Sieben bekannte Technologien zur Gesichtserkennung

In den letzten Jahren haben biometrische Tools wie Gesichtserkennungstechnologien einige bahnbrechende Innovationen hervorgebracht. Von der Entsperrung Ihres Mobiltelefons über die automatische Markierung von Fotos bis hin zur Diagnose von Patienten mit genetischen Erkrankungen – die Möglichkeiten scheinen fast endlos zu sein.

Das Marktforschungsunternehmen Markets and Market geht davon aus, dass der weltweite Markt für Gesichtserkennung bis 2025 einen Wert von 8,5 Mrd. USD erreichen wird. Der Erfolg all dieser Gesichtserkennungstools hängt jedoch weitgehend von adequaten Trainingsdaten ab. In diesem Szenario ist es umso besser, je umfangreicher und umfassender die Daten sind.

Doch bevor wir zu sehr ins Detail gehen, sollten wir den Begriff zunächst definieren.

Was ist Gesichtserkennungs-Technologie?

Im Grunde genommen gleichen Gesichtserkennungsprogramme Gesichter auf Fotos und Videostandbildern mit bereits in einer Datenbank gespeicherten Identitäten ab. Diese Technologie erkennt oder findet im Wesentlichen ein Gesicht in einem Bild, ordnet es für die Analyse zu und erkennt oder bestätigt die Identität einer Person. Ein hervorragendes Beispiel dafür ist das Foto-Tagging (das die meisten von uns schon kennen).

Da Gesichtsmerkmale weitaus komplexer sind als andere biometrische Technologien, wie Fingerabdrücke und Iris-Scanner, erfordern Gesichtserkennungswerkzeuge hochentwickelte Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI).

Sie können diese intelligenten Algorithmen auch mit komplexen KI-gestützten Analysetools nutzen, um mehr  mit ihnen zu erreichen. Zum Beispiel kann Googles DermAssist mithilfe von KI und maschinellem Lernen (ML) Hautkrankheiten erkennen.

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Welches sind nun die sieben besten Gesichtserkennungsprogramme, die heute erhältlich sind? Schauen wir uns das mal genauer an.

1. Amazon Rekognition

Amazon Rekognition ist ein führender Name im Bereich der Gesichtserkennungssoftware. Rekognition kann für die Gesichtsanalyse, die Suche nach Gesichtern zur Verifizierung und zur Identifizierung von Personen und Objekten durch Beschriftung verwendet werden.

Dieses Gesichtserkennungstool kann bis zu 100 Personen in einem einzigen Bild erkennen. Einer der Gründe dafür ist die Tatsache, dass es Gesichtsvergleiche mit Datenbanken mit Millionen von Gesichtern durchführen kann.

Da dem Unternehmen bereits umfangreiche Datensätze zur Verfügung stehen, können KI- und ML-Algorithmen lernen und sie dann genau identifizieren. Benutzer können ihre Erkennungsfähigkeiten auch durch benutzerdefinierte Kennzeichnungen/Labels erweitern.

Amazon Rekognition: Der Preis hängt von der Nutzung ab, und es ist eine kostenlose Basisversion verfügbar.

2. DeepFace

Facebook hat sein DeepFace-Programm bereits 2014 angekündigt. Dieses Gesichtserkennungsprogramm kann mit einer Genauigkeit von 97,35 % feststellen, ob Gesichter auf zwei Fotos identisch sind. Dies war besser als die vom FBI verwendeten Tools, die eine Genauigkeit von 85 % hatten.

Es gibt zwar noch keine kommerzielle Einführung dieser Gesichtserkennungssoftware, aber auf GitHub existiert ein Framework mit demselben Namen. Diese Bibliothek unterstützt auch genauere Technologien wie Googles FaceNet.

Sie können zwar die robuste REST-API von DeepFace nutzen, allerdings unterstützt diese nur Verifizierungsmethoden. Das bedeutet, dass Sie nicht Ihre eigene Gesichtssammlung zusammenstellen und erwarten können, dass das Programm Ihr Gesicht daraus heraussucht. Als Python-Entwickler könnte es jedoch eine Menge Spaß machen.

DeepFace Preise: kostenlos und open source.

3. Face++

Die Gesichtserkennungsplattform Face++ des chinesischen Unternehmens Megvii Technology kann nicht nur Gesichter erkennen, sondern auch einen so genannten “Beauty Score” erstellen. Das Unternehmen hat jedoch nicht verraten, wie das Ganze funktioniert. Zu den weiteren Diensten gehören die Altersschätzung, die Erkennung von Emotionen, die Geschlechtserkennung und die Erkennung von Orientierungspunkten.

Unternehmen können Face++ zu ihrem Technologie-Stack hinzufügen, aber es ist wichtig zu wissen, dass es doppelt so viel kostet wie andere führende Dienste. Aber die gute Nachricht ist, dass es die größte Vielfalt an Software Development Kits (SDKs) unterstützt, einschließlich:

• C++
• Java
• Javascript
• iOS
• Matlab
• PHP
• Python
• Ruby
  
  

Preise für Face++: Ab 100 USD pro Tag, eine kostenlose Version ist verfügbar.

4. Microsoft Azure Cognitive Services Face API

Die Face API von Microsoft ermöglicht es Unternehmen, Gesichtserkennung in ihre Anwendungen einzubinden. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, nahtlosen Zugang und sichere Benutzererfahrungen zu bieten, ohne das Rad neu zu erfinden oder das Budget zu sprengen.

Das Tolle an diesem Gesichtserkennungs-Tool ist seine Fähigkeit, Gesichtsmerkmale und -attribute wie Bärte, Gesichtsmasken und Brillen zu erkennen. Das Face API SDK von Microsoft Azure unterstützt Go, Java, Node.js, .NET und Python.

Für zusätzliche Funktionen wie Altersschätzung, Emotionserkennung und mehr bietet Microsoft sowohl eine selbst gehostete Version als auch eine Software-as-a-Service-Option an.

Preise für die Microsoft Face API: abhängig von der Nutzung, wobei ein kostenloser Plan mit 30.000 kostenlosen Anfragen pro Monat verfügbar ist.

5. Kairos

Kairos hat dieses KI-gestützte Gesichtserkennungstool entwickelt, um sichere und verbesserte Kundenerfahrungen zu ermöglichen. Das Unternehmen bietet sowohl Webdienste als auch ein SDK, das Unternehmen in ihre eigenen Lösungen integrieren können.

Das Besondere an Kairos ist die Tatsache, dass es auch wichtige demografische Daten erfassen kann. Daher ist es in Branchen wie der Automobilindustrie, dem Bankwesen, der Kapitalverwaltung, dem Gesundheitswesen und der Marktforschung sehr beliebt.

Kairos eignet sich am besten für Unternehmen, die die Gesichtserkennungsfunktionen ihrer mobilen Anwendungen optimieren möchten. Das liegt daran, dass man viel Fachwissen benötigen, um das Beste aus dieser intelligenten Lösung herauszuholen.

Kairos-Preise: Pläne beginnen bei 19 USD pro Monat für Studenten, und eine kostenlose 14-Tage-Test-Version ist verfügbar.

6. SenseTime

SenseTime ist eine weitere leistungsstarke Gesichtserkennungssoftware, die in China entwickelt wurde. Neben der Gesichtserkennung bietet SenseTime auch eine Technologie zur Körperanalyse. Sie kann 14 Körpermerkmale verwenden und verschiedene Körperteile erkennen, und sie kann dies auch tun, während sich jemand bewegt.

Die Aktivitätserkennung in SenseTime hilft bei der Verbesserung von Protokollen zur Benutzerüberprüfung. Wenn Unternehmen diese Funktion nutzen, haben sie eine bessere Chance, Spoofing-Angriffe zu verhindern.

Dieses KI-gestützte Tool ist auch besser für Unternehmen geeignet, die mehr videobasierte Gesichtserkennung benötigen.

SenseTime-Preise: auf Anfrage erhältlich.

7. Trueface.ai

Trueface.ai bietet Gesichtserkennung in drei verschiedenen Modi wie Container, Plug-and-Play und SDK. Neben der Identifizierung von Gesichtern kann Trueface.ai auch Waffen erkennen, Live-Verifikationen durchführen und Raumanalysen vornehmen.

Daher ist dieses Tool im Bildungswesen, in der Finanztechnologie, im Gastgewerbe, im Einzelhandel und in der Sicherheitsbranche beliebt, wo Sicherheit und Schutz an erster Stelle stehen. Sie können dieses Tool auch zur Körper-Temperaturerfassung verwenden, was in Zeiten wie der jüngsten COIVD-19-Pandemie lebenswichtig sein kann.

Trueface.ai bietet robuste Lösungen für verschiedene Regierungsbehörden auf der ganzen Welt. Während diese Gesichtsidentifizierungssoftware anfangs eine Menge Programmierkenntnisse erforderte, macht die neueste Plug-and-Play-Option sie für jeden zugänglich.

Trueface.ai Preise: Auf Anfrage erhältlich.

Es gibt immer mehr Gesichtserkennungstechnologien auf dem Markt. Da sich die Branche weiterentwickelt, können Sie darauf wetten, dass es eine Explosion ähnlicher Tools geben wird. Für eine genaue Gesichtserkennung müssen Sie jedoch KI- und ML-Algorithmen mit großen Datensätzen trainieren, die verschiedene Ethnien, Geschlechter, Altersgruppen, Emotionen und mehr repräsentieren.

Dieser Artikel wurde am 21.October 2021 von Andrew Zola geschrieben.

Andrew Zola