Gesichtserkennung: Funktionsweise, Vorteile, Herausforderungen und Datenschutzbedenken

Menschen sind geschickt darin, Gesichter zu erkennen, aber wir interpretieren auch Ausdrücke und Emotionen ganz natürlich. Die Forschung sagt, dass wir persönlich bekannte Gesichter darin identifizieren können 380ms nach Präsentation und 460 ms für unbekannte Gesichter. Diese ureigenste menschliche Eigenschaft hat jedoch jetzt einen Konkurrenten in künstlicher Intelligenz und Computer Vision. Diese bahnbrechenden Technologien helfen bei der Entwicklung von Lösungen, die menschliche Gesichter genauer und effizienter denn je erkennen.

Diese neuesten innovativen und berührungsfreien Technologien haben das Leben einfacher und aufregender gemacht. Die Gesichtserkennungstechnologie hat sich zu einer sich schnell entwickelnden Technologie entwickelt. Im Jahr 2020 wurde der Gesichtserkennungsmarkt bewertet 3.8 Milliarden Dollar, und derselbe soll sich bis 2025 verdoppeln – voraussichtlich über 8.5 Milliarden US-Dollar.

Was ist Gesichtserkennung?

Die Gesichtserkennungstechnologie bildet Gesichtsmerkmale ab und hilft, eine Person anhand der gespeicherten Gesichtsabdruckdaten zu identifizieren. Diese biometrische Technologie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um den gespeicherten Gesichtsabdruck mit dem Live-Bild zu vergleichen. Gesichtserkennungssoftware vergleicht auch aufgenommene Bilder mit einer Bilddatenbank, um eine Übereinstimmung zu finden.

Die Gesichtserkennung wurde in vielen Anwendungen zur Verbesserung der Sicherheit auf Flughäfen eingesetzt. hilft Strafverfolgungsbehörden bei der Aufdeckung von Kriminellen, forensischen Analysen und anderen Überwachungssystemen.

Wie funktioniert die Gesichtserkennung?

Gesichtserkennungssoftware beginnt mit der Erfassung von Gesichtserkennungsdaten und der Bildverarbeitung mithilfe von Computer Vision. Die Bilder werden einer umfassenden digitalen Überprüfung unterzogen, damit der Computer zwischen einem menschlichen Gesicht, einem Bild, einer Statue oder sogar einem Poster unterscheiden kann. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen werden Muster und Ähnlichkeiten im Datensatz identifiziert. Der ML-Algorithmus identifiziert das Gesicht in jedem beliebigen Bild, indem er Muster von Gesichtsmerkmalen erkennt:

• Das Verhältnis von Höhe zu Breite des Gesichts
• Die Farbe des Gesichts
• Die Breite jedes Merkmals – Augen, Nase, Mund und mehr.
• Unterscheidungsmerkmale

Da verschiedene Gesichter unterschiedliche Merkmale haben, gilt dies auch für Gesichtserkennungssoftware. Im Allgemeinen funktioniert jedoch jede Gesichtserkennung nach folgendem Verfahren:

1. Gesichtserkennung

   Gesichtstechnologiesysteme erkennen und identifizieren ein Gesichtsbild in einer Menschenmenge oder individuell. Technologische Fortschritte haben es der Software erleichtert, Gesichtsbilder zu erkennen, selbst wenn die Körperhaltung leicht variiert – mit Blick auf die Kamera oder von ihr weg.

2. Gesichtsanalyse

   Als nächstes folgt die Analyse des aufgenommenen Bildes. EIN Gesichtserkennungssystem wird verwendet, um eindeutige Gesichtsmerkmale wie den Augenabstand, die Nasenlänge, den Mund-Nase-Abstand, die Breite der Stirn, die Form der Augenbrauen und andere biometrische Merkmale genau zu identifizieren.

   Die eindeutigen und erkennbaren Merkmale eines menschlichen Gesichts werden Knotenpunkte genannt, und jedes menschliche Gesicht hat ungefähr 80 Knotenpunkte. Durch Mapping des Gesichts, Erkennen von Geometrie und Photometrie ist es möglich, Gesichter mit dem zu analysieren und zu identifizieren Anerkennungsdatenbanken genau.

3. Bildkonvertierung

   Nach der Aufnahme des Gesichtsbildes werden die analogen Informationen anhand der biometrischen Merkmale der Person in digitale Daten umgewandelt. Seit Maschinelles Lernen Da Algorithmen nur Zahlen erkennen, wird die Umwandlung der Gesichtskarte in eine mathematische Formel relevant. Diese numerische Darstellung des Gesichts, auch Gesichtsabdruck genannt, wird dann mit einer Datenbank von Gesichtern verglichen.

4. Eine Übereinstimmung finden

   Der letzte Schritt besteht darin, Ihren Gesichtsabdruck mit mehreren Datenbanken bekannter Gesichter zu vergleichen. Die Technologie versucht, Ihre Merkmale mit denen in der Datenbank abzugleichen.

Das abgeglichene Bild wird normalerweise mit dem Namen und der Adresse der Person zurückgegeben. Fehlen solche Informationen, werden die in der Datenbank gespeicherten Daten verwendet. 

Wo wird Gesichtserkennung eingesetzt?

Gesichtserkennungssysteme sind heute Teil unseres Alltags und ihr Einsatz bleibt oft unbemerkt. Hier sind einige prominente Beispiele, die zeigen, wie Gesichtserkennung den Unterschied macht und das Leben einfacher und sicherer macht.

• Gesundheitswesen: Ärzte nutzen Gesichtserkennung, um bestimmte seltene genetische Störungen bei Kindern zu identifizieren, indem sie Gesichtszüge überfliegen. Ein Beispiel dafür wäre die Face2Gene App, das die Gesichtsstruktur eines Patienten mit bekannten Fällen vergleicht, um festzustellen, ob das Kind am Noonan-Syndrom oder am Angelman-Syndrom leidet.
• Hotels: Einige Hotels installieren Gesichtserkennung, um den Check-in zu beschleunigen. In China Marriott-Hotel lässt Gäste eine Lobby betreten Kiosk für einen schnellen Gesichtsscan, wodurch lange Warteschlangen an der Rezeption vermieden werden und der Eintritt zu einer angenehmen Angelegenheit wird.
• Einfache Anwendung: Damit können sich sehbehinderte Menschen ganz einfach authentifizieren. Sie benötigen keine Passwörter, PINs oder ähnliches mehr. Mit der Gesichtserkennung können sie auf Banking-Apps zugreifen oder Geräte entsperren, was alltägliche Aufgaben wesentlich einfacher macht.
• Klassenzimmer: Abgesehen vom Sicherheitsaspekt nutzen Straßenschulen Gesichtserkennung, um die Beteiligung der Schüler zu überwachen. Die Systeme können Sie beispielsweise darüber informieren, ob die Schüler dem Unterricht aufmerksam folgen, sodass die Lehrer ihre Methoden sofort ändern können.
• Veranstaltungssicherheit: Gesichtserkennungstechnologie wird zur Steuerung von Menschenmengen und zur Verbesserung der Sicherheit bei Großveranstaltungen wie Konzerten und Sportspielen eingesetzt. Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz an Stadioneingängen, um Ticketinhaber zu überprüfen und unbefugten Zutritt zu verhindern.
• Autos: Autohersteller integrieren jetzt Gesichtserkennung in ihre Autos, um das Fahrerlebnis zu verbessern. Bestimmte Fahrzeuge können das Gesicht des Fahrers erkennen, Sitzposition und Spiegel automatisch anpassen und sogar bestimmte Playlists abspielen.

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Was sind die Vorteile der Gesichtserkennung

Gesichtserkennung ist eine relativ neue Technologie und bietet viele Vorteile. Hier sind einige Vorteile der Gesichtserkennung:

• Erhöhte öffentliche Sicherheit: Polizeidienststellen nutzen Gesichtserkennung zur Identifizierung vermisster Personen und gesuchter Krimineller. Polizeidienststellen in Indien hat verloren gegangene Kinder erfolgreich zu ihren Familien zurückgebracht nachdem ihre Fotos mit Datenbanken für Vermisste abgeglichen wurden.
• Gesicherte Transaktionen: Viele Banken und Zahlungssysteme nutzen Gesichtserkennung, um ihre Transaktionen sicherer zu machen. Zum Beispiel Bei Alipay in China kann ein Benutzer eine Zahlung einfach dadurch autorisieren, dass er sein Gesicht scannen lässt., wodurch das Betrugsrisiko verringert und bargeldlose Zahlungen bequemer gestaltet werden können.
• Bessere Gesundheitsversorgung: Krankenhäuser haben Gesichtserkennungssysteme eingeführt, um nahtlos auf Patientenverzeichnisse zuzugreifen und den Registrierungsprozess zu beschleunigen. Einige Systeme erkennen sogar körperliche Schmerzen oder emotionale Störungen bei Patienten und ermöglichen Ärzten so eine bessere Versorgung.
• Sicherheit: Die Gesichtserkennungstechnologie hat die Smartphone-Sicherheit für immer verändert. Apples Face ID entsperrt nicht nur ein Telefon, sondern ermöglicht auch den Schutz sensibler Apps wie digitaler Geldbörsen und Banking-Apps.

Nachteile der Gesichtserkennung

Es hat gewisse Vorteile, wirft aber vor allem ethische, datenschutzbezogene und Genauigkeitsprobleme auf. Im Folgenden sind einige der Nachteile aufgeführt:

• Falscher Vorwurf: Gesichtserkennungssysteme können zu falschen Anschuldigungen führen. Das Beispiel von Randall Reid, der 2022 aufgrund einer irrtümlichen Identifizierung mit DNA durch eine Gesichtserkennungssoftware wegen einer Straftat in Louisiana verhaftet wurde, ist in Wirklichkeit ein Ort, den er nie betreten hatte.
• Kulturelle und geschlechtsspezifische Voreingenommenheit: Studien haben gezeigt, dass Gesichtserkennungssysteme bei der Erkennung von Menschen mit dunkler Hautfarbe und Frauen weniger genau sind. In einem detaillierten Bericht für die US-Regierung über die Leistung dieser Systeme heißt es: Es wurde festgestellt, dass sie Menschen mit Minderheitenhintergrund regelmäßig falsch identifizierten, was zu möglicherweise unrechtmäßigen Festnahmen oder Diskriminierung bei der Strafverfolgung führen kann.
• Verletzung der Privatsphäre: Der Einsatz von Gesichtserkennung wirft heute ethische Bedenken auf, da biometrische Daten gesammelt und gespeichert werden, manchmal ohne Zustimmung. Einige Einzelhandelsgeschäfte nutzen beispielsweise Gesichtserkennungstechnologie, um das Verhalten ihrer Kunden zu verfolgen, was zu Bedenken hinsichtlich Überwachung und persönlicher Freiheiten führt.
• Die Anfälligkeit der Informationssicherheit: Allein die Speicherung von Gesichtsdaten macht einen zum Hackerangriff. Hacker haben bereits sensible biometrische Daten geknackt. Black-Hat-Hacker haben in nur zwei Minuten gezeigt, dass Apples Gesichtserkennung könnte gehackt werden.

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Beispiele für Gesichtserkennung

• Amazon-Anerkennung: Die cloudbasierte Gesichtserkennungssoftware von Amazon hat bei polizeilichen Durchsuchungen mithilfe von Videomaterial geholfen, Personen ausfindig zu machen, die Gegenstand eines Falles waren. Das Unternehmen gab jedoch bekannt, dass die Polizei die Software ab 2020 nicht mehr verwenden wird, während sie auf die Verabschiedung bundesstaatlicher Gesetze zum Schutz von Privatpersonen wartet.
• Apple Face ID: Apple implementiert auf seinen Geräten Gesichtserkennungssysteme, mit denen Benutzer ihre Telefone entsperren, sich bei ihren Apps anmelden und sicher Einkäufe tätigen können; ein vollständiger Standard für Komfort und Sicherheit in der Unterhaltungselektronik.
• Facebook (Meta): Im Jahr 2010 führte Facebook eine Gesichtserkennungstechnologie zum Markieren von Fotos ein. Die Verwendung dieser Technologie ist optional und ermöglicht das automatische Markieren von Freunden nach dem Hochladen von Fotos, da diese auf den Fotos selbst erkannt wurden.
• Google Fotos: Google nutzt die Gesichtserkennung zum Organisieren und automatischen Taggen von Bildern. Dies erleichtert Benutzern das Verfolgen und Auffinden von Bildern mit erkannten Gesichtern.
• Snapchat: Als Pionier der Gesichtserkennungssoftware verwendet Snapchat diese Technologie für seine beliebten ungewöhnlichen Filter für verschiedene Objekte und Sportpersönlichkeiten.