FR2974646A1 - Procede et dispositif d'evaluation de l'impact d'un procede d'anonymisation video sur les performances d'au moins un procede de traitement video - Google Patents

Abstract

L'invention concerne un procédé d'évaluation (100) de l'impact d'un procédé d'anonymisation de données de référence sur les performances d'au moins un procédé de traitement de données. Le procédé d'évaluation (100) comporte les étapes suivantes : -génération (102) de données anonymes par le procédé d'anonymisation des données de référence, - application (104, 106) du ou de chaque traitement de données sur les données de référence et sur les données anonymisées, - pour chaque traitement de données : * évaluation (108, 110) du traitement de données à partir des données de référence traitées sous la forme d'une performance évaluée sur les données de référence traitées d'une part et à partir des données anonymisées traitées sous la forme d'une performance évaluée sur les données anonymisées traitées, et * comparaison (112) des performances évaluées sur les données de référence traitées et sur les données anonymisées traitées pour évaluer l'impact du procédé d'anonymisation.

Description

Procédé et dispositif d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation vidéo sur les performances d'au moins un procédé de traitement vidéo La présente invention concerne un procédé d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation vidéo sur les performances d'au moins un procédé de traitement vidéo et le dispositif associé. Plus particulièrement, le dispositif et le procédé selon l'invention concernent le domaine du traitement d'image en général et plus précisément du traitement vidéo, par exemple les procédés de détection et/ou de suivi (« tracking » en anglais) d'un objet dans les images d'une séquence vidéo, les procédés de filtrage...

Actuellement, dans le domaine du traitement vidéo, la validation et la qualification des procédés de traitement vidéo sont limitées par le manque de données vidéo réalistes, proches des situations sur site, adaptées pour être utilisées au cours de phases de test. En effet, malgré l'utilisation croissante de caméras de vidéosurveillance et par conséquent une quantité croissante de séquences vidéo collectées, les données vidéo utilisables sont peu nombreuses. On entend ici par données vidéo utilisables, des données vidéo dépourvues de données personnelles, car celles-ci sont soumises à des réglementations strictes en matière de stockage et d'utilisation. Par exemple, les données personnelles sont les visages, les plaques d'immatriculation des véhicules... Une solution pour conserver des données acquises pour une étude, consiste à rendre anonyme chaque donnée personnelle des séquences vidéo acquises. Ce type de procédés dits d'anonymisation permet d'utiliser de façon plus aisée des données vidéo déjà acquises puis anonymisées et d'augmenter ainsi la quantité de données vidéo utilisables, c'est-à-dire anonymisées. Par exemple, on connaît dans les domaines de l'imagerie et de la vidéo, des procédés d'anonymisation ou de protection des données personnelles tels que des procédés de pixellisation, de brouillage (« blurring » en anglais), d'embrouillage (« scrambling » en anglais) des données personnelles. La plupart de ces procédés de protection des données personnelles sont concentrés sur les visages.

Néanmoins, afin que les données vidéo anonymisées soient encore adaptées pour la validation de procédés de traitement vidéo, il est nécessaire de caractériser l'impact du procédé d'anonymisation choisi. En effet, on comprend que certains procédés d'anonymisation peuvent dégrader ou améliorer les performances de certains procédés de traitement vidéo. Par exemple, l'anonymisation d'un visage empêche de détecter une personne, ou au contraire, une zone floue associée par exemple à une plaque d'immatriculation permet à un procédé de traitement vidéo se basant sur la détection de contours de très bien détecter les contours de cette zone floue. A ce jour, quelques procédés d'anonymisation ont déjà été évalués, mais uniquement dans le but de vérifier la robustesse de l'anonymisation, c'est-à-dire dans le but de vérifier que l'on n'identifie pas la personne après anonymisation. Néanmoins, ces procédés d'anonymisation n'ont jamais été évalués dans le but de justifier leur utilisation dans le cadre de la validation et la qualification d'algorithmes de traitement vidéo. Le but de l'invention est donc de résoudre ces problèmes en proposant un procédé d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation vidéo sur les performances des algorithmes de traitement vidéo. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation de données de référence sur les performances d'au moins un procédé de traitement de données, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : - génération de données anonymes par la mise en oeuvre du procédé d'anonymisation des données de référence, - mise en oeuvre du ou de chaque procédé de traitement de données sur les données de référence et sur les données anonymes, - pour chaque procédé de traitement de données : * mise en oeuvre d'un procédé d'évaluation du procédé de traitement de données à partir des données de référence traitées par le procédé de traitement de données sous la forme d'une performance évaluée sur les données de référence traitées, * mise en oeuvre du procédé d'évaluation du procédé de traitement de données à partir des données anonymes traitées par le procédé de traitement de données sous la forme d'une performance évaluée sur les données anonymes traitées, et * comparaison de la performance évaluée sur les données de référence traitées et de la performance évaluée sur les données anonymes traitées pour évaluer l'impact du procédé d'anonymisation. Selon d'autres aspects de l'invention, le procédé comprend l'une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prises seules ou en combinaison : - le procédé d'anonymisation de données comporte une détection de données personnelles dans les données de référence et une opération de masquage des données personnelles détectées par une opération de rendu flou des données personnelles détectées ; - le procédé d'anonymisation de données comporte une détection des données personnelles dans les données de référence et une opération de masquage des données personnelles détectées par remplacement des données personnelles détectées par des données personnelles synthétiques ; - les données personnelles appartiennent au groupe comportant les visages et les plaques d'immatriculation ; - le procédé de traitement de données est un procédé appartenant au groupe comportant les procédés de suivi de piéton, les procédés de suivi de véhicule, les procédés d'exploration de données ; - le procédé comporte une étape de partitionnement des données de référence ; et - il comporte une étape de corrélation entre le résultat de la comparaison entre les performances évaluées pour le ou chaque procédé de traitement et la génération de données anonymes par le procédé d'anonymisation des données de référence. L'invention a également pour objet un dispositif d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation de données de référence sur les performances d'au moins un procédé de traitement de données, caractérisé en ce qu'il comporte : - un processeur, - une première base de données adaptée pour stocker les données de référence, - une première mémoire dans laquelle est stocké un programme comprenant des instructions qui lorsque exécutées par le processeur, entraînent la mise en oeuvre par le processeur du procédé d'anonymisation des données de références pour générer des données anonymes, - une seconde base de données adaptée pour stocker les données anonymes générées, - une deuxième mémoire dans laquelle sont stockés des programmes comprenant chacun des instructions qui lorsque exécutées par le processeur, entraînent la mise en oeuvre par le processeur du ou de chaque procédé de traitement de données sur les données de référence et sur les données anonymes, - une troisième mémoire dans laquelle est stocké un programme comprenant des instructions qui lorsque exécutées par le processeur, entraînent la mise en oeuvre par le processeur d'un procédé d'évaluation pour le ou chaque procédé de traitement de données à partir des données de référence traitées sous la forme d'une performance évaluée sur les données de référence traitées d'une part et à partir des données anonymes traitées sous la forme d'une performance évaluée sur les données anonymes traitées d'autre part, et - des moyens de comparaison de la performance évaluée sur les données de référence traitées et de la performance évaluée sur les données anonymes traitées pour évaluer l'impact du procédé d'anonymisation pour le ou chaque procédé de traitement de données.

Selon d'autres aspects de l'invention, le dispositif est adapté pour mettre en oeuvre un procédé d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation de données de référence sur au moins un procédé de traitement de données selon l'invention. L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 représente un schéma synoptique illustrant un dispositif d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation vidéo sur les performances des algorithmes de traitement vidéo selon l'invention, et - la figure 2 représente un schéma bloc illustrant un procédé d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation vidéo sur les performances des algorithmes de traitement vidéo selon l'invention mis en oeuvre par le dispositif de la figure 1. On a en effet illustré sur la figure 1 un dispositif d'évaluation 10 de l'impact d'un procédé d'anonymisation vidéo sur les performances des algorithmes de traitement vidéo selon l'invention. Le dispositif d'évaluation 10 comporte une première base de données 12 adaptée pour stocker des données de référence et une seconde base de données 14 adaptée pour stocker des données anonymisées. De plus, le dispositif d'évaluation 10 comprend une unité de stockage 16 comprenant : - une première mémoire 18 dans laquelle est stocké un programme comprenant des instructions qui lorsque exécutées par le processeur, entraînent la mise en oeuvre par le processeur du procédé d'anonymisation des données de références pour générer des données anonymisées, - une deuxième mémoire 20 dans laquelle sont stockés des programmes comprenant chacun des instructions qui lorsque exécutées par le processeur, entraînent la mise en oeuvre par le processeur d'au moins un procédé de traitement de données sur les données de référence et sur les données anonymisées, et - une troisième mémoire 22 dans laquelle est stocké un programme comprenant des instructions qui lorsque exécutées par le processeur, entraînent la mise en oeuvre par le processeur d'un procédé d'évaluation des performances des procédés de traitement de données dont les programmes sont stockés dans la deuxième mémoire 20.

L'unité de stockage 16 est adaptée pour stocker les résultats de l'évaluation des performances des procédés de traitement de données. En outre, le dispositif d'évaluation 10 comporte un processeur 24 adapté pour exécuter des instructions des programmes stockés dans les mémoires 18, 20 et 22 du dispositif. Le dispositif d'évaluation 10 comprend également un moyen de comparaison 26 de la performance évaluée sur les données de référence traitées et de la performance évaluée sur les données anonymes traitées pour évaluer l'impact du procédé d'anonymisation pour chaque procédé de traitement de données exécuté.

Le dispositif d'évaluation 10 illustré sur la figure 1 est adapté pour mettre en oeuvre un procédé d'évaluation de l'impact d'un procédé 100 d'anonymisation vidéo sur les performances des algorithmes de traitement vidéo selon l'invention qui va maintenant être décrit en détail en regard de la figure 2. Le procédé 100 d'évaluation comporte une étape 102 d'anonymisation de plusieurs séquences vidéo de référence stockée dans la première base de données 12 de référence afin de générer des données anonymisées selon un procédé d'anonymisation. Les données anonymisées sont ensuite stockées dans la seconde base 14 de données anonymisées. A cet effet, le microprocesseur 24 lit dans la première mémoire 18 les instructions du programme d'ordinateur correspondant au procédé d'anonymisation à appliquer sur les données de référence. Puis le microprocesseur 24 exécute les instructions du programme d'ordinateur afin de mettre en oeuvre le procédé d'anonymisation des données de références. Les données anonymisées sont alors générées puis stockées dans la seconde base 14 de données. Par exemple, le procédé d'anonymisation est un procédé adapté pour détecter des données personnelles dans chaque séquence vidéo de la base de donnée de référence et rendre floues les données personnelles détectées, par exemple les visages ou les plaques d'immatriculation de véhicules.

Selon une variante, le procédé d'anonymisation est un procédé adapté pour détecter des données personnelles dans chaque séquence vidéo de la base de donnée de référence et remplacer les données personnelles détectées par des données synthétiques, par exemple remplacer des visages par des visages synthétiques, les caractères des plaques d'immatriculation par d'autres caractères synthétiques.

Le procédé 100 se poursuit par une étape 104 de mise en oeuvre par le processeur 24 d'au moins un procédé également appelé algorithme de traitement vidéo sur les séquences vidéo de référence stockées dans la première base de données 12. En outre, les mêmes procédés de traitement vidéo sont mis en oeuvre par le processeur en 106 et appliqués sur les séquences vidéo anonymisées résultant de la mise en oeuvre du procédé d'anonymisation par le processeur 24. Par exemple, les procédés de traitement vidéo sont des procédés de suivi de piétons, de suivi de plaques d'immatriculation, d'exploration de données (« data mining » en anglais)...

Le procédé d'évaluation 100 se poursuit pour chaque procédé de traitement de données exécuté en 104 sur les données de référence par la mise en oeuvre 108 par le processeur 24 d'un procédé d'évaluation du procédé de traitement de données dont le programme est stocké dans la troisième mémoire 22 du dispositif 10. Le procédé d'évaluation évalue la performance de l'algorithme de traitement de données à partir des données de référence traitées par l'algorithme. Le procédé d'évaluation permet de générer le résultat de l'évaluation et de le stocker dans l'unité de stockage 16. De même en 110, le même procédé d'évaluation est mis en oeuvre par le processeur 24 afin d'évaluer les performances des algorithmes de traitement de données, à partir cette fois des données anonymisées traitées par les algorithmes en 106. Le résultat de cette évaluation est également stocké dans l'unité de stockage 16. De façon connue, les procédés d'évaluation utilisent des données de vérité terrain. Ces données contiennent, pour chaque image des séquences vidéo, des informations relatives aux données personnelles présentes dans l'image. Ces informations sont la position, l'orientation ou toute autre information utile lors de l'évaluation. Ces données ont été acquises grâce à un algorithme considéré comme fiable, manuellement, ou par une méthode combinant un algorithme et un contrôle humain. Par exemple, ces données de vérité terrain sont les coordonnées du point situé au centre de la donnée personnelle détectée dans l'image de la scène. A partir de ces données de vérité terrain annotée, les procédés d'évaluation mettent en oeuvre des méthodes basées sur des métriques pour mesurer la performance de l'algorithme. Par exemple, l'évaluation d'un algorithme de détection d'un visage comporte une étape d'acquisition de données de vérité terrain correspondant aux séquences vidéo traitées par l'algorithme. Par exemple, ces données de vérités terrain sont les coordonnées du point situé au centre des visages détectés dans les images de la scène.

Puis, ces données sont comparées et un indicateur de performance est calculé à partir de ces données. Par exemple, cet indicateur de performance est égal à la distance euclidienne entre les coordonnées de la vérité terrain et les coordonnées fournies par l'algorithme.

Le procédé d'évaluation 100 comporte une étape 112 de comparaison de la performance évaluée sur les données de référence traitées et de la performance évaluée sur les données anonymisées traitées par le même algorithme de traitement vidéo pour évaluer l'impact du procédé d'anonymisation sur celui-ci et ce pour chaque algorithme de traitement vidéo mis en oeuvre en 104 et 106.

Le procédé se poursuit facultativement par une étape de corrélation 114 entre le résultat de la comparaison entre les performances évaluées pour chaque procédé de traitement et la génération de données anonymes par le procédé d'anonymisation des données de référence. Cette corrélation est réalisée sur l'ensemble de la base ou sur des sous-ensembles préalablement définis de la base afin d'extraire des informations relatives à des types de données ou à des situations spécifiques, par exemple le cas particulier de la détection de personne portant des lunettes. On comprend ainsi que le procédé et le dispositif associé selon l'invention permettent d'évaluer et de caractériser l'impact des différents procédés d'anonymisation existants ou futurs sur différents algorithmes de traitement vidéo.

Cette caractérisation est réalisée à partir des différences constatées entre les performances obtenues sur les séquences vidéo de la base de données de référence et les performances obtenues sur les séquences vidéo de la base de données anonymisées. Selon une variante du procédé d'évaluation 100, une étape de partitionnement (« clustering » en anglais) des données de référence est mise en oeuvre avant l'étape 102 d'anonymisation des données de références. Une telle étape a pour but de diviser la base de données de référence en groupes, améliorant ainsi l'analyse des résultats de l'étape de corrélation 114 et permettant de comprendre l'effet des procédés d'anonymisation appliqués sur les séquences vidéos de référence. Des avantages de la solution proposée par l'invention sont la généricité et l'évolutivité du procédé d'évaluation.

Claims (1)

1. REVENDICATIONS1.- Procédé d'évaluation (100) de l'impact d'un procédé d'anonymisation de données de référence sur les performances d'au moins un procédé de traitement de données, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : - génération (102) de données anonymes par la mise en oeuvre du procédé d'anonymisation des données de référence, - mise en oeuvre (104, 106) du ou de chaque procédé de traitement de données sur les données de référence et sur les données anonymisées, - pour chaque procédé de traitement de données : * mise en oeuvre (108) d'un procédé d'évaluation du procédé de traitement de données à partir des données de référence traitées par le procédé de traitement de données sous la forme d'une performance évaluée sur les données de référence traitées, * mise en oeuvre (110) du procédé d'évaluation du procédé de traitement de données à partir des données anonymes traitées par le procédé de traitement de données sous la forme d'une performance évaluée sur les données anonymisées traitées, et * comparaison (112) de la performance évaluée sur les données de référence traitées et de la performance évaluée sur les données anonymisées traitées pour évaluer l'impact du procédé d'anonymisation.

   2.- Procédé d'évaluation (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé d'anonymisation (102) de données comporte une étape de détection de données personnelles dans les données de référence et une opération de masquage des données personnelles détectées par une opération de rendu flou des données personnelles détectées.

   3.- Procédé d'évaluation (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé d'anonymisation (102) de données comporte une étape de détection de données personnelles dans les données de référence et une opération de masquage des données personnelles détectées par remplacement des données personnelles détectées par des données personnelles synthétiques.

   4.- Procédé d'évaluation (100) selon l'une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que les données personnelles appartiennent au groupe comportant les visages et les plaques d'immatriculation.

   5.- Procédé d'évaluation (100) selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le procédé de traitement de données est un procédé appartenant au groupe comportant les procédés de suivi de piéton, les procédés de suivi de véhicule, les procédés d'exploration de données.

   6.- Procédé d'évaluation (100) selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de partitionnement des données de référence.

   7.- Procédé d'évaluation (100) selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de corrélation (114) entre le résultat de la comparaison entre les performances évaluées pour le ou chaque procédé de traitement et la génération de données anonymisées par le procédé d'anonymisation des données de référence.

   8.- Dispositif (10) d'évaluation de l'impact d'un procédé d'anonymisation de données de référence sur les performances d'au moins un procédé de traitement de données caractérisé en ce qu'il comporte : - un processeur (24), - une première base de données (12) adaptée pour stocker les données de référence, - une première mémoire (18) dans laquelle est stocké un programme comprenant des instructions qui lorsque exécutées par le processeur (24), entraînent la mise en oeuvre par le processeur du procédé d'anonymisation des données de références pour générer des données anonymisées, - une seconde base de données (14) adaptée pour stocker les données anonymisées générées, - une deuxième mémoire (20) dans laquelle sont stockés des programmes comprenant chacun des instructions qui lorsque exécutées par le processeur (24), entraînent la mise en oeuvre par le processeur du ou de chaque procédé de traitement de données sur les données de référence et sur les données anonymisées, - une troisième mémoire (22) dans laquelle est stocké un programme comprenant des instructions qui lorsque exécutées par le processeur (24), entraînent la mise enoeuvre par le processeur d'un procédé d'évaluation pour le ou chaque procédé de traitement de données à partir des données de référence traitées sous la forme d'une performance évaluée sur les données de référence traitées d'une part et à partir des données anonymisées traitées sous la forme d'une performance évaluée sur les données anonymisées traitées d'autre part, et - un moyen (26) de comparaison de la performance évaluée sur les données de référence traitées et de la performance évaluée sur les données anonymisées traitées pour évaluer l'impact du procédé d'anonymisation pour le ou chaque procédé de traitement de données.

   9.- Dispositif (10) d'évaluation de l'impact selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il est adapté pour mettre en oeuvre un procédé d'évaluation (100) de l'impact d'un procédé d'anonymisation de données de référence sur les performances d'au moins un procédé de traitement de données selon les revendications 2 à 7.15