Die Gesichtserkennung ist ein vielversprechendes Anwendungsgebiet der Biometrie – einer Wissenschaft, die sich der Vermessung biologischer Organismen widmet. Sie ergänzt beispielsweise die Fingerabdruckerkennung und die Netzhauterkennung als herausragendes Tool biometrischer Sicherheitskonzepte. Doch welche Technologien gibt es überhaupt? Welche Gesichtserkennungssysteme gehören zu den besten? Und wie können Sie Ihr eigenes System leistungsstark, konkurrenzfähig und somit profitabel machen? Besonders interessant ist die Frage, wie Sie solche Tools einsetzen, damit die Performance auch unter anspruchsvollen Anwendungsbedingungen stimmt.
Was ist Gesichtserkennung – ein erster Überblick
Bei der Gesichtserkennung geht es immer um das eine Thema: Wie ist das Verhältnis von Augen, Nase, Mund und Ohren zu anderen Gesichtsmerkmalen wie Wangenpartie, Kinn, Haut- und Augenfarbe. Dabei suchen die jeweiligen biometrischen Systeme bei den zu untersuchenden Bildern in erster Linie nach Abstands- und Größenverhältnissen, aus welchen ein Schema markanter Punkte mit festen Koordinaten erstellt wird. Dieses Punkteschema ist bei jedem Menschen hochspezifisch, sodass etwa bei Fotos und Filmmaterialien ein bestimmtes Individuum unter Tausenden ausgemacht werden kann.
Das Potenzial dieser Technologie ist augenfällig. So etwa herrscht im Bereich der Strafverfolgung ein großes Interesse an solchen Systemen. Doch auch für Unternehmen ist die Erkennung von Gesichtern attraktiv – von Zugangskontrollen für Mitarbeiter bis hin zu maßgeschneiderter Werbung, die Sie beim Internetbesuch erhalten, weil Sie sich im Ladengeschäft für einen bestimmten Artikel interessiert haben. Sie halten Letzteres für Science-Fiction? Nein, Sie müssen lediglich einen Social Media Account mit Foto besitzen, den das entsprechende KI-System mit dem Foto Ihres Ladenbesuchs abgleichen kann: Dadurch sind Sie identifiziert und auch Ihre Kontaktdaten stehen zur Verfügung. Möglich macht das unter anderem die Software FindFace.
Solchen Softwarelösungen liegt in der Regel ein Algorithmus zugrunde, der mit dem Verfahren des Machine Learning trainiert werden muss. Wir haben im Bereich des maschinellen Lernens wertvolle Erfahrungswerte sammeln können. Ob es sich dabei um wichtige Datengrundlagen für Chatbots handelt oder um das Training von KI-Algorithmen, die das autonome Fahren ermöglichen sollen: Wir wissen, wie sensibel Machine Learning sein kann und gehen entsprechend präzise und strukturiert vor.
Sie möchten wissen, warum wir das tun? Immer wenn KI-Systeme angelernt werden, entscheiden in einem hohen Maße die Qualität von Trainingsdaten und der korrekte Trainingsablauf über das Resultat. Was passieren kann, wenn jemand unsauber arbeitet? Im ungünstigsten Fall erreichen Sie das Gegenteil von dem, was Sie mit Ihrer Gesichtserkennungssoftware erreichen wollten. Wir möchten an dieser Stelle keine Ferndiagnose durchführen, ob es am Algorithmus, am Training oder an anderen Ursachen gelegen hat – es sind jedoch fatale Fehleinschätzungen beziehungsweise Fehlerraten (FRR) von Gesichtserkennungssystemen bekannt geworden. So kategorisierte im Jahr 2017 beim Champions-League-Finale in Cardiff das zuständige KI-System im Stadion fälschlicherweise rund 2000 Fans als kriminell.
Gesichtserkennung ist ein milliardenschwerer Markt mit Potenzial
MarketsandMarkets Research geht davon aus, dass der weltweite Markt für Gesichtserkennungssysteme jährlich um 17,2 % wachsen und im Jahr 2025 ein Volumen von acht Milliarden US-Dollar deutlich überschreiten wird. Für Sie als Nutzer oder als Unternehmer, der mit seinem Produkt erfolgreich sein möchte, ist das eine vielversprechende Prognose. Es warten neue Einsatzmöglichkeiten, große Absatzmärkte und viele damit verbundene Hoffnungen.
Es ist nur folgerichtig, dass Sie den Trend nutzen. Damit Sie die rasante Marktentwicklung aber auch effektiv und nachhaltig nutzen können, ist ein verantwortungsbewusster Umgang mit dem Einsatz von Gesichtserkennungssystemen die Voraussetzung.
Warum Sie die problematischen Facetten der Gesichtserkennung stets im Auge behalten sollten? Nun, die Fehleinschätzung des KI-Systems in Cardiff war kein Einzelfall. Wie Heise am 05.01.2023 berichtet, saß etwa jüngst ein 28-Jähriger rund eine Woche im Gefängnis, weil ihn ein Gesichtserkennungssystem – völlig ungerechtfertigt – als Straftäter identifiziert hatte.
Das alles sind natürlich keine Gründe, um von dieser Technologie grundsätzlich Abstand zu nehmen. Allerdings erfordern neue Verfahren oftmals viel vorausschauendes Denken, Umsicht und Erfahrung. Auf die Gefahr von bewussten Manipulationen bei Trainingsdaten von KI-Systemen hatten wir in unserem Artikel über Data Poisoning zudem bereits hingewiesen. Verschiedene Gesichtserkennungssysteme werden aufgrund ihres Gefahrenpotenzials von ihren Herstellern abgeschaltet oder von der Gesellschaft geächtet (z. B.: EU-Gesetze gegen Massenüberwachung, San Francisco untersagt Behörden und Stadtpolizei Verwendung von Gesichtserkennungstechnologien).
Wenn Sie die Technologie verantwortungsvoll einsetzen, können Sie auch ihre Leistungsstärke optimal ausschöpfen. Und Sie brauchen nicht zu befürchten, dass Ihre Gesichtserkennung aufgrund ihres Gefährdungspotenzials für Menschen abgeschaltet werden muss. Das beginnt bei der Auswahl eines sinnvollen und Mehrwert bietenden Anwendungsszenarios und endet bei der Verwendung präziser Trainingsdaten für die betreffende KI, damit beispielsweise etwaige Fehlerraten (FRR) bestmöglich minimiert werden.
Die grenzenlose Vielfalt moderner Gesichtserkennungssysteme
Die Aufstellung „Top 100 Gesichtserkennung Downloads aller Zeiten“, die das größte Verbraucherportal Deutschlands veröffentlicht hat, lässt es bereits erahnen – die Vielfalt moderner Gesichtserkennungssysteme ist schier grenzenlos. Von der harmlosen Spielerei fürs Smartphone bis zur modular aufgebauten Überwachungslösung hält der Markt alles bereit, was sich ein breit gefächerter Kundenkreis nur wünschen kann. In der Liste bei Chip werden Anwender beispielsweise das Tool KeyLemon zu schätzen wissen. Mit Hilfe einer Webcam wird hier Ihr Gesicht zum Schlüssel, um Ihren Windows-PC zu entsperren. Doch das ist eine ausgesprochen einfache Anwendungsmöglichkeit. Entwickler werden sich dann eher für Luxand FaceSDK begeistern. Damit lässt sich auf diversen Plattformen Gesichtserkennung nach Maß für unterschiedlichste Anwendungsszenarien realisieren.
Große Bekanntheit erreichte DeepFace, das Gesichtserkennungsprogramm von Facebook – allerdings im negativen Sinne. Es war so exakt, dass Facebook 2014 zusagte, es bei europäischen Nutzern nicht mehr zu verwenden und schon vorhandenes Datenmaterial zu vernichten. Unlängst musste Facebook Nutzer wegen des unbefugten Einsatzes von Gesichtserkennungssoftware in dreistelliger Millionenhöhe entschädigen.
Ein erfolgreiches Modell für Bilderkennungssoftware ist Microsofts Azure Face API. Hier können Interessenten ein relativ leistungsfähiges Gesichtserkennungssystem vergleichsweise einfach in bereits vorhandene IT-Infrastrukturen implementieren. Auch Amazon Rekognition verwendet ein vortrainiertes KI-System, mit dem Sie Gesichter, aber auch andere Merkmale von Fotos und Filmen analysieren können.
Fazit
Die schillernde Vielfalt von Anwendungsmöglichkeiten und Gesichtserkennungssystemen macht es schwierig, sich für die richtige Lösung zu entscheiden. Sofern Sie Bildanalysetools einsetzen und die volle Kontrolle darüber behalten möchten, führt kein Weg an einer individuell, sauber und vorausschauend trainierten KI vorbei. Wenn Sie hinsichtlich der einzuschlagenden Richtung unsicher sind, helfen wir Ihnen gerne mit unseren Erfahrungen aus der Praxis weiter.
Ein zukunftsträchtiger milliardenschwerer Markt ist sicherlich eine Investition wert. Entscheiden Sie sich aber schon im Vorfeld für ein Anwendungsszenario mit wirklichem Nutzen und nachhaltigem Mehrwert. Schließlich bringt es Ihnen wenig, wenn Sie sich für ein lukratives Geschäftsmodell entscheiden, das aufgrund unzulässiger Datensammlungen oder Verfahren in absehbarer Zeit zum Scheitern verurteilt ist. Wenn Sie das beherzigen, lassen sich Gesichtserkennungstechnologien ausgesprochen profitabel vertreiben und verwend
