Teilweise verhüllte Gesichter könnten mit KI unterstützter Gesichtserkennung identifiziert werden

Bild aus Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network. Amarjot Singh et al.

Wissenschaftler haben erste Ansätze mit Deep-Learning-Algorithmen gezeigt

Der folgende Beitrag ist vor 2021 erschienen. Unsere Redaktion hat seither ein neues Leitbild und redaktionelle Standards. Weitere Informationen finden Sie hier.

Wie so oft bei Überwachungstechniken ist der erste Schritt nur der Türöffner für noch umfassendere Möglichkeiten. Bei dem umstrittenen Pilotprojekt am Berliner Südkreuz mit Gesichtserkennung werden mit Kameras an einem Ein- und Ausgang und auf einer Rolltreppe die Bilder der aufgenommenen Personen mit den gespeicherten Lichtbildern der Gesichter von 300 freiwilligen Probanden verglichen, um zu sehen, wie verlässlich die Identifizierung durch die Software funktioniert.

Weil die Probanden noch Transponder zur zusätzlichen Identifizierung mit sich führen und darüber offenbar getäuscht wurden, weil es sich nicht um RFID-Chips, sondern um iBeacons handelt, die mit Bluetooth weit mehr Daten sammeln können als ursprünglich angenommen, wird der Abbruch des Versuchs gefordert. Das Bundesinnenministerium versicherte, dass die iBeacon-Funktion und der Beschleunigungssensor schon vor der Übergabe an die Probanden ausgeschaltet worden seien. Das bestreitet der Datenschützer padeluun, der auch ein Teilnehmer an dem Versuch ist. Er konnte die Daten, die angeblich nicht erhoben wurden, dennoch auslesen.

Das ist allerdings nur ein Problem des Pilotprojekts, der Zweck der Gesichtserkennung an öffentlichen Plätzen wäre, wie es bei der Bundespolizei heißt, die den Test durchführt, dass mit der Software "durch die Kameras erfasste Gesuchte oder Personen, von denen eine Gefahr ausgeht bzw. ausgehen könnte", erkannt werden. Schon die Formulierung lässt erkennen, dass man den Spielraum möglichst groß halten will, es eben nicht nur um die Erkennung von Menschen geht, die mit einem Haftbefehl gesucht werden, sondern auch um solche, die möglicherweise erst eine Straftat ausüben wollen.

Das Problem ist auch hier, dass eine Massenüberwachung stattfinden, bei der alle Gesichter der Menschen, die von den Kameras erfasst werden, abgeglichen werden. Findet Videoüberwachung in großem Stil wie etwa in chinesischen Städten statt, können sich Menschen durch die ganze Stadt oder auch über Städte hinweg verfolgen lassen. Zudem können durch KI-Programme gleichzeitig viele Menschen identifiziert und verfolgt werden.

Gesichtserkennung kann man austricksen, indem man an den Orten, an denen Kameras stehen, sein Gesicht teilweise mit einem Schal verdeckt, auf dem zur Verwirrung zusätzlich Gesichter zu sehen sind, einen Hut, einen Helm oder eine Sonnenbrille aufsetzt, einen Bart trägt oder die Frisur stark verändert. Auch das wird nicht mehr lange viel nützen. Britische und indische Wissenschaftler glauben, dass mit KI-Programmen auch noch Menschen prinzipiell erkennt werden können, die ihr Gesicht teilweise verdecken.

Mit einem Deep-Learning-Algorithmus, mit dem sich Muster in großen Datenmengen entdecken lassen, ist es möglich, wie die Wissenschaftler zeigen konnten, bestimmte Punkte auf dem Gesicht zu finden und dann die Abstände zwischen diesen Punkten zu messen. Erfasst wurden auch nur 14 Gesichtspunkte, vor allem um die Augen, aber auch von der Nase und vom Mund. Allerdings darf das Gesicht nicht ganz verhüllt sein, zudem ist bei dem verwendeten Algorithmus nur eine Identifizierungswahrscheinlichkeit von gerade einmal 56 Prozent beim Vergleich eines durch einen Schal oder einen Hut verdeckten Gesichts im Abgleich mit Fotos von 5 Menschen erreicht worden. Wenn zusätzlich noch eine Sonnenbrille getragen wird, sinkt die Trefferquote auf 43 Prozent.

Die Wissenschaftler gehen davon aus, dass Disguised face identification (DFI) verbessert werden kann, wenn den Programmen mehr Daten zur Verfügung hat, mit denen es lernen kann. Daher verweisen sie auf zwei Datensets mit unverhüllten und verhüllten, damit der Algorithmus auch von anderen getestet und verbessert. Es würden aber große Gesichter-Datenbanken fehlen, die zum Trainieren notwendig seien.

Die Zukunft solcher Überwachungstechniken dürfte allerdings darin liegen, möglichst viele Merkmale zu erfassen, um einen Menschen zu identifizieren. Neben der Gesichtserkennung und der Iris-Erkennung ließen sich Stimmerkennung und die Erkennung des Gangstils kombinieren. Beunruhigend ist allerdings schon die Vorstellung, dass möglicherweise teilweise Verhüllungen des Gesichts mit KI-Methoden überwunden werden können, um beispielsweise Demonstranten oder politische Aktivisten zu identifizieren.