Automatische gezicht blurring om privacy te maximaliseren

Beveiligingswereld, Domotica.nl, Emerce, ICT & Health en ICT Magazine hebben een artikel gepubliceerd over automatische gezichtsblurring. Lees het hier!

Gezicht blurring             Man down Kepler Night Nurse

Kepler Vision Technologies kondigt vandaag een upgrade aan voor de Kepler Night Nurse software. De gezichten van iedereen die door de software wordt gedetecteerd worden vanaf nu automatisch onherkenbaar gemaakt! Deze upgrade zorgt voor het hoogst mogelijke privacy niveau voor zowel zorgpersoneel, cliënten en hun bezoek.

Door het gebruik van deep learning en computer vision is de Kepler Night Nurse software in staat om te detecteren wanneer cliënten op leeftijd vallen, wanneer ze in fysieke nood verkeren, en wanneer dementerende cliënten afdwalen en mogelijk de weg kwijtraken – en het zorgpersoneel automatisch te waarschuwen wanneer deze cliënten hulp nodig hebben. De software vervangt ouderwetse sensorsystemen zoals bedmatten, bewegingssensoren en draagbare paniekknoppen. De software stelt het verzorgend personeel in staat om onmiddellijk op hulpbehoevende cliënten te reageren, en elimineert 99% van de valse alarmen die ouderwetse sensorsystemen nog steeds geven.

In tegenstelling tot traditionele camerasystemen die door bewakingspersoneel uitgekeken moet worden, analyseert de Kepler Night Nurse software live videobeelden volledig automatisch. Met de Kepler Night Nurse worden videobeelden dus niet langer door personen bekeken. Tenzij natuurlijk de oorzaak van een val of fysiek ongemak moet worden vastgesteld, want op deze manier zullen valpartijen in de toekomst voorkomen worden. Hiertoe moet het verplegend personeel veelal een foto of videofragment bekijken dat vanaf 30 seconden vóór een val van een cliënt is gemaakt. Bij de nieuwe upgrade zijn de gezichten van het personeel, de cliënten en bezoek in het beeldmateriaal onherkenbaar gemaakt. Hiermee wordt de privacy gewaarborgd, terwijl de valoorzaak in de kamer toch kan worden vastgesteld.

De toevoeging van het automatisch onherkenbaar maken van gezichten door de Kepler Night Nurse software voegt het hoogst mogelijke niveau van privacy toe, vergelijkbaar met het automatische anonimiseren van foto’s dat wordt ingezet bij bijvoorbeeld bij Google Maps.

Dr. Harro Stokman, CEO van Kepler Vision Technologies, zegt: “Nu machine learning tools zich steeds verder verspreiden in de gezondheidszorg, is het van het grootste belang dat deze systemen voordelen bieden zonder dat de privacy en waardigheid van de patiënt in het geding komen. Ons Kepler Night Nurse systeem biedt al veel meer privacy dan bestaande systemen, omdat de videobeelden alleen worden “gezien” door een algoritme en niet door bewakingspersoneel. Het automatisch onherkenbaar maken van gezichten biedt nu nog weer een extra niveau van privacy voor zowel personeel, cliënten, en hun bezoek. Ik kijk ernaar uit om verdere upgrades van het Kepler Night Nurse aan te kondigen die de veiligheid van cliënten in ouderenzorginstellingen weer verder verbeterd.”

Om zijn positie als leider in kunstmatige intelligentie en de ethische toepassing daarvan verder te verstevigen, heeft Kepler Vision onlangs samengewerkt met een onderzoeker van vooroordelen bij AI, het bedrijf Code4Thought. Hierdoor is Kepler Vision er zeker van dat haar machine learning oplossing geen onbedoelde vooroordelen hebben. Gebaseerd op de ISO-29119-11 standaard (richtlijnen ontworpen om black-box AI-gebaseerde systemen te testen op nauwkeurigheid en precisie) bewees de analyse van Code4Thought bijvoorbeeld dat de algoritmes die worden gebruikt door Kepler Vision Technologies in staat zijn om correcte voorspellingen te doen, ongeacht het geslacht van een patiënt. Er zijn ook richtlijnen opgesteld om in alle toekomstige updates vooroordelen van Kepler Vision’s algoritmes te voorkomen.  

Dit artikel verscheen ook op Beveiligingswereld, Domotica.nl, Emerce, ICT & Health en ICT Magazine