the synthetic person model in the person area.
  • the processing module is designed to use the synthetic person model in the surveillance image instead of the people or sections of people arranged in the person area, in order to generate the anonymized image.
  • the embodiment is thus based on the consideration of providing an anonymization device which, for example, based on a set of rules, can divide a monitoring image into an area with personal data and an area without personal data.
  • the monitoring device can have a plurality of cameras, the anonymization device being data-technically connected to the plurality of cameras, for example, so that the monitoring images of the plurality of cameras are provided to the anonymization device.
  • the Anonymization device can be integrated and / or integrated in one of the cameras and / or in the monitoring device.
  • the anonymization device can also be connected externally to the at least one camera, in particular via the input interface.
  • the anonymization and / or the generation of the anonymized images can take place during operation, on the fly and / or instantaneously during image recording and / or monitoring by the anonymization device.
  • Another object of the invention is a method for generating anonymized images. It is provided that surveillance images are converted to anonymized images. For example, the surveillance images are recorded by means of a camera. The surveillance images are then converted into anonymized images in such a way that persons or sections of persons who are shown in the surveillance images and / or are comprised by them are unrecognizable and / or anonymized in the anonymized images.
  • the anonymization takes place in several steps, with a person included in the surveillance images being identified in a first step, one or more personal information about the person being extracted in a second step and a synthetic person model for anonymizing the person or the person section in a further step The basis of the personal information is created.
  • the associated personal information is recorded for each person or person section in the surveillance images and mapped accordingly in an associated synthetic person model.
  • the synthetic person model is preferably generated by the generating generic network.
  • the synthetic person model is preferably used instead of the recognized person or person segment in the surveillance images or is superimposed in order to anonymize them.
  • the face of the recognized person is analyzed in order to extract one or more facial features as the personal information.
  • the facial features can be determined using a facial recognition method.
  • the facial features of the real person are applied to a synthetic face model so that the synthetic face model has the same facial features as the real person.
  • the face model thus generated can be transferred to the surveillance images by superimposing or replacing the recognized person or person segment in order to generate the anonymized images.
  • one or more body parts or the entire body of the recognized person is analyzed in order to extract one or more body features as the personal information.
  • the body features can be determined using a pose estimation method.
  • the body characteristics of the real person are then transferred to a synthetic body model, so that the synthetic body model has the same body characteristics as the real person.
  • the body model thus generated can be transferred to the surveillance images by superimposing or replacing the recognized person or person segment in order to generate the anonymized images.
  • the recognized person or the recognized person segment is removed from the surveillance images.
  • the recognized person or person section is removed from the segmented person area, with the background area remaining.
  • a corresponding synthetic person model is then generated on the basis of the personal information.
  • the person, section of person or area of people removed from the surveillance images is preferably exchanged or replaced by the synthetic person model.
  • the synthetic person model is used in the person area so that the anonymized images are generated.
  • an anonymization device is proposed which is used to provide anonymized images which have a particularly high degree of correspondence with the real surveillance images.
  • the method is designed to generate and / or store the anonymized images as training data for training an image processing algorithm.
  • the method is used to convert a large number of surveillance images into a large number of training data, the training data including the anonymized images.
  • the training data are designed in such a way that the people are anonymized, but still have features, in particular the movement features of the real person, that are evaluated and / or required by an image processing algorithm.
  • the generated training data and / or anonymized images can be provided to a machine learning algorithm for image evaluation software and / or an image algorithm.
  • a further subject matter of the invention is a computer program, the computer program being designed to carry out the method for generating the anonymized images when the computer program is executed on a computer, a processor unit or the anonymization device.
  • Another subject matter of the invention is a storage medium, the storage medium comprising the computer program as described above.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a monitoring device with an anonymization device as an exemplary embodiment of the invention
  • FIG. 2 shows a schematic representation of the anonymization device from FIG. 1;
  • FIG. 3 shows a method for generating anonymized images using a flow chart.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a monitoring device 1.
  • the monitoring device 1 has a camera 2 which is designed to monitor a monitoring area 3 using video technology.
  • the camera 2 is for example, designed as a video camera, preferably as a color camera.
  • the monitoring area 3 is designed as a road, for example, it being possible for the camera 2 to be installed in a vehicle, not shown, for example.
  • the monitoring area 3 there is at least one person 4 who can move freely there.
  • the person 4 is also monitored by video by means of the camera 2.
  • the camera 2 images the surveillance area 3 in the form of surveillance images 5, the camera 2 making the surveillance images 5 available, for example, as video sequences.
  • the camera 2 is connected in terms of data to an anonymization device 5.
  • the anonymization device 5 has an input interface 7, the camera 2 providing the surveillance images 5 at the input interface 7 of the anonymization device 6.
  • the monitoring images 5 provided show the person 4, in particular in an anonymized form and / or as a real, recognizable image.
  • the camera 2 can be connected to the anonymization device 6 by means of a radio or cable connection.
  • the anonymization device 6 can also be integrated into the camera 2.
  • the anonymization device 6 is designed to convert the monitoring images 5 into anonymized images 9.
  • the anonymized images 9 include the persons 4 shown in the surveillance images 5 in anonymized form.
  • the anonymization represents a data protection measure so that the anonymized images 6 do not have any personal data that could be used to infer the original person.
  • the anonymization device 6 has an output interface 8, for example a radio interface or a cable interface, by means of which the anonymized images 9 can be provided to an external unit 10 or alternatively also directly to a person. In this case, only the anonymized images 9 are provided at the output interface 8, so that access to or output of non-anonymized personal information is excluded.
  • the external unit 10 can be, for example, a computer unit or a data collection center which requires images in order to train image processing algorithms. In order to train such image processing algorithms, no personal information is generally required, so that the algorithm can also be trained with anonymized images 9.
  • FIG. 2 shows, in a schematic representation, the anonymization device 6 as an exemplary embodiment of the invention.
  • the Anonymization device 5 designed as a processor, microchip or as a software module.
  • the anonymization device 6 has a recognition module 11, the monitoring images 5 being provided to the recognition module 11 via the input interface 7.
  • the recognition module can be designed as an electronic component and connected to the input interface 7 in terms of data technology, e.g. via a wired line.
  • the recognition module 11 has the function of checking the surveillance images 5 for persons 4 and recognizing persons 4 found as such.
  • the recognition module 11 can analyze the surveillance images 6 for certain characteristics and, based on a set of rules, assess whether something is a person 4 or a thing.
  • the recognition module 11 is designed to analyze the person 4 or person segments 4a, b in order to obtain personal information about the recognized person 4.
  • the personal information can include one or more movement features and / or one or more appearance features of the person 4.
  • a first person section 4a comprises a face of the person 4, the recognition module 11 being designed to extract one or more facial features of the face.
  • the facial feature describes, for example, a facial expression and / or a line of sight of the person.
  • the facial feature or a further facial feature describes an age and / or a gender and / or a hairstyle and / or a skin color of the person.
  • a second person section 4b comprises a body of the person 4, the recognition module 11 being designed to extract one or more body features of the body.
  • the body feature describes, for example, a gesture and / or a movement direction and / or a movement speed of the person.
  • the body feature or a further body feature describes, for example, a stature and / or a size and / or clothing of the person.
  • the anonymization device 6 has a segmentation module 12, the segmentation module 12 being provided with the surveillance images 5 with the recognized persons 4 or person segments 4a, b.
  • the segmentation module 12 is designed as a further electronic module which is connected to the identification module 11 in terms of data.
  • the segmentation module 12 is designed to divide the surveillance image 5 into a background area B1 and a person area B2.
  • the segmentation module 12 defines areas in the surveillance image 5 which include the person 4 or the first and / or the second person section 4a, b as the person area B2. Areas without people 4 are defined by the segmentation module 12 as the background area B1.
  • the anonymization device 6 also has a processing module 13, the processing module 13 being provided with the segmented surveillance images 5 with the recognized persons 4 or person segments 4a, b and the associated personal information.
  • the processing module 13 is designed as a further electronic module which is connected to the segmentation module 12 in terms of data.
  • the processing module 13 is designed to create a synthetic person model 14 on the basis of the person information and to replace the recognized person 4 or person segments 4a, b in the surveillance images 5 with the synthetic person model 14.
  • the processing module 13 preferably has a generating generic network in order to create the synthetic person models 14.
  • the synthetic person models 14 are realistic models of people that are artificially generated so that personal data and / or data relevant to data protection law are eliminated in the person models 14.
  • the movement features can be used to transfer a movement of the real person 4 or person segments 4a, b to the synthetic person model 14.
  • the appearance features can be used to transfer abstract physical features of the real person 4 or person segments 4a, b to the synthetic person model 14
  • the person model 14 can be composed of a synthetic face model 14a and a synthetic body model 14b, the synthetic face model 14a being generated on the basis of the facial features and the synthetic body model 14b being generated on the basis of the body features.
  • the person 4 is replaced or superimposed by the person model 14 or the first person section 4a by the face model 14a and / or the second person section 4b by the body model 14b, so that the real person 4 or person sections 4a, b can no longer be seen and / or identified in the anonymized images 9.
  • the anonymized images 9 can continue to be used as desired, since real persons 4 are no longer shown in the anonymized images 9 and personal rights to data protection are no longer impaired.
  • the anonymized images 9 can be used in order to understand, for example, whether the people 4 show abnormal behavior.
  • the synthetic person model 14 already has an inherent annotation, so that the anonymized image 9 can be used in a simple manner for training neural networks or other algorithms.
  • FIG. 3 uses a flow chart to show a method for generating the anonymized images 9, the monitoring images 5 being converted into the anonymized images 9.
  • a first step all persons 4 are recognized in the surveillance images 5 and their personal information is recorded.
  • the surveillance image 5 is then segmented into a background area B1 and a person area B2, with the person area B2 preferably including all persons 4 detected in the surveillance image 5.
  • the people 4 or person segments 4a, b are removed from the person area B2 and replaced by the synthetic person model 14.
  • the persons 4 or person segments 4a, b can be selected that are to be anonymized.
  • the personal information is loaded into the generating generic network, for example a style transfer network (GAN), which uses this to generate a photorealistic person model 14 with the same movement and / or appearance features as the real person 4.
  • GAN style transfer network
  • the natural person 4 becomes an artificial person model 14 that does not have any personal data by means of which it would be possible to infer the original person.
  • the synthetic person model 14 preferably creates an artificial, denaturalized person who moves like the real person 4 and also has the same abstract features.
  • the synthetic person model 14 is then used instead of the real person 4 in the person area B2 of the surveillance image 5 and the anonymized image 9 is thus generated.
  • the synthetic face model 14a can be used instead of the first person section 4a in the person area B2, the second person section 4b remaining unchanged, so that only the face of the real person 4 is anonymized.
  • the synthetic body model 14b can be used instead of the second person section 4b in the person area B2, so that the entire person 4 is anonymized.
  • the people 4 or person segments 4a, b are alienated in such a way that they are anonymized, but the facial features (facial expressions) and / or action features (gestures) of the real person 4 are retained.
  • the entire process for generating the anonymized images 9 can take place locally and be a kind of export of the surveillance images 5.
  • an airport which according to the current legal situation is not allowed to issue video data, could convert its surveillance images 5 locally into the anonymized images 9. This then allows this data to be shared from which others could learn.

Abstract

Es wird eine Anonymisierungseinrichtung (6) zur Generierung anonymisierter Bilder 9, wobei durch videotechnische Überwachung eines Überwachungsbereichs (3) mittels mindestens einer Kamera (2) Überwachungsbilder (5) bereitgestellt sind, mit einem Erkennungsmodul (11), wobei dem Erkennungsmodul (11) die Überwachungsbilder (5) bereitgestellt sind, wobei das Erkennungsmodul (11) ausgebildet ist, in den Überwachungsbildern (5) umfasste Personen (4) zu erkennen, mit einem Bearbeitungsmodul (13), wobei das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, die Überwachungsbilder (5) zu den anonymisierten Bildern (9) zu verarbeiten, wobei mindestens eine in den Überwachungsbildern (5) umfasste Person (4) oder Personenabschnitt 4a, b in den anonymisierten Bildern (9) anonymisiert ist, vorgeschlagen, wobei das Erkennungsmodul (11) ausgebildet ist, eine Personeninformation der erkannten Person (4) zu erfassen, wobei das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, auf Basis der Personeninformation ein synthetisches Personenmodell (14) zur Anonymisierung der Person (4) zu erstellen.

Description

Beschreibung
Titel
Anonymisierungseinrichtung, Überwachungsvorrichtung, Verfahren,
Computerprogramm und Speichermedium
Stand der Technik
Die Erfindung betrifft eine Anonymisierungseinrichtung zur Generierung anonymisierter Bilder mit den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruchs 1. Ferner betrifft die Erfindung eine Überwachungsvorrichtung, ein Verfahren, ein Computerprogramm und ein Speichermedium.
Zum Trainieren von neuronalen Netzen, künstlichen Intelligenzen und Algorithmen zur automatisierten Datenverarbeitung werden sehr große Datenmengen benötigt, um zum Beispiel Personendetektionen mit einer ausreichend guten Performance trainieren zu können. Hierzu werden oftmals Bild- und/oder Videoaufzeichnungen aus öffentlichen Räumen, zum Beispiel im Bereich der Sicherheitstechnik, verwendet, welche jedoch häufig personenbezogene Informationen, zum Beispiel das Bild der Person in einer Videoaufzeichnung, beinhalten. Rechtliche Regelungen zum Schutz personenbezogener Daten setzen der Nutzung solcher Aufzeichnungen enge Grenzen. Um Personen in Bilddaten unkenntlich zu machen, werden hierzu bisher die entsprechenden Bereiche der Personen verpixelt und/oder durch schwarze Boxen unkenntlich gemacht. Wird eine solche Person jedoch auf diese Art und Weise unkenntlich gemacht, können die Daten nicht verwendet werden, um so Entwicklungen, Tests und/oder Trainings von Bildverarbeitungssystemen durchführen zu können. Die Druckschrift DE 102016 223 859 Al, die wohl den nächstkommenden Stand der Technik bildet, beschreibt eine Kamera zur Überwachung eines Überwachungsbereiches, bei welcher mittels eines Kamerasensors ein unmaskiertes Überwachungsbild aufgenommen wird und mittels einer integrierten Auswerteeinheit das unmaskierte Überwachungsbild zu einem maskierten Ausgangsbild bearbeitet wird, wobei hierbei der personenbezogene Bereich unkenntlich gemacht wird.
Offenbarung der Erfindung
Es wird eine Anonymisierungseinrichtung zur Generierung anonymisierter Bilder mit den Merkmalen des Anspruchs 1 vorgeschlagen. Ferner wird eine Überwachungsvorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 9, ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 10, ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Anspruchs 14 und ein Speichermedium mit den Merkmalen des Anspruchs 15 vorgeschlagen. Bevorzugte und/oder vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen, der Beschreibung und den beigefügten Figuren.
Gegenstand der Erfindung ist eine Anonymisierungseinrichtung, welche zur Generierung von anonymisierten Bildern ausgebildet und/oder geeignet ist. Insbesondere dient die Anonymisierungseinrichtung zur Bereitstellung von anonymisierten Bildern, welche bevorzugt auf nicht anonymisierten Bildern basieren. Unter anonymisierten Bildern werden insbesondere Bilder verstanden, die konform sind mit der Europäischen Datenschutzgrundverordnung. Ferner sind anonymisierte Bilder vorzugsweise Bilder, bei denen eine Person anonymisiert, verändert und/oder unidentifizierbar ist. Im Speziellen sind anonymisierte Bilder solche Bilder, bei denen eine abgebildete Person in den anonymisierten Bildern nicht rückführbar und/oder wiederherstellbar zu der ursprünglichen realen Person ist. Die Anonymisierungseinrichtung kann als ein Software- oder als ein Hardwaremodul, beispielsweise als ein Computerchip oder eine Rechnereinheit, ausgebildet sein.
Mittels einer Kamera ist ein Überwachungsbereich überwachbar und/oder überwacht. Der Überwachungsbereich ist beispielsweise ein Innenbereich oder ein Außenbereich. Vorzugsweise ist der Überwachungsbereich ein öffentlicher Bereich, beispielsweise eine Behörde, ein Flughafen oder ein Bahnhof. Im Speziellen kann der Überwachungsbereich ein Bereich eines Fahrzeugs sein, beispielsweise überwacht zum autonomen Fahren. Die Kamera ist vorzugsweise in dem Überwachungsbereich angeordnet und/oder anordbar. Die Überwachung erfolgt insbesondere mit einer Videokamera, beispielsweise einer Färb-, Schwarzweiß-, 3D- oder Infrarotkamera. Die Überwachung des
Überwachungsbereiches mit der Kamera erfolgt zur Bereitstellung von Überwachungsbildern. Die Überwachungsbilder zeigen den überwachten Überwachungsbereich und insbesondere Personen, welche sich im
Überwachungsbereich befinden. Insbesondere entsprechen die Überwachungsbilder einer realen und/oder nicht anonymisierten Abbildung des Überwachungsbereiches. Insbesondere ist die Kamera ausgebildet ein Einzelbild, einige Bilder und/oder einen Datenstrom von Bildern, im Speziellen eine Videosequenz, als Überwachungsbild zu erzeugen.
Die Anonymisierungseinrichtung weist ein Erkennungsmodul auf. Das Erkennungsmodul ist vorzugsweise als eine Hardwarekomponente und/oder eine Softwarekomponente in der Anonymisierungseinrichtung ausgebildet. Dem Erkennungsmodul sind die Überwachungsbilder datentechnisch, beispielsweise mittels einer funk- oder einer kabelgebundenen Verbindung, bereitgestellt. Insbesondere ist das Erkennungsmodul ausgebildet, die Überwachungsbilder zu analysieren und/oder zu verarbeiten. In dem Überwachungsbild kann sich mindestens oder genau eine Person, insbesondere zeitweilig oder dauerhaft, befinden bzw. aufhalten. Das Erkennungsmodul ist ausgebildet, auf Basis der
Überwachungsbilder eine Person, einige und/oder alle Personen in dem Überwachungsbild zu detektieren. Das Erkennungsmodul ist insbesondre ausgebildet, die Überwachungsbilder basierend auf Regeln, beispielsweise auf vorgegebene Parameter und/oder Charakteristika zu untersuchen, wobei die Parameter zum Auffinden von Personen und/oder zum Unterscheiden von
Personen und Hintergrund ausgebildet sind. Insbesondere ist das Erkennungsmodul ausgebildet, die Personen mittels eines modellbasierten Verfahrens zu detektieren. Die Anonymisierungseinrichtung weist ein Bearbeitungsmodul auf. Das Bearbeitungsmodul ist vorzugsweise als eine Hardwarekomponente und/oder eine Softwarekomponente in der Anonymisierungseinrichtung ausgebildet. Das Bearbeitungsmodul ist ausgebildet, die Überwachungsbilder zu den anonymisierten Bildern zu verarbeiten, wobei hierzu mindestens eine der erkannten Personen oder Personenabschnitte in den anonymisierten Bildern anonymisiert ist. Insbesondere ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, eine, einige oder alle Personen und/oder Personenabschnitte der Personen zu anonymisieren. Insbesondere ist unter Personenabschnitt ein oder mehrere Körperteile und/oder Körperbereiche, wie z.B. Unterkörper, Oberkörper, Kopf, Gesicht etc., der Person zu verstehen. In den anonymisierten Bildern ist die Person und/oder der Personenabschnitt, welche in den Überwachungsbildern kenntlich war, anonymisiert dargestellt. Anonymisiert meint insbesondere, dass die Person bzw. der Personenabschnitt für einen Nicht-Fachkundigen und/oder Dritten nicht zu erkennen ist und/oder identifizierbar ist. Beispielsweise ist das Erkennungsmodul ausgebildet, Personen in den Überwachungsbildern zu detektieren und/oder Bereiche, in denen die Personen abgebildet sind, zu bestimmen, wobei die erkannten Personen und/oder Personenabschnitte anschließend durch das Bearbeitungsmodul anonymisiert werden. Prinzipiell kann vorgesehen sein, dass die gesamte Person anonymisiert wird. Alternativ ist es vorgesehen, dass nur festgelegte Personenabschnitte anonymisiert werden, wobei andere Personenabschnitte real und/oder unbearbeitet bleiben.
Im Rahmen der Erfindung wird vorgeschlagen, dass das Erkennungsmodul ausgebildet ist, eine Personeninformation der Person zu erfassen. Insbesondere umfasst die Personeninformation ein personenbezogenes Merkmal oder ein mit der Person in Verbindung stehendes Merkmale, im Speziellen mindestens oder genau ein abstraktes Personenmerkmal der erkannten Person. Vorzugsweise ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, die Personeninnformationen der erkannten Person aus den Überwachungsbildern zu extrahieren. Bevorzugt ist die Personeninformation dem Bearbeitungsmodul bereitgestellt. Das Bearbeitungsmodul ist ausgebildet, zur Anonymisierung der Person oder des Personenabschnitts ein synthetisches Personenmodell basierend auf der Personeninformation zu erstellen. Insbesondere dient das Bearbeitungsmodul dazu, die Person oder den Personenabschnitt in den Überwachungsbildern durch Ersetzen oder Überlagern mit dem Personenmodell zu anonymisieren. Vorzugsweise ist das synthetische Personenmodell ein künstlich erzeugtes Modell der erkannten Person oder Personenabschnitt, welches ein realistisches Aussehen aufweist, wobei insbesondere personenbezogene und/oder datenschutzrechtlich relevante Daten eliminiert sind. Besonders bevorzugt weist das synthetische Personenmodell ein, einige oder alle abstrakten Personenmerkmale der erkannten Person auf. Anonymisierte Bilder, die von dem Bearbeitungsmodul erstellt werden, sind insbesondere als Trainingsdatensatz und/oder in der Bildverarbeitung weiter nutzbar, sodass solche Vorrichtungen relevante Daten aus diesen Bildern ziehen können.
Der Vorteil der Erfindung besteht insbesondere darin, dass durch das Bearbeitungsmodul eine Anonymisierungseinrichtung vorgeschlagen wird, welche eine Anonymisierung von Personen in den Überwachungsbildern erlaubt, wobei zugleich wichtige sichtbare Merkmale der Personen erhalten bleiben. Somit können die anonymisierten Bilder beispielsweise zum Trainieren oder Testen von Algorithmen verwendet werden, ohne personenbezogene Daten bereitzustellen. Insbesondere ist die Anonymisierungseinrichtung dazu ausgebildet, die anonymisierten Bilder vor Ort, beispielsweise im Überwachungsbereich oder der Kamera, zu erzeugen, sodass datenschutzrechtlich relevante Bilder nicht übertragen werden müssen und/oder weitere Sicherheitsvorkehrungen zum Datenschutz zu treffen sind.
In einer konkreten Ausgestaltung ist vorgesehen, dass das Bearbeitungsmodul ein erzeugendes generisches Netzwerk zur Generierung des synthetischen Personenmodells umfasst. Erzeugende generische Netzwerke sind insbesondere auch als Generative- Adversarial- Networks (GAN) bekannt. Erzeugende generische Netzwerke umfassen insbesondere einen Generator und einen Diskriminator, welche als Spieler und Gegenspieler verstehbar sind, wobei der Generator versucht, synthetische Personenmodelle zu generieren und der Diskriminator versucht, synthetische Personenmodelle als solche zu erkennen. Beispielsweise ist das erzeugende generische Netzwerk ausgebildet und/oder basierend auf einer „Style-Based Generator Architecture“, wie diese beschrieben ist, in „A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks“ Tero Karras et al. , NVIDIA, (arXiv:1812.04948v3), deren Inhalt hiermit in diese Anmeldung aufgenommen wird. Ziel des Bearbeitungsmoduls und/oder des erzeugenden generischen Netzwerkes ist es im Speziellen, möglichst anonymisierte Personenmodelle zu generieren, welche in den anonymisierten Bildern im Speziellen als Trainingsdaten verwendbar sind und/oder weiterverwendbar sind.
In einer weiteren Konkretisierung ist vorgesehen, dass die Personeninformation mindestens oder genau ein Bewegungsmerkmal der erkannten Person umfasst. Insbesondere beschreibt das mindestens eine Bewegungsmerkmal eine Bewegung und/oder ein Verhalten der Person in dem Überwachungsbild. Bevorzugt beschreibt das mindestens eine Bewegungsmerkmal ein Bewegungsverhalten und/oder ein Bewegungsmuster und/oder eine Bewegungsrichtung und/oder eine Bewegungsgeschwindigkeit der erkannten Person. Alternativ beschreibt das Bewegungsmerkmal oder optional ergänzend ein weiteres Bewegungsmerkmal eine Mimik und/oder Gestik der erkannten Person. Alternativ oder optional ergänzend ist vorgesehen, dass die Personeninformation mindestens oder genau ein Erscheinungsmerkmal der erkannten Person umfasst. Insbesondere beschreibt das mindestens eine Erscheinungsmerkmal eine Gestalt, vorzugsweise eine Körpergröße und/oder Körperstatur und/oder Körperhaltung, der Person in dem Überwachungsbild. Alternativ oder optional beschreibt das Erscheinungsmerkmal oder ein weiteres Erscheinungsmerkmal ein Erscheinungsbild, vorzugsweise ein Geschlecht und/oder Haarfarbe und/oder Hautfarbe und/oder Kleidung, der Person.
In einer weiteren Ausführung ist vorgesehen, dass das Bearbeitungsmodul ausgebildet ist, das Personenmodell auf Basis der Personeninformation zu animieren, um ein animiertes synthetisches Personenmodell zu erzeugen. Insbesondere ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, zumindest ein Bewegungsmerkmal, insbesondere eine Bewegung, der Person in dem Personenmodell zu visualisieren bzw. wiederzugeben, um das synthetische Personenmodell zu animieren. Vorzugsweise ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, mindestens ein Bewegungsmerkmal der erkannten Person auf das synthetische Personenmodell zu übertragen, sodass das animierte Personenmodell dieselben Bewegungsmerkmale wie die reale Person in den Überwachungsbildern aufweist. Es ist somit eine Überlegung der Erfindung, eine Anonymisierungseinrichtung vorzuschlagen, welche sich durch eine Übertragung der Bewegung von der realen Person auf das animierte Personenmodell auszeichnet. Somit können anonymisierte Bilder erzeugt werden, welche analysierbar und zugleich datenschutzkonform sind.
In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Personeninformation mindestens oder genau ein Gesichtsmerkmal eines Gesichts der erkannten Person umfasst. Insbesondere ist das Erkennungsmodul ausgebildet, das Gesicht der Person zu analysieren und das mindestens eine Gesichtsmerkmal zu extrahieren. Das Bearbeitungsmodul ist ausgebildet, auf Basis des mindestens einen Gesichtsmerkmals der erkannten Person, ein synthetisches Gesichtsmodell als das synthetische Personenmodell oder als ein Teil des synthetischen Personenmodells zu bilden. Vorzugsweise ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, dass mindestens eine Gesichtsmerkmal auf das synthetische Gesichtsmodell zu übertragen, sodass das synthetische
Gesichtsmodell dieseleben Gesichtsmerkmale wie das reale Gesicht der erkannten Person umfasst. Das Gesichtsmerkmal kann dabei ein
Bewegungsmerkmal, wie z.B. Mimik, Blickrichtung oder dergleichen sein. Bevorzugt ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, das synthetische
Gesichtsmodell auf Basis des Bewegungsmerkmals zu animieren. Alternativ kann das mindestens eine Gesichtsmerkmal oder optional ergänzend mindestens ein weiteres Gesichtsmerkmal ein Erscheinungsmerkmal, wie z.B. Hautfarbe, Geschlecht, Alter, Frisur oder dergleichen sein. Bevorzugt ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, das synthetische Gesichtsmodell auf Basis des Erscheinungsmerkmals zu modellieren.
In einer optionalen Ausgestaltung ist vorgesehen, dass die Personeninformation mindestens oder genau ein Körpermerkmal eines Körpers oder mindestens eines Körperteils der erkannten Person umfasst. Insbesondere ist unter Körper der gesamte Körper bzw. der gesamte sichtbare Teil des Körpers der erkannten Person zu verstehen. Insbesondere ist unter Körperteil ein oder mehrere Körperabschnitte, wie z.B. Oberkörper, Unterkörper, und/oder ein oder mehrere Extremitäten des Körpers zu verstehen. Insbesondere ist das Erkennungsmodul ausgebildet, den Körper oder das mindestens eine Körperteil der Person zu analysieren und das mindestens eine Körpermerkmal zu extrahieren. Das Bearbeitungsmodul ist ausgebildet, auf Basis des mindestens einen Körpermerkmals der erkannten Person, ein synthetisches Körpermodell als das synthetische Personenmodell oder als ein Teil des synthetischen Personenmodells zu bilden. Im Speziellen kann das synthetische Personenmodell aus dem synthetischen Gesichtsmodell und dem synthetischen Körpermodell zusammengesetzt sein. Vorzugsweise ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, dass mindestens eine Körpermerkmal auf das synthetische Körpermodell zu übertragen, sodass das synthetische Körpermodell dieseleben Körpermerkmale wie der reale Körper der erkannten Person umfasst. Das Körpermerkmal kann dabei ein Bewegungsmerkmal, wie z.B. Gestik, Bewegungsrichtung oder dergleichen sein. Bevorzugt ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, das synthetische Körpermodell auf Basis des Bewegungsmerkmals zu animieren. Alternativ kann das mindestens eine Körpermerkmal oder optional ergänzend mindestens ein weiteres Körpermerkmal ein Erscheinungsmerkmal, wie z.B. Körperstatur, Körpergröße, Kleidung oder dergleichen sein. Bevorzugt ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, das synthetische Körpermodell auf Basis des Erscheinungsmerkmals zu modellieren.
In einer weiteren Realisierung ist vorgesehen, dass das Bearbeitungsmodul ausgebildet ist, das synthetische Personenmodell anstelle der Person oder des Personenabschnitts in das anonymisierte Bild einzusetzen. Insbesondere ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, das zumindest Gesicht der realen Person durch das synthetische Gesichtsmodell zu ersetzen. Optional kann der Körper oder zumindest ein Körperteil der erkannten Person durch das synthetische Körpermodell ersetzet werden. Vorzugsweise ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, die erkannte Person vollständig durch das synthetische Personenmodell zu ersetzen, sodass die Person vollständig anonymisiert ist. Im Speziellen erfolgt die Anonymisierung mittels des Bearbeitungsmoduls im laufenden Betrieb und/oder instantan. Somit wird eine Anonymisierungseinrichtung vorgeschlagen, deren bereitgestellten anonymisierten Bilder soweit anonymisiert sind, dass ein Dritter aus den anonymisierten Bildern nicht auf die Person in den Überwachungsbildern schließen kann. In einer Weiterbildung ist vorgesehen, dass die Anonymisierungseinrichtung ein Segmentierungsmodul aufweist, welches zur Segmentierung des Überwachungsbilds in einen Personenbereich und einen Hintergrundbereich ausgebildet und/oder geeignet ist. Insbesondere ist das Segmentierungsmodul ausgebildet, das Überwachungsbild in mehrere Personenbereiche und/oder Hintergrundbereiche zu segmentieren. Beispielsweise kann das Segmentierungsmodul hierzu für mehrere Personen in einem Überwachungsbild mehrere Personenbereiche bestimmen. Die mehreren Personenbereiche und/oder Hintergrundbereiche können zusammenhängend und/oder fragmentiert sein. Der Personenbereich ist insbesondere der Bereich, der von der Person in dem Überwachungsbild und/oder von dem synthetischen Personenmodell in dem anonymisierten Bild eingenommen wird. Alternativ oder optional ergänzend ist der Personenbereich insbesondere der Bereich, der von einem oder mehreren Personenabschnitten der Person in dem Überwachungsbild und/oder dem synthetischen Gesichts- und/oder Körpermodell in dem anonymisierten Bild eingenommen wird. Der Hintergrundbereich ist insbesondere der Bereich im Überwachungsbild und/oder anonymisierten Bild, der frei von Personen ist. Dabei ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, das synthetische Personenmodell in den Personenbereich einzusetzen. Insbesondere ist das Bearbeitungsmodul ausgebildet, das synthetische Personenmodell anstelle der in dem Personenbereich angeordneten Personen oder Personenabschnitte in das Überwachungsbild einzusetzen, um das anonymisierte Bild zu erzeugen. Der Ausgestaltung liegt somit die Überlegung zu Grunde eine Anonymisierungseinrichtung bereitzustellen, die beispielsweise basierend auf einem Regelwerk, ein Überwachungsbild in einen Bereich mit personenbezogenen Daten und einen Bereich ohne personenbezogene Daten einteilen kann.
Einen weiteren Gegenstand der Erfindung bildet eine Überwachungsvorrichtung mit mindestens einer Kamera zur videotechnischen Überwachung des Überwachungsbereiches. Insbesondere kann die Überwachungsvorrichtung eine Mehrzahl an Kameras aufweisen, wobei die Anonymisierungseinrichtung beispielsweise mit der Mehrzahl an Kameras datentechnisch verbunden ist, sodass die Überwachungsbilder der Mehrzahl an Kameras der Anonymisierungseinrichtung bereitgestellt werden. Vorzugsweise ist die Anonymisierungseinrichtung in eine der Kameras und/oder in die Überwachungsvorrichtung integrierbar und/oder integriert. Alternativ kann die Anonymisierungseinrichtung jedoch auch mit der mindestens einen Kamera, insbesondere über die Eingangsschnittstelle, extern verbunden sein. Insbesondere kann die Anonymisierung und/oder die Generierung der anonymisierten Bilder im laufenden Betrieb, on the fly und/oder instantan während einer Bildaufnahme und/oder Überwachung durch die Anonymisierungseinrichtung erfolgen.
Einen weiteren Gegenstand der Erfindung bildet ein Verfahren zur Generierung von anonymisierten Bildern. Dabei ist es vorgesehen, dass Überwachungsbilder zu anonymisierten Bildern umgewandelt werden. Beispielsweise werden mittels einer Kamera die Überwachungsbilder aufgenommen. Anschließend werden die Überwachungsbilder so zu anonymisierten Bildern umgewandelt, dass Personen oder Personenabschnitte, die in den Überwachungsbildern gezeigt und/oder von diesen umfasst sind, in den anonymisierten Bildern unkenntlich und/oder anonymisiert sind. Das Anonymisieren erfolgt dabei in mehreren Schritten, wobei in einem ersten Schritt eine in den Überwachungsbildern umfasste Person erkannt wird, in einem zweiten Schritt eine oder mehrere Personeninformationen der Person extrahiert werden und in einem weiteren Schritt ein synthetisches Personenmodell zur Anonymisierung der Person oder des Personenabschnitts auf Basis der Personeninformation erstellt wird. Insbesondere wird für jede Person oder Personenabschnitt in den Überwachungsbildern die zugehörige Personeninformation erfasst und entsprechend in einem zugehörigen synthetischen Personenmodell abgebildet. Vorzugsweise wird das synthetische Personenmodell durch das erzeugende generische Netzwerk generiert. Bevorzugt wird das synthetische Personenmodell anstelle der erkannten Person oder Personenabschnitt in den Überwachungsbildern eingesetzt oder überlagert, um diese zu anonymisieren.
Es ist bevorzugt vorgesehen, dass das Gesicht der erkannten Person analysiert wird, um ein oder mehrere Gesichtsmerkmale als die Personeninformation zu extrahieren. Beispielsweise können die Gesichtsmerkmale mittels einer Methode zur Gesichtserkennung ermittelt werden. Anschließend werden die Gesichtsmerkmale der realen Person auf ein synthetisches Gesichtsmodell übertragen, sodass das synthetische Gesichtsmodell dieseleben Gesichtsmerkmale wie die reale Person aufweist. Das dadurch erzeugte Gesichtsmodell kann durch Überlagern oder Ersetzen der erkannten Person bzw. Personenabschnitt in die Überwachungsbilder übertragen werden, um die anonymisierten Bilder zu generieren.
Alternativ oder optional ergänzend ist vorgesehen, dass ein oder mehrere Körperteile oder der gesamte Körper der erkannten Person analysiert wird, um ein oder mehrere Körpermerkmale als die Personeninformation zu extrahieren. Beispielsweise können die Körpermerkmale mittels einer Methode zur Posenschätzung ermittelt werden. Anschließend werden die Körpermerkmale der realen Person auf ein synthetisches Körpermodell übertragen, sodass das synthetische Körpermodell dieseleben Körpermerkmale wie die reale Person aufweist. Das dadurch erzeugte Körpermodell kann durch Überlagern oder Ersetzen der erkannten Person bzw. Personenabschnitt in die Überwachungsbilder übertragen werden, um die anonymisierten Bilder zu generieren.
In einer weiteren Umsetzung ist vorgesehen, dass die erkannte Person oder der erkannte Personenabschnitt aus dem Überwachungsbildern entfernt wird. Insbesondere wird die erkannte Person oder Personenabschnitt aus dem segmentierten Personenbereich entfernt, wobei der Hintergrundbereich bestehen bleibt. Anschließend wird auf Basis der Personeninformation ein entsprechendes synthetisches Personenmodell erzeugt. Vorzugsweise wird die aus dem Überwachungsbildern entfernte Person, Personenabschnitt oder Personenbereich durch das synthetische Personenmodell ausgetauscht oder ersetzt. Dabei wird das synthetische Personenmodell in den Personenbereich eingesetzt, sodass die anonymisierten Bilder erzeugt werden. Somit wird eine Anonymisierungseinrichtung vorgeschlagen, welche zur Bereitstellung anonymisierter Bilder dient, welche eine besonders hohe Übereinstimmung mit den realen Überwachungsbildern aufweisen.
In einerweiteren Ausführung ist vorgesehen, dass das Verfahren ausgebildet ist, die anonymisierten Bilder als Trainingsdaten zum Trainieren eines Bildverarbeitungsalgorithmus zu generieren und/oder zu speichern. Beispielsweise dient das Verfahren dazu, eine Vielzahl an Überwachungsbildern in eine Vielzahl an Trainingsdaten umzuwandeln, wobei die Trainingsdaten die anonymisierten Bilder umfassen. Die Trainingsdaten sind dabei insbesondere so ausgebildet, dass die Personen anonymisiert sind, dennoch solche Merkmale, insbesondere die Bewegungsmerkmale der realen Person, aufweisen, die von einem Bildverarbeitungsalgorithmus ausgewertet und/oder benötigt werden. Beispielsweise können die generierten Trainingsdaten und/oder anonymisierten Bilder einem Machine-Learning-Algorithmus für eine Bildauswertungssoftware und/oder einem Bildalgorithmus bereitgestellt werden.
Einen weiteren Gegenstand der Erfindung bildet ein Computerprogramm, wobei das Computerprogramm ausgebildet ist, das Verfahren zur Generierung der anonymisierten Bilder durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Rechner, einer Prozessoreinheit oder der Anonymisierungseinrichtung ausgeführt wird.
Einen weiteren Gegenstand der Erfindung bildet ein Speichermedium, wobei das Speichermedium das Computerprogramm wie vorher beschrieben umfasst.
Weitere Vorteile, Wirkungen und Ausgestaltungen ergeben sich aus den beigefügten Figuren und deren Beschreibung. Dabei zeigen:
Figur 1 eine schematische Darstellung einer Überwachungsvorrichtung mit einer Anonymisierungseinrichtung als ein Ausführungsbeispiel der Erfindung;
Figur 2 eine schematische Darstellung der Anonymisierungseinrichtung aus Figur 1;
Figur 3 ein Verfahren zur Generierung von anonymisierten Bildern anhand eines Ablaufdiagramms.
Figur 1 zeigt in einer schematischen Darstellung eine Überwachungsvorrichtung 1. Die Überwachungsvorrichtung 1 weist eine Kamera 2 auf, die ausgebildet ist einen Überwachungsbereich 3 videotechnisch zu überwachen. Die Kamera 2 ist beispielsweise als eine Videokamera, vorzugsweise als eine Farbkamera, ausgebildet. Der Überwachungsbereich 3 ist beispielsweise als eine Straße ausgebildet, wobei die Kamera 2 beispielsweise in einem Fahrzeug, nicht dargestellt, installiert sein kann.
In dem Überwachungsbereich 3 befindet sich zumindest eine Person 4, die sich dort frei bewegen kann. Die Person 4 wird mittels der Kamera 2 ebenfalls videotechnisch überwacht. Die Kamera 2 bildet dabei den Überwachungsbereich 3 in Form von Überwachungsbildern 5 ab, wobei die Kamera 2 die Überwachsungsbilder 5 beispielsweise als Videosequenzen zur Verfügung stellt.
Für die Entwicklung sowie den Test neuer Algorithmen, neuronale Netze sowie künstlicher Intelligenzen werden sehr große Datenmengen benötigt. Beispielsweise entstehen im Bereich der Sicherheitstechnik große Mengen solcher Daten. Diese Daten enthalten aber häufig personenbezogene
Informationen, zum Beispiel das Bild der Person in einer Videoaufzeichnung, welche insbesondere im Rahmen der Datenschutzgrundverordnung (EU- DSGVO) geschützt werden müssen. Hierzu sind beispielsweise Methoden zur Anonymisierung durch Verpixelung oder durch Schwärzen von Gesichtern oder Personen bekannt. Beispielsweise erkennt ein Algorithmus eine Person oder nur ein Gesicht und legt ein Muster über den zu schützenden Bereich, um die Person unkenntlich zu machen. Andere Verfahren entfernen die Person vollständig aus der Szene oder legen eine solide Fläche über die Person, sodass wirklich nichts mehr von der Person zu erkennen ist. Der Nachteil dieser Methoden ist, dass das Bildmaterial stark verfremdet wird und die Möglichkeit zum automatischen, datengestützten Lernen aus dem Bildmaterial nicht mehr gegeben ist. Auch ist selbst für Menschen nicht mehr zu erkennen, ob die Person eine potentiell gefährliche Handlung, wie zum Beispiel das Ziehen einer Waffe, durchführt. Damit diese Aufzeichnungen verwenden können, um datengetriebene Algorithmen zu entwickeln und zu trainieren, ist deshalb eine neue Methodik nötig. Diese muss einerseits die relevanten Informationen im Bild erhalten, andererseits jedoch die personenbezogenen Informationen zuverlässig entfernen. Es wird daher eine Anonymisierung der Überwachungsbilder 5 bei Erhaltung der entscheidenden Merkmale vorgeschlagen, die eine datenschutzkonforme Weiterverwendung für die Entwicklung von Algorithmen ermöglicht. Die Kamera 2 ist hierzu datentechnisch mit einer Anonymisierungseinrichtung 5 verbunden. Hierzu weist die Anonymisierungseinrichtung 5 eine Eingangsschnittstelle 7 auf, wobei die Kamera 2 die Überwachungsbilder 5 an der Eingangsschnittstelle 7 der Anonymisierungseinrichtung 6 bereitstellt. Die bereitgestellten Überwachungsbilder 5 zeigen die Person 4, insbesondere unanonymisiert und/oder als eine reale, kenntliche Abbildung. Beispielsweise kann die Kamera 2 mittels einer Funk- oder Kabelverbindung mit der Anonymisierungseinrichtung 6 verbunden sein. Alternativ kann die Anonymisierungseinrichtung 6 auch in die Kamera 2 integriert sein.
Die Anonymisierungseinrichtung 6 ist ausgebildet, die Überwachungsbilder 5 in anonymisierte Bilder 9 umzuwandeln. Die anonymisierten Bilder 9 umfassen die in den Überwachungsbilder 5 gezeigten Personen 4 in anonymisierter Form. Die Anonymisierung stellt eine Datenschutzmaßnahme dar, sodass die anonymisierten Bilder 6 keine personenbezogenen Daten aufweisen, mittels derer auf die ursprüngliche Person zurückzuschließen wäre.
Die Anonymisierungseinrichtung 6 weist eine Ausgangsschnittstelle 8 auf, beispielsweise eine Funkschnittstelle oder eine Kabelschnittstelle, mittels derer die anonymisierten Bilder 9 an eine externe Einheit 10 oder alternativ auch direkt an eine Person bereitgestellt werden können. Dabei sind an der Ausgangsschnittstelle 8 nur die anonymisierten Bilder 9 bereitgestellt, sodass ein Zugriff oder eine Ausgabe von nicht anonymisierten Personeninformationen ausgeschlossen ist. Die externe Einheit 10 kann beispielsweise eine Rechnereinheit oder ein Datensammelzentrum sein, welches Bilder benötigt, um Bildverarbeitungsalgorithmen zu trainieren. Zum Trainieren solcher Bildverarbeitungsalgorithmen sind in der Regel keine personenbezogenen Informationen nötig, sodass auch mit anonymisierten Bildern 9 der Algorithmus trainiert werden kann.
Figur 2 zeigt in einer schematischen Darstellung die Anonymisierungseinrichtung 6 als ein Ausführungsbeispiel der Erfindung. Beispielsweise ist die Anonymisierungseinrichtung 5 als ein Prozessor, Mikrochip oder als ein Softwaremodul ausgebildet.
Die Anonymisierungseinrichtung 6 weist ein Erkennungsmodul 11 auf, wobei dem Erkennungsmodul 11 die Überwachungsbilder 5 über die Eingangsschnittstelle 7 bereitgestellt sind. Beispielsweise kann das Erkennungsmodul als ein Elektronikbaustein ausgebildet sein und datentechnisch, z.B. über eine kabelgebundene Leitung, mit der Eingangsschnittstelle 7 verbunden sein. Das Erkennungsmodul 11 hat die Funktion, die Überwachungsbilder 5 auf Personen 4 zu prüfen und gefundene Personen 4 als solche zu erkennen. Beispielsweise kann das Erkennungsmodul 11 die Überwachungsbilder 6 auf bestimmte Charakteristika analysieren und basierend auf einem Regelwerk bewerten ob etwas eine Person 4 oder eine Sache ist.
Des Weiteren ist das Erkennungsmodul 11 ausgebildet, die Person 4 bzw. Personenabschnitte 4a, b zu analysieren, um eine Personeninformation der erkannten Person 4 zu erhalten. Dabei kann die Personeninformation ein oder mehrere Bewegungsmerkmale und/oder ein oder mehrere Erscheinungsmerkmale der Person 4 umfassen. Dabei umfasst ein erster Personenabschnitt 4a ein Gesicht der Person 4, wobei das Erkennungsmodul 11 ausgebildet ist, ein oder mehrere Gesichtsmerkmal, des Gesichts zu extrahieren. Als ein Bewegungsmerkmal ausgebildet, beschreibt das Gesichtsmerkmal beispielsweise eine Mimik und/oder eine Blickrichtung der Person. Als ein Erscheinungsmerkmal ausgebildet, beschreibt das Gesichtsmerkmal oder ein weiteres Gesichtsmerkmal ein Alter und/oder ein Geschlecht und/oder eine Frisur und/oder eine Hautfarbe der Person. Ferner umfasst ein zweiter Personenabschnitt 4b einen Körper der Person 4, wobei das Erkennungsmodul 11 ausgebildet ist, ein oder mehrere Körpermerkmale des Körpers zu extrahieren. Als ein Bewegungsmerkmal ausgebildet, beschreibt das Körpermerkmal beispielsweise eine Gestik und/oder eine Bewegungsrichtung und/oder eine Bewegungsgeschwindigkeit der Person. Als ein Erscheinungsmerkmal ausgebildet, beschreibt das Körpermerkmal oder ein weiteres Körpermerkmal beispielsweise eine Statur und/oder eine Größe und/oder eine Kleidung der Person. Die Anonymisierungseinrichtung 6 weist ein Segmentierungsmodul 12 auf, wobei dem Segmentierungsmodul 12 die Überwachungsbilder 5 mit den erkannten Personen 4 bzw. Personenabschnitten 4a, b bereitgestellt sind. Beispielsweise ist das Segmentierungsmodul 12 als ein weiterer Elektronikbaustein ausgebildet, welcher datentechnisch mit dem Erkennungsmodul 11 verbunden ist. Das Segmentierungsmodul 12 ist ausgebildet, das Überwachungsbild 5 in einen Hintergrundbereich B1 und einen Personenbereich B2 einzuteilen. Dabei werden durch das Segmentierungsmodul 12 Bereiche in dem Überwachungsbild 5, welche die Person 4 bzw. den ersten und/oder den zweiten Personenabschnitt 4a, b umfassen als der Personenbereich B2 definiert. Bereiche ohne Personen 4 werden durch das Segmentierungsmodul 12 als der Hintergrundbereich B1 festgelegt.
Ferner weist die Anonymisierungseinrichtung 6 ein Bearbeitungsmodul 13 auf, wobei dem Bearbeitungsmodul 13 die segmentierten Überwachungsbilder 5 mit den erkannten Personen 4 bzw. Personenabschnitten 4a, b und den zughörigen Personeninformationen bereitgestellt sind. Beispielsweise ist das Bearbeitungsmodul 13 als ein weiterer Elektronikbaustein ausgebildet, welcher datentechnisch mit dem Segmentierungsmodul 12 verbunden ist. Das Bearbeitungsmodul 13 ist ausgebildet, auf Basis der Personeninformationen ein synthetisches Personenmodell 14 zu erstellen und die erkannten Personen 4 oder Personenabschnitte 4a, b in den Überwachungsbildern 5 durch das synthetische Personenmodelle 14 zu ersetzen. Bevorzugt weist das Bearbeitungsmodul 13 ein erzeugendes generisches Netzwerk auf, um die synthetischen Personenmodelle 14 zu erstellen. Die synthetischen Personenmodelle 14 sind dabei realistische Modelle von Personen, die künstlich erzeugt sind, sodass personenbezogenen und/oder datenschutzrechtlich relevanten Daten in den Personenmodellen 14 eliminiert sind. Dabei können die Bewegungsmerkmale dafür verwendet werden, um eine Bewegung der realen Person 4 oder Personenabschnitte 4a, b auf das synthetische Personenmodell 14 zu übertragen. Die Erscheinungsmerkmale können dafür verwendet werden, um abstrakte körperliche Merkmale der realen Person 4 oder Personenabschnitte 4a, b auf das synthetische Personenmodell 14 zu übertragen Das Personenmodell 14 kann dabei aus einem synthetischen Gesichtsmodell 14a und einem synthetischen Körpermodell 14b zusammengesetzt sein, wobei das synthetische Gesichtsmodell 14a auf Basis der Gesichtsmerkmale und das synthetische Körpermodell 14b auf Basis der Körpermerkmale generiert ist. Zur Generierung der anonymisierten Bilder 14, wird die Person 4 durch das Personenmodell 14 bzw. der erste Personenabschnitt 4a durch das Gesichtsmodell 14a und/oder der zweite Personenabschnitt 4b durch das Körpermodell 14b ersetzt oder überlagert, sodass die reale Person 4 bzw. Personenabschnitte 4a, b in den anonymisierten Bildern 9 nicht mehr zu sehen und/oder identifizierbar sind.
Die anonymisierten Bilder 9 können beliebig weiterverwendet werden, da in den anonymisierten Bilder 9 keine realen Personen 4 mehr gezeigt werden und damit Persönlichkeitsrechte auf Datenschutz nicht mehr beeinträchtigt sind. Beispielsweise können die anonymisierten Bilder 9 verwendet werden, um beispielsweise zu verstehen, ob die Personen 4 ein abnormales Verhalten zeigen. Zudem ist durch das synthetische Personenmodell 14 schon eine inhärente Annotation vorhanden, sodass das anonymisierte Bild 9 in einfacher Weise zum Trainieren von neuronalen Netzen oder anderen Algorithmen verwendet werden kann.
Figur 3 zeigt anhand eines Ablaufdiagramms ein Verfahren zur Generierung der anonymisierten Bilder 9, wobei die Überwachungsbilder 5 zu den anonymisierten Bildern 9 umgewandelt werden. In einem ersten Schritt werden alle Personen 4 in den Überwachungsbildern 5 erkannt und deren Personeninformationen erfasst. Anschließend wird das Überwachungsbild 5 in einen Hintergrundbereich Bl und einen Personenbereich B2 segmentiert, wobei der Personenbereich B2 vorzugsweise alle in dem Überwachungsbild 5 detektierten Personen 4 umfasst.
In einem weiteren Verfahrensschritt werden die Personen 4 oder Personenabschnitte 4a, b aus dem Personenbereich B2 entfernt und durch das synthetische Personenmodell 14 ersetzt. Hierzu können beispielsweise die Personen 4 oder Personenabschnitte 4a, b ausgewählt werden, die anonymisiert werden sollen. Zur Generierung der synthetischen Personenmodelle 14 werden die Personeninformationen in das erzeugende generische Netzwerk, z.B. ein Style-Transfer-Netz (GAN) geladen, das hieraus ein fotorealistisches Personenmodell 14 mit den gleichen Bewegungs- und/oder Erscheinungsmerkmalen wie die reale Person 4 generiert. Mit diesem neu generierten Personenmodell 14 wird aus der natürlichen Person 4 ein künstliches Personenmodell 14, das keine personenbezogenen Daten aufweist, mittels derer auf die ursprüngliche Person zurückzuschließen wäre. Bevorzugt wird durch das synthetische Personenmodell 14 eine künstliche, denaturalisierte Person geschaffen, die sich wie die reale Person 4 bewegt und auch die gleichen abstrakten Merkmale aufweist.
Anschließend wird das synthetische Personenmodell 14 anstelle der realen Person 4 in den Personenbereich B2 des Überwachungsbildes 5 eingesetzt und so das anonymisierte Bild 9 erzeugt. Beispielsweise kann nur das synthetische Gesichtsmodell 14a anstelle des ersten Personenabschnitts 4a in den Personenbereich B2 eingesetzt, wobei der zweite Personenabschnitt 4b unverändert bleibt, sodass nur das Gesicht der realen Person 4 anonymisiert ist. Option kann das synthetische Körpermodell 14b anstelle des zweiten Personenabschnitts 4b in den Personenbereich B2 eingesetzt werden, sodass die gesamte Person 4 anonymisiert ist. Durch das Verfahren werden die Personen 4 bzw. Personenabschnitte 4a, b so verfremdet, dass diese anonymisiert sind, wobei jedoch die Gesichtsmerkmale (Mimik) und/oder Handlungsmerkmale (Gestik) der realen Person 4 erhalten bleiben.
Der gesamte Vorgang zur Erzeugung der anonymisierten Bilder 9 kann lokal erfolgen und eine Art Export der Überwachungsbilder 5 sein. Zum Beispiel könnte ein Flughafen, der nach derzeitiger Rechtslage keine Videodaten herausgeben darf, seine Überwachungsbilder 5 lokal in die anonymisierten Bilder 9 konvertieren. Dies erlaubt dann ein Teilen dieser Daten, aus denen andere lernen könnten.

Claims

Ansprüche
1. Anonymisierungseinrichtung (6) zur Generierung anonymisierter Bilder (9), wobei durch videotechnische Überwachung eines Überwachungsbereichs (3) mittels mindestens einer Kamera (2) Überwachungsbilder (5) bereitgestellt sind, mit einem Erkennungsmodul (11), wobei dem Erkennungsmodul (11) die Überwachungsbilder (5) bereitgestellt sind, wobei das Erkennungsmodul (11) ausgebildet ist, in den Überwachungsbildern (5) umfasste Personen (4) zu erkennen, mit einem Bearbeitungsmodul (13), wobei das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, die Überwachungsbilder (5) zu den anonymisierten Bildern (9) zu verarbeiten, wobei mindestens eine in den Überwachungsbildern (5) umfasste Person (4) oder Personenabschnitt (4a, b) in den anonymisierten Bildern (9) anonymisiert ist, dadurch gekennzeichnet, dass das Erkennungsmodul (11) ausgebildet ist, eine Personeninformation der erkannten Person (4) zu erfassen, wobei das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, auf Basis der Personeninformation ein synthetisches Personenmodell (14) zur Anonymisierung der Person (4) zu erstellen.
2. Anonymisierungseinrichtung (6) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Bearbeitungsmodul (13) ein erzeugendes generisches Netzwerk zur Generierung des synthetischen Personenmodells (14) umfasst.
3. Anonymisierungseinrichtung (6) nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Personeninformation mindestens ein Bewegungsmerkmal und/oder mindestens ein Erscheinungsmerkmal der Person (4) umfasst.
4. Anonymisierungseinrichtung (6) nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, das Personenmodell (14) auf Basis der Personeninformation zu animieren, um ein animiertes synthetisches Personenmodell (14) zu erzeugen.
5. Anonymisierungseinrichtung (6) nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Personeninformation mindestens ein
Gesichtsmerkmal eines Gesichts der erkannten Person (4) umfasst, wobei das synthetische Personenmodell (14) als ein synthetisches Gesichtsmodell (14a) mit dem mindestens einen Gesichtsmerkmal ausgebildet ist.
6. Anonymisierungseinrichtung (6) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Personeninformation mindestens ein
Körpermerkmal eines Körpers oder mindestens eines Körperteils der erkannten Person (4) umfasst, wobei das synthetische Personenmodell (14) als ein synthetisches Körpermodell (14b) mit dem mindestens einen Körpermerkmal ausgebildet ist.
7. Anonymisierungseinrichtung (6) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, das synthetische Personenmodell (14) anstelle der Person (4) oder des Personenabschnitts (4a, b) in das anonymisierte Bild (9) einzusetzen.
8. Anonymisierungseinrichtung (6) nach Anspruch 7, gekennzeichnet durch ein Segmentierungsmodul (12), wobei das Segmentierungsmodul (12) ausgebildet ist, das Überwachungsbild (5) in einen Hintergrundbereich (Bl) und einen Personenbereich (B2) zu segmentieren, wobei das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, das synthetische Personenmodell (14) in den Personenbereich (B2) einzusetzen.
9. Überwachungsvorrichtung (1) mit mindestens einer Kamera (2) zur videotechnischen Überwachung eines Überwachungsbereiches (3), wobei durch die Kamera (2) Überwachungsbilder (5) bereitgestellt sind, mit einer Anonymisierungseinrichtung (6), insbesondere nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kamera (2) und die Anonymisierungseinrichtung (6) datentechnisch miteinander verbunden sind, wobei die Anonymisierungseinrichtung (6) ein Erkennungsmodul (11) und ein Bearbeitungsmodul (13) aufweist, wobei dem Erkennungsmodul (11) die Überwachungsbilder (5) bereitgestellt sind, wobei das Erkennungsmodul (11) ausgebildet ist, in den Überwachungsbildern (5) umfasste Personen (4) zu erkennen, wobei das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, die
Überwachungsbilder (5) zu anonymisierte Bildern (9) zu verarbeiten, wobei mindestens eine in den Überwachungsbildern (5) umfasste Person (4) oder Personenabschnitt (4a, b) in den anonymisierten Bildern (9) anonymisiert ist, wobei das Erkennungsmodul (11) ausgebildet ist, eine Personeninformation der erkannten Person (4) zu erfassen, wobei das Bearbeitungsmodul (13) ausgebildet ist, auf Basis der Personeninformation ein synthetisches Personenmodell (14) zur Anonymisierung der Person (4) oder des Personenabschnitts (4a, b) zu erstellen.
10. Verfahren zur Generierung von anonymisierten Bildern (9), wobei Überwachungsbilder (5) zu anonymisierten Bildern (9) umgewandelt werden, wobei mindestens eine in den Überwachungsbildern (5) umfasste Person (4) erkannt wird, eine Personeninformation der Person (4) extrahiert wird und auf Basis der Personeninformation ein synthetisches Personenmodell (14) zur Anonymisierung der Person (4) oder des Personenabschnitts (4a, b) erstellt wird.
11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass ein Gesicht der Person (4) analysiert wird und mindestens ein Gesichtsmerkmal des Gesichts als eine Personeninformation extrahiert wird, wobei basierend auf dem Gesichtsmerkmal ein synthetisches Gesichtsmodell (14a) als das synthetische Personenmodell (14) generiert wird und/oder dass ein Körper der Person (4) analysiert wird und mindestens ein Körpermerkmal des Körpers als eine Personeninformation extrahiert wird, wobei basierend auf dem Körpermerkmal ein synthetisches Körpermodell (14b) als das synthetische Personenmodell (14) generiert wird.
12. Verfahren nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass die erkannte Person (4) oder Personenabschnitt (4a, b) aus dem Überwachungsbildern (5) entfernt wird und durch das synthetische Personenmodell (14) ersetzt wird, sodass die anonymisierten Bilder (9) erzeugt werden.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 10 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die anonymisierten Bilder (9) als Trainingsdaten zum Trainieren eines Bildverarbeitungsalgorithmus generiert und/oder gespeichert werden.
14. Computerprogramm, wobei das Computerprogramm ausgebildet ist alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 10 bis 13 durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einer Rechnereinheit oder der Anonymisierungseinrichtung (6) nach einem der Ansprüche 1 bis 9 ausgeführt wird.
15. Maschinenlesbares Speichermedium, wobei das Computerprogramm nach Anspruch 14 auf dem Speichermedium gespeichert ist.
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