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Die am häufigsten verwendete Methode zur Überprüfung der Identität einer Person besteht aktuell darin, ihr Aussehen mit einem Foto auf dem Ausweisdokument (Reisepass, Führerschein usw.) zu vergleichen. In Fällen wie z.B. dem Kauf von Warenmit Altersbeschränkung (Alkohol, Zigaretten), für die Vergabe von Krediten, die Zollkontrolle usw. Die endgültige Entscheidung, ob es sich bei der Person, die das Dokument vorgelegt hat, tatsächlich um die Person auf dem Dokument handelt, wird von Menschen getroffen: Sicherheitsexperten, Polizisten, Passkontrolleure, Kassierer usw. Aber wie verlässlich sind diese Entscheidungen?
Das Abgleichen eines echten Gesichts mit einem Foto ist in der Praxis eine ziemlich herausfordernde Aufgabe. Selbst speziell dafür ausgebildete Personen irren sich oft, denn die menschliche Leistung bei der Gesichtserkennung ist sehr fehleranfällig: In einer sehr frühen Studien, die sich mit diesem Thema befasst hat, akzeptierten erfahrene Kassierer trotz aller Bemühungen immer noch 35% der gefälschten Ausweise, obwohl das Aussehen des Inhabers von dem Foto auf dem DOkument deutlich abwich. Selbst wenn die Fotos am selben Tag unter Idealbedingungen aufgenommen und verglichen wurden, betrug die Fehlerrate 10 bis 20%. Stand April 2020 weist der beste Algorithmus zur Identifizierung von Gesichtern eine Fehlerrate von 0,08% auf.
Wie Gesichtserkennungs Technologien funktionieren
Es gibt einen Unterschied zwischen Gesichtserkennung und Gesichtsvergleich, obwohl beide Ansätze dieselbe Technologie verwenden. Bei der Gesichtserkennung werden Bilder über einen großen Datensatz nach Übereinstimmungen durchsucht. Sie werden häufig in Strafverfolgungsbehörden (zum Abgleich der Fotos von Kriminellen), in Sicherheitssystemen (zur Überprüfung von Mitarbeitern), im Bankwesen (zur Verhinderung betrügerischer Transaktionen) , im Verbrauchersektor (um Live-Zahlungen zu ermöglichen) usw. verwendet. Bei einer Software zum Vergleich von Gesichtern werden zwei Bilder derselben Person miteinander verglichen.
Biometrische Gesichtserkennungssysteme basieren auf mathematischen Modellen und dem Vergleich von Ähnlichkeiten, mit denen Behörden eine Person identifizieren oder verifizieren können. Diese Systeme machen Vorhersagen darüber, ob das Gesicht in einem Bild mit einem Gesicht auf einem anderen Foto übereinstimmt, unabhängig vom Gesichtsausdruck und anderen Attributen wie Alter, Gesichtsbehaarung, Accessoires usw.
Darüber hinaus können Kameras Bilder aus der Ferne aufnehmen, was ideal für Gebäudeüberwachungssysteme und die versteckte Identifizierung (kontaktlose Biometrie) ist.
Unabhängig von der verwendeten Technologie funktioniert die Gesichtserkennungssoftware in mehreren Schritten:
Stufe 1: Gesichtserkennung. Das System erkennt automatisch das Gesicht einer Person in einem Bild (gescanntes Foto oder Video) anhand verschiedener Eigenschaften wie Form, Farbe etc. Die Gesichtserkennung ist eine sehr wichtige Erkennungsstufe und für die weitere Authentifizierung unabdingbar.
Stufe 2. Gesichtsanalyse. Jedes menschliche Gesicht enthält 80 Knotenpunkte. Die Gesichtserkennungssoftware kann die Geometrie dieser Orientierungspunkte lesen, z. B. den Abstand zwischen den Augen, die Nasenform usw. Die digitale Gesichtserkennung basiert hauptsächlich auf 2D- und nicht auf 3D-Bildern, da es einfacher ist, 2D-Fotos mit den in der Datenbank enthaltenen Bildern abzugleichen.
Phase 3. Erstellen eines Faceprints. Was wir als Gesicht wahrnehmen, sieht das Erkennungssystem als Daten: Die Ergebnisse der Gesichtsanalyse werden in einen numerischen Code umgewandelt. Eine solche „Gesichtssignatur“ ist für jede Person einzigartig.
Stufe 4. Eine Übereinstimmung finden. Das System vergleicht einen Faceprint mit der Datenbank, bis eine Übereinstimmung gefunden wird, und gibt die Ergebnisse mit den angehängten Informationen wie Name und Adresse zurück.
Grundlegende Herausforderungen der Gesichtserkennung
Außerhalb der kontrollierten Umgebung können viele Faktoren die Leistung von Face ID-Systemen beeinflussen. Fortgeschrittene Programme können diese Änderungen bis zu einem gewissen Grad verarbeiten, aber unter schlechten Bedingungen können sie zu fehlerhaften Identifikationen führen.
Beleuchtung und Perspektive. Programme zur Analyse von Gesichtern funktionieren am besten mit Bildern, bei denen eine Person direkt in die Kamera schaut. Die Lichtverhältnisse sollten hell genug sein, um alle Gesichtszüge zu erfassen, ohne sie zu überbelichten. Die Position eines Gesichts ändert sich auch mit der Kopfdrehung und hängt vom Betrachtungswinkel eines Betrachters ab.
Gesichtsausdrücke. Ein neutraler Ausdruck ist ideal für eine präzise Erkennung. Unsere Emotionen und unsere Stimmung ändern sich jedoch ständig, ebenso wie unsere Mimik. Diese Unterschiede verändern das Aussehen des Gesichts wodurch es für Gesichtserkennungssysteme schwierig wird, es zu identifizieren.
Altern. Alter und Veränderungen im Aussehen einer Person wirken sich auch auf die Fähigkeit von Gesichtserkennungssystemen aus, Personen zu authentifizieren.
Gesichtsverschönerung und Stiländerung. Eine durch plastische Chirurgie, Make-up und Frisur hervorgerufene Gesichtsverschönerung kann die Genauigkeit von Gesichtserkennungsalgorithmen negativ beeinflussen.
Zubehör. Das Vorhandensein verschiedener okkludierender Gegenstände (Brille, Gesichtsbehaarung usw.) im Gesicht oder das Tragen anderer Accessoires wie Hüte und Schals kann die Leistung des Erkennungssystemes erheblich beeinträchtigen. Bereits jetzt arbeitet man jedoch an Methoden, durch welche die Programme mit dieser Problematik umgehen können.
Besondere Verkleidung, um Erkennungssysteme irrezuführen. Es gibt “Gadgets” - eine Kombination aus Mode und Technologie -, die die Algorithmen der Gesichtserkennung täuschen können: linsenförmige Masken (ihre Krümmung blockiert die Gesichtserkennung aus allen Winkeln), Projektoren, die ein Bild eines anderen Gesichts über das Gesicht des Trägers legen, Brillen ausgestattet mit Infrarot-LEDs, speziellem Make-up usw.
Wie sich die Face ID-Technologie während des Coronavirus entwickelt hat
Gemäß der Quarantänevorschriften fingen viele Menschen an medizinische Masken zu tragen, um sich und andere vor dem Virus zu schützen. Dies war ein echtes Problem für Überwachungs- und Gesichtserkennungssysteme. Eine solche erzwungene Massen- "Anonymisierung" wird in einigen Ländern bereits als Sicherheitsbedrohung angesehen. Ein prominentes Beispiel ist China, der weltweite Marktführer für Überwachungs- und Gesichtserkennungssysteme.
Ein chinesisches Unternehmen, Hangwang (einer seiner Hauptkunden ist das Ministerium für öffentliche Sicherheit, das die Polizeikräfte kontrolliert), hat einen Erkennungsalgorithmus entwickelt, der getarnte Gesichter mit einer Genauigkeit von 95% identifiziert. Dank der Epidemie wurden die zum Trainieren der neuronalen Netzwerkmodelle verwendeten Bilddatenbanken um unzählige Fotos von Menschen mit Masken erweitert. Die Genauigkeit der Standard-Gesichtserkennungsalgorithmen von Hangwang liegt bei 99,5% (ohne Masken).
Auch SenseTime, häufig als Chinas wertvollstes KI-Startup betitelt, hat sein aktuelles Erkennungssystem darauf spezialisiert, Personen mit Schals, Masken und sogar falschen Bärten oder großen Brillen mit einer Genauigkeit von 90% zu identifizieren.
Hybride Erkennungssysteme gewinnen ebenfalls an Boden, z. B. die Kombination von Technologien zur Erkennung der Gesichts- und Körpergeometrie, der Wärmebildgebung - zur berührungslosen Temperaturmessung und Identifizierung möglicher Coronavirus-Patienten - und der Iriserkennungssysteme - basierend auf der Tatsache, dass die Iris so einzigartig ist wie Fingerabdrücke.
Übrigens kann der in Apple-Geräten verwendete Gesichts-ID-Scanner inzwischen so konfiguriert werden, dass er ein maskiertes Gesicht erkennt.
Interessante Anwendungsfälle für Gesichtserkennungs- und Gesichtsvergleichsprogramme
Die Gesichtserkennung ist eine komplexe Technologie, die in vielen Geschäftsbereichen sowie im öffentlichen Sektor effektiv eingesetzt werden kann. Normale Benutzer können in Form verschiedener beliebter Webdienste und -anwendungen darauf zugreifen.
- Persönlichkeitsauthentifizierung. Face ID kann verwendet werden, um Bankbetrug zu verhindern, Online-Transaktionen freizuschalten, das Alter des Geschlechts im Einzelhandel zu identifizieren, in der Medizin - als diagnostische Hilfe und vieles mehr. Um mehr über den Umfang und die Funktionen unserer Face ID-Lösung zu erfahren, empfehlen wir Ihnen, unseren nächsten Artikel zu lesen.
- Suche nach Zwillingen. Webdienste wie Twin Strangers, FamilySearch oder FindClone verwenden AI-basierte Gesichtserkennungsalgorithmen, mit denen Sie nach Ihren Lookalikes, Face Doubles oder Doppelgängern suchen können. Ihr Foto wird mit Millionen anderer Profile verglichen, bis das System eine Übereinstimmung findet. Manchmal finden Benutzer sogar Geschwister oder Verwandte, von denen sie nie wussten, dass sie existieren, obwohl diese Dienste hauptsächlich zur Unterhaltung verwendet werden.
- Suche nach Promi-Lookalikes. Viele beliebte Gesichtsanpassungsdienste verwenden die Gesichtserkennung, um das Foto eines Benutzers mit einem ähnlich aussehenden Prominenten abzugleichen, z. B. StarByFace oder PicTriev.
- Bestimmen Sie die Nationalität anhand des Gesichts. Gesichtserkennungstechnologie kann verwendet werden, um die ethnische Zugehörigkeit und Vielfalt zu erforschen. Ein Dienst namens Ancestry.ai kann einen Ethnizitätstest basierend auf der Gesichtsanalyse durchführen, nachdem Sie Ihr Foto in das System hochgeladen haben.
- Emotionserkennung. Computer lernen allmählich, unsere Emotionen zu verstehen, indem sie die subtilen Hinweise in unserer Körpersprache und Sprache lesen. In unserem kürzlich erschienenen Artikel haben wir über das Konzept der emotionalen künstlichen Intelligenz geschrieben, die es Maschinen ermöglicht, menschlicher zu werden.
- Finden eines sozialen Netzwerkprofils anhand eines Bildes. Beispielsweise verwendet Facebook seit langem integrierte Gesichtserkennungsalgorithmen. Als Nutzer sollten Sie also aufmerksam mit Ihrem Social Media Profil umgehen. Google kann Sie bzw. Fotos von Ihnen finden, wenn Sie vergessen haben, diese Option zu deaktivieren.
- Alterserkennung. Funktioniert ähnlich wie andere Gesichtserkennungsprogramme. Sogar unsere Smartphone-Kameras können über vorgefertigte Algorithmen zur Alterserkennung verfügen.
Herausforderungen der Gesichtserkennung
Biometrische Gesichtserkennungssysteme und Gesichtsvergleichsprogramme sind aufgrund ihrer hohen Genauigkeit bei der Erkennung und Überprüfung der Identität einer Person langsam Teil unseres Arbeits- und Lebensumfelds geworden - für rechtliche, sicherheitstechnische, kommerzielle und andere Zwecke.
Unser Team bei Evergreen hat Erfahrung in der Entwicklung von Gesichtserkennungslösungen für die Kunden und deren erfolgreiche Implementierung. Unsere firmeninterne Gesichtsvergleichssoftware steht Ihnen als Boxprodukt zur Verfügung. Alternativ können wir natürlich auch eine maßgeschneiderte Lösung entwickeln, die den Anforderungen Ihres Unternehmens am besten entspricht.
Wenn Sie Fragen haben und mehr über unser Produkt und andere Geschäftsfälle erfahren möchten, können Sie sich jederzeit gerne an uns wenden.
23.07.2020