Alibi
Anonimizzazione volti AI
Panoramica
Il Problema
Pubblicare video con persone riconoscibili senza il loro consenso è un problema serio di privacy: spesso i volti vanno oscurati prima della pubblicazione. Il problema è che farlo manualmente è insostenibilmente lento. Un video di 10 minuti con 20 persone in scena richiede ore di lavoro frame per frame. Con contenuto giornalistico, filmati di sorveglianza o ricerca sul campo, questo diventa un collo di bottiglia reale.
Il rischio non è solo il tempo: è facile dimenticare un volto in una scena affollata o in un frame sfocato. Una singola omissione in un contesto legale o giornalistico può avere conseguenze serie.
La Soluzione
Alibi è un'appliance che gira in locale. Un backend FastAPI gestisce login, utenti, coda dei task e un audit log che non si può cancellare. Il video si carica a blocchi, un worker lo analizza e poi produce la versione sfocata.
Per il rilevamento uso due modelli ONNX, RetinaFace e YOLOX, con un tracker che segue ogni volto lungo tutto il video e una sfocatura applicata frame per frame. Su Apple Silicon il rilevatore gira con CoreML, molto più veloce che su CPU nei miei benchmark.
La privacy è parte del design: i file hanno una scadenza (30 giorni di default) e la cancellazione GDPR elimina subito originale e output e azzera i dati personali del job. Resta solo uno scheletro per l'audit.
Il Risultato
Nel benchmark su un Apple M3 Pro un'ora di video a 25 fps richiede circa 2,4 ore di analisi, circa 5,7 se il video è a 60 fps. Non è un sistema in tempo reale: ha senso per elaborazioni in coda. Al momento l'ho provato su video di test e non ha ancora un cliente in produzione.
Funzionalità chiave
- Rilevamento volti con RetinaFace e YOLOX, tracking lungo tutto il video
- Upload a blocchi e coda di task: probe, analisi, render, finalizzazione
- Scadenza dei file e cancellazione GDPR, con audit log non modificabile
- Backend FastAPI con login, utenti e installer Docker