Online-Gesichtserkennung mithilfe künstlicher Intelligenz (KI)

Die Identifikation eines Gesichts auf Bildern und Videos ist eine typische Aufgabe für Systeme mit Künstlicher Intelligenz. Algorithmen für Online Face Recognition bzw. Online-Gesichtserkennung trainieren anhand von Millionen Bildern aus dem Internet und erzielen immer zuverlässigere Ergebnisse. Das betrifft nicht nur die Zuordnung von Bilddaten zu einer bestimmten Person, sondern auch das Erkennen von Stimmungen und anderen relevanten Informationen für eine Vielzahl von Anwendungen.

Einsatzbereiche von Online-Gesichtserkennung

Die Anwendungsbereiche der Online-Gesichtserkennung sind zahlreich:

Automatisierte Annotation von Bilddateien mit Meta-Daten, um große Datenbestände systematisch zu ordnen.
Gesichtserkennung für zugangssensible Bereiche.
Authentifizierung von mobilen Geräten mit der eingebauten Kamera.

Ein weiteres Beispiel für die Nützlichkeit der Online-Gesichtserkennung sind mobile Banking-Tools. So stellt das Finanzunternehmen Aella Credit beispielsweise einfache Identitätsverifizierungen für Kunden in Entwicklungsländern zur Verfügung, die ohne menschliches Zutun funktionieren. So wird der Finanzmarkt auch für Personengruppen geöffnet, die dazu bisher keinen Zugang hatten.

Auch für sensible Bereiche mit Zugangsbeschränkungen ist Online-Gesichtserkennung eine wertvolle Methode. So können bestehende Systeme nicht nur Bilddaten von zugangsberechtigten Personen vergleichen, sondern zum Teil auch Absichten anhand von typischen Merkmalen prognostizieren. KI-Systeme zur Online-Gesichtserkennung erkennen zum Beispiel

geschlossene oder geöffnete Augen,
die visuelle Geometrie eines Gesichts,
den Gemütszustand
und das ungefähre Alter einer Person.

Wie funktioniert Online-Gesichtserkennunng?

Das menschliche Gesicht ist nicht statisch, sondern verändert sich ständig. Diese Variabilität des Erscheinungsbildes stellt für das automatische Erkennen von Gesichtern die größte Herausforderung dar. Zudem gibt es Bilder, die aus verschiedenen Positionen unter sich ständig ändernden Lichtverhältnissen aufgenommen werden. Menschen haben zudem zu verschiedenen Zeitpunkten unterschiedliche Frisuren, Make-up, sie tragen Brillen oder Kopfbedeckungen.

Ein Programm für die Online-Gesichtserkennung muss Filter anwenden, um die entscheidenden Erkennungsmerkmale herauszustellen. Beim Deep Learning anhand von großen Datenmengen aus dem Internet lernen Systeme selbstständig, diese Unterscheidungen vorzunehmen. Dabei arbeiten die Systeme vor allem mit dem Erkennen von Mustern. Je mehr Daten zum Training benutzt werden und je hochwertiger diese Daten sind, umso besser sind die Ergebnisse der KI-Algorithmen.

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Optimierung der Gesichtserkennung

Bilderkennung ist heute das Hauptanwendungsgebiet für das KI-Training in neuronalen Netzen. Dabei spielt die Gesichtserkennung eine besondere Rolle. Angesichts der Probleme, die Künstliche Intelligenz bereits bei der Klassifizierung von einfachen Objekten hat, wird deutlich, dass die Zuordnung von Gesichtern, die sich häufig nur minimal unterscheiden, besonders schwierig ist. Außerdem bieten KI-Systeme Angriffsflächen für Cyber-Kriminalität. So können bereits kleine Veränderungen an Bildern genutzt werden, um falsche Ergebnisse zu provozieren.

Allerdings gibt es verschiedene Ansätze, diese Probleme zu lösen:

Explainable AI (Erklärbare Künstliche Intelligenz) legt die Strukturen offen, mit denen neuronale Netze als Unterscheidungsmerkmale arbeiten. Somit können möglicherweise fehlerhafte interne Operationen schneller behoben werden.
Bereits beim Training von KI-Systemen werden Bilder verwendet, die speziell für Cyber-Angriffe erstellt wurden. So werden schadhafte Bilddateien schneller erkannt.
Trainingsbilder sollten die Gesichter aus möglichst vielen unterschiedlichen Positionen und auch in ungewöhnlichen Situationen zeigen.

Um Bilddateien für Trainingszwecke zu erstellen, nutzen viele Unternehmen die Möglichkeiten des Crowdworkings. Innerhalb kurzer Zeit erhalten sie dadurch speziell auf die jeweiligen Zwecke zugeschnittene KI-Trainingsdaten.

Ist Online-Gesichtserkennung sicher?

Das Ergebnis von Online-Gesichtserkennung ist ein Wahrscheinlichkeitswert. Die Übereinstimmung einer Person mit einer Abbildung ist deshalb immer nur mehr oder weniger sicher. Der Vorteil eines maschinellen Ähnlichkeitsvergleichs liegt aber nicht nur darin, dass ein Programm in der Regel den Wahrscheinlichkeitswert gleich mitliefert. Untersuchungen haben nämlich ergeben, dass moderne Gesichtserkennungs-Technologien dem menschlichen Auge überlegen sind. Das neuronale Netz Face Net von Google erreicht zum Beispiel eine Trefferquote von über 99 Prozent.

Es gibt verschiedene Merkmale, die für die Individualität eines Gesichts bestimmend sind. Dazu zählt vor allem die Geometrie eines Gesichts – also das Verhältnis zwischen Augen, Nase, Stirn, Mund. Ein System, das Ähnlichkeiten eines konkreten Bildes mit vorhandenen Bilddaten herausstellen soll, arbeitet mit diesen Positionen wichtiger Gesichtselemente. Die Angaben zur Identität einer Person sind dabei überflüssig, solange ausschließlich nach Ähnlichkeiten gesucht wird.

Es ist klar, dass automatische Systeme immer nur einen Wahrscheinlichkeitswert in Bezug auf Übereinstimmungen, Ähnlichkeiten oder Unterschiede liefern. Je nach Anwendungsbereich kann sich der User des Programms dann für einen Ähnlichkeitsschwellenwert entscheiden, der für den jeweiligen Zweck ausreicht. Im Bereich der öffentlichen Sicherheit wird ein Schwellenwert von 99 Prozent bevorzugt, während eine einfache Online-Bildersuche schon bei einer Übereinstimmungs-Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent praktisch ist.

Fazit zur Online-Gesichtserkennung

Online-Gesichtserkennung mithilfe Künstlicher Intelligenz bietet zahlreiche Einsatzmöglichkeiten. Die Gefahr liegt jedoch darin, diese automatischen Methoden ausschließlich autonom einzusetzen. Immer dann, wenn Persönlichkeitsrechte berührt werden, muss deshalb eine zusätzliche menschliche Analyse gewährt sein. In den meisten Bereichen ist die Online-Gesichtserkennunng jedoch ein mächtiges Tool, um Arbeiten zu erleichtern und effizienter zu gestalten.

Jan Knupper