Gesichts-Anonymisierung für ein Leipziger Stadtforschungs-Projekt
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du anonymisierst Gesichter mit MTCNN, bewertest die Erkennungsrate und erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Stadtforschungs-Institut hat 22 Mitarbeitende und arbeitet eng mit der Stadtverwaltung Leipzig, die unter strikten Datenschutzauflagen steht.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie zuverlässig anonymisiert eine vortrainierte Gesichtserkennungs-Pipeline Fußgänger auf städtischen Kamerabildern und Videoausschnitten?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Vortrainierte CV-Modelle für reale Aufgaben einsetzen
- Erkennungsraten in Sicherheitskontexten ehrlich bewerten
- Bildverarbeitungs-Pipeline für Videos schreiben
- Datenschutzanforderungen technisch dokumentieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Computer Vision (Undergraduate)
Bachelor · Computer Vision
Strong alignment
This challenge maps to Computer Vision (Undergraduate) at the Bachelor level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Face Detection
Apply face detection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Image Processing
Apply image processing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Opencv
Apply opencv to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Compliance
Apply compliance to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Computer Vision Engineer
Vortrainierte CV-Modelle in einem realen Compliance-Kontext einzusetzen ist eine direkt verwertbare Erfahrung für CV-Einstiegspositionen im öffentlichen oder regulierten Sektor.
Dieses Projekt schärft
- face-detection
- opencv
- image-processing
AI Safety Researcher
Erkennungsraten ehrlich gegen eine manuell gelabelte Validierungsmenge zu messen ist Standardarbeit in AI-Safety- und Datenschutz-Kontexten.
Dieses Projekt schärft
- face-detection
- model-evaluation
- compliance
AI Engineer
Ein Pipeline-Skript für Bild- und Videoverarbeitung zu schreiben ist niederschwellige AI-Engineering-Arbeit, die in vielen Branchen direkt gefragt ist.
Dieses Projekt schärft
- opencv
- python
- image-processing
Noch eine Sache