Chinesische Polizisten tragen Sonnenbrillen mit Gesichtserkennung. So funktioniert diese Technologie.

Die Gesichtserkennungstechnologie ist in dystopischen Science-Fiction-Filmen oder CSI-Shows kein Gimmick mehr: Es wird zunehmend in mehr Fußgängerzonen eingesetzt. Dein Gesicht kann zum Beispiel dein iPhone X freischalten. Oder, wenn Sie mit Jetblue von Boston nach Aruba oder in die Dominikanische Republik fliegen, haben Sie die Möglichkeit, Ihr Visage als Bordkarte zu verwenden, ein System, bei dem ein externer Algorithmus für Zoll und Grenzschutz der USA die Übereinstimmungen vornimmt. Und jetzt wird die Technologie – mit einer an einer Sonnenbrille befestigten Kamera – von Polizisten in China in Massen benutzt, berichtete das Wall Street Journal am Mittwoch.

Zusätzlich zur Brille beinhaltet das chinesische System eine angeschlossene mobile Vorrichtung, die die Polizisten mit sich führen und die Offline-Gesichtsdaten enthält, so dass das System schnell arbeiten kann. Dem Journal zufolge haben sie auf dem Bahnhof einer Stadt sieben Personen geschnappt, die mit dieser Methode mit Verbrechen in Verbindung gebracht wurden, sowie andere, die unter falschen Identitäten reisen.

Hier ist, wie eine solche künstliche Intelligenz-basierte Technologie im Allgemeinen funktioniert – und was eine potenzielle Falle davon ist. Außerdem, weißt du, die ganze Sache mit dem Überwachungsstaat.)

Zuerst suchen Sie nach Gesichtern. Dann Streichhölzer.
Software, die die Gesichtserkennung unterstützt, verwendet im Allgemeinen einen zweistufigen Prozess, sagt David Alexander Forsyth, ein Experte für künstliche Intelligenz und Lehrstuhl für Informatik an der University of Illinois at Urbana-Champaign. Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, wo sich die Gesichter in dem betreffenden Bild befinden; das System sucht nach einem fensterartigen Abschnitt des Bildes, der auch das Gesicht von jemandem enthält und nicht die anderen Dinge des modernen Lebens, wie Stoppschilder und Autos.

Schritt zwei: Er muss sehen, ob er das Gesicht mit einem anderen in seiner Datenbank vergleichen kann. “Es stellte sich heraus, dass das ein härteres Problem ist”, sagt Forsyth, im Vergleich zu Schritt eins. “Menschen neigen dazu, wie einander auszusehen.” (Zumindest zu den Algorithmen.)

Das System betrachtet das Bild nicht nur so, wie ein Mensch es sich vorstellt – es betrachtet eine Darstellung in Form von Daten, die aus Zahlen bestehen, sagt Forsyth. “Diese Darstellung muss Dinge hervorheben, die Menschen dazu bringen, anders auszusehen”, notiert er ähnliche Details, die die Form von Merkmalen wie Lippen, Nasen und Augen betreffen. Die Darstellung muss auch sicherstellen, dass sie nicht von Variablen beeinflusst wird, die sie auslösen könnten, wie z.B. Licht auf dem Gesicht von jemandem. Die Software prüft dann diese Darstellung, um zu sehen, ob sie eine Übereinstimmung mit einem Gesicht hat, das sie in der Datei hat.

“In den letzten etwa 10 Jahren gab es erstaunliche Fortschritte und Veränderungen in der Klassifizierungstechnologie”, fügt er hinzu. “Das Verfahren zur Erstellung einer solchen Darstellung des Bildes ist extrem anspruchsvoll und sehr effektiv geworden.”

Künstliche Intelligenzsysteme benötigen Datenmeere, um zu lernen, wie man seine Arbeit gut macht, und die Gesichtserkennungstechnologie ist nicht anders. “Im Moment ist der beste Weg, den wir mit Abstand kennen, eine immense Anzahl von Bildern von Gesichtern”, um diese Systeme aufzubauen und zu trainieren, erklärt Forsyth. Algorithmen müssen lernen, auf welche subtilen Details sie sich konzentrieren müssen, um Menschen genau zu unterscheiden.

Das Problem der falschen Übereinstimmung
Aber trotz der Komplexität der Technologie bleibt es ein schwieriges Feld. “Die Konsequenz für eine Verwechslung kann wirklich schrecklich sein”, fügt er hinzu. Kurz gesagt: Es kann Fehlalarme haben und denken, dass es jemanden markiert hat, der eine Person von Interesse ist, aber in Wirklichkeit nicht.

Es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen der Nutzung der Technologie auf diese Weise, wie es in China der Fall ist, und der Art und Weise, wie Sie mit ihr arbeiten, zum Beispiel auf einem iPhone X. Im Falle des Smartphones präsentieren Sie sich ihm bewusst, damit es das Gerät freischalten kann; es ist eine Interaktion mit geringem Einsatz. Das liegt daran, dass Sie, wenn es Sie nicht erkennt, einfach Ihren Passcode verwenden, während Apple sagt, dass die Chancen, dass jemand anderes ihn mit seinem Gesicht freischaltet, eins zu einer Million sind. Schließlich muss Ihr iPhone nur die Details Ihres eigenen Gesichts lernen, das es in dreidimensionaler Form betrachtet.

Aber der Einsatz von Technologien wie dieser, um die Vielzahl von Gesichtern in Menschenmassen in Umgebungen wie Flughäfen oder Bahnhöfen zu scannen, stellt aufgrund des False-Match-Problems eine besondere Herausforderung dar – ein Ergebnis, das nicht nur diese Person, sondern auch andere Reisende betrifft, die dadurch verzögert werden könnten. “Die tatsächliche Verwendung kann sehr schwierig sein”, warnt Forsyth.