KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Neuronales Netz erkennt Verpixeltes
US-Forscher haben ein neuronales Netz darauf trainiert, Menschen oder Zeichen auf verpixelten, verwischten oder auf andere Weise anonymisierten Bildern zu erkennen. Einfach rückgängig machen konnte das Netz die Anonymisierung zwar nicht. Aber es konnte verpixelte Gesichter mit einer Trefferquote von 50 bis 75 Prozent der gleichen Person auf einem anderen Bild zuordnen. Dies sei eine weitaus höhere Quote als schlichtes Raten, schreiben die Wissenschaftler (arXiv: 1609.00408v2).
Trainiert haben die Forscher ihr neuronales Netz mit vier Fotosammlungen, darunter eine mit 530 Berühmtheiten. Für das Trainingsset ließen sie das neuronale Netz wissen, welche Person oder welches Zeichen sich hinter welchem anonymisierten Bild verbirgt.
Die Software kann Personen allerdings nur identifizieren, wenn es bereits einen Verdacht gibt, wer sich hinter einem anonymisierten Bild verbergen könnte – und wenn es ein entsprechendes Vergleichsbild gibt. Die Wissenschaftler sehen ihr Verfahren daher als Prüfstein für künftige Anonymisierungsmethoden. JENNIFER LEPIES