Scan-Algorithmen: Wie sie tracken, woran sie scheitern
Wenn Kameras überwachen, scannen sie Kennzeichen, Gesichter oder menschliches Verhalten: nicht immer fehlerfrei, nicht immer transparent.
(Bild: Thorsten Hübner)
An immer mehr öffentlichen und privaten Orten tauchen Überwachungskameras auf. Was genau sie analysieren und ob sie dies im Rahmen der geltenden Gesetze tun, sieht man ihnen von außen nicht an. In Parkhäusern und auf Firmenparkplätzen erfassen schrankenlose Systeme die Nummernschilder ein- und ausfahrender Pkws, um die Parkzeit zu ermitteln und unberechtigtes Parken zu sanktionieren. Mitunter kontrollieren sie auch per Laufwege-Tracking auf Parkplätzen "Nur für Kunden", ob der Fahrer tatsächlich in den Laden geht oder das Gelände verlässt.
Häufig müssen dann Datenschützer oder Gerichte entscheiden, ob eine spezifische Technik rechtskonform verwendet wird oder werden kann. Dazu müssen sie mitunter tief in die komplexen Verfahren eintauchen, um die dafür relevanten (technischen) Details zu finden und deren Auswirkungen nachzuvollziehen.
Nahezu jede Anwendung birgt ihre eigenen technischen Herausforderungen: Mal gilt es, eher simple Objekte zu erfassen, die sich aber sehr schnell bewegen; ein Beispiel dafür ist die Nummernschilderkennung im fließenden Verkehr. Andere bewegen sich nur gemächlich oder stehen, was für die Objekterkennung ideal ist. Dies trifft in der Regel auf Personen an öffentlichen Plätzen zu. Dafür sind ihre Gesichter wesentlich schwerer zu unterscheiden als Nummernschilder, weil viel mehr und subtilere Merkmale zu berücksichtigen sind als bei den normierten Autokennzeichen.
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