Das Problem mit Gesichtserkennungstechnologie (in der realen Welt)

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Anonim

Wenn Sie in den letzten Jahren eine Art Spionagethriller oder Actionfilm gesehen haben - denken Sie an Jason Bourne oder Mission: Impossible -, haben Sie die Chance, eine Gesichtserkennungssoftware in Aktion zu sehen. Diese Filmszenen beinhalten oft eine Künstlerskizze im Vergleich zu Fahndungsfotos oder manchmal sogar einen Live-CCTV-Stream, und wenn die Uhr tickt, wird normalerweise ein Treffer für den Täter im Laufe der Zeit gefunden.

Es scheint dann natürlich anzunehmen, dass das, was in der Filmwelt passiert, ähnlich ist wie das, was in der realen Welt (meistens) passiert. Wir könnten denken, dass unsere Gesichter ständig verfolgt und erkannt werden, wenn wir an Sicherheitskameras in Stadtzentren vorbeigehen - aber das ist nicht der Fall.

Ein solches System würde nicht nur Millionen von Kameras erfordern, die hochqualitatives Filmmaterial produzieren könnten, sondern auch die Integration von Foto-ID-Datenbanken wie Mugshots von jeder Polizei, frühere Passbilder und Führerscheinbilder für jedermann in der Land.

Und auch wenn dieses hohe Integrationsniveau möglich ist, gibt es noch ein viel grundsätzlicheres Problem - Gesichtserkennungssysteme sind immer noch nicht zu 100% genau.

Menschen an der Spitze

In relativ einfachen Situationen, in denen Gesichter frontal und einigermaßen klar sind, können Computeralgorithmen jetzt Menschen übertreffen. Aber bei viel härteren Bedingungen, wenn Gesichter aus verschiedenen Blickwinkeln oder bei schlechter Beleuchtung dargestellt werden, kommen die Menschen immer noch an die Spitze.

Eine Menge davon liegt daran, wie diese Arten von Systemen in einer realen Umgebung funktionieren. Im Allgemeinen wird ein Computer-Gesichtserkennungssystem eine "Kandidatenliste" von besten Schätzungen bereitstellen, und von dieser Liste trifft ein menschlicher Bediener die endgültige Entscheidung. Aber weil diese Listen dazu tendieren, mehrere sehr geeignete Lookalikes als Ziel zu produzieren, ist die Entscheidung des Betreibers eine schwierige Aufgabe - mit Fehlerraten von bis zu 50%.

Für ähnliche Sicherheitssysteme, wie die in mehreren Flughäfen verwendeten eGates, sind Informationen über ihre Genauigkeit nicht verfügbar. Aber es gab mehrere Fälle, in denen Menschen erfolgreich mit dem Reisepass ihres Partners "geklärt" wurden - was durchaus Anlass zur Sorge geben könnte.

Gesicht in einer Menschenmenge

Wenn es darum geht, ein Gesicht zu erkennen, zeigt die Forschung, dass Menschen nahezu perfekt sind, wenn sie vertraute Gesichter zeigen, aber viel schlimmer, wenn die Gesichter nicht vertraut sind.

Es scheint, die Schwierigkeit ergibt sich aus der enormen Variabilität, die wir über verschiedene Bilder der gleichen Person sehen. Schon geringfügige Veränderungen - wie das Hinzufügen einer Brille - können uns deutlich schlechter machen. Und die meisten Menschen scheinen sich ihres Leistungsrückgangs nicht bewusst zu sein.

Im Allgemeinen sind Passbeamte nicht besser als Universitätsstudenten, wenn sie nicht vertraute Leute treffen - und die Forschung zeigt, dass Training in diesem Bereich keinen Unterschied zu machen scheint - entweder haben Sie es oder Sie haben es nicht.

Aber es gibt auch große individuelle Unterschiede in den Fähigkeiten über die Bevölkerung - von denen, die klinisch "blind" sind bis hin zu den hochpräzisen "Super-Erkennern" - die genau das können, super erkennen können.

Gesichter der Zukunft

Mit Blick auf die Zukunft gibt es für automatische Gesichtserkennungssysteme immer mehr Hinweise darauf, dass die Verwendung von "Gesichtmittelwerten" die Erkennungsraten verbessern kann. Diese Mittelwerte sind computergenerierte Bilder, die durch Kombination mehrerer Fotos derselben Person erstellt werden.

Computeralgorithmen zeigen einen Vorteil, wenn diese Mittelwerte zum Vergleich mit einem Zielbild verwendet werden. Ein einfaches Smartphone-System ist auch besser in der Lage, einen Benutzer zu erkennen, wenn ein durchschnittliches Bild in seinem Speicher gespeichert ist.

Aber es ist gut möglich, dass wir langfristig unseren Glauben hinter uns lassen, dass der Gesichtsvergleich die Lösung ist - und stattdessen andere Mittel zur Identifikation einbeziehen.

Dies könnte Iris- und Netzhaut-Scans, Fingerabdrücke und sogar die Anpassung von Unterschriften umfassen, die alle als genauer betrachtet werden als die Verwendung von Gesichtern.

So wie die Dinge derzeit stehen, brauchen Sie sich keine Sorgen zu machen, dass Sie von Kameras erkannt werden, wenn Sie die Hauptstraße entlang laufen. Denn vorläufig bist du immer noch nur ein Gesicht in einer Menschenmenge.

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