Gesichtserkennung: Wie sie funktioniert und wann sie versagt

Erste Systeme zur Gesichtserkennung ließen sich von Fotos täuschen. Hersteller halten mittlerweile mit maschinell trainierten Systemen und 3D-Technik dagegen.

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Dass Menschen Individuen sind, offenbart fast jede Faser ihres Körpers, an manchen Stellen lässt sich das ganz besonders gut messen: Nicht einmal die Gesichter eineiiger Zwillinge stimmen exakt überein, dasselbe gilt für Fingerabdrücke sowie Iris- und Venenmuster. Biometrie ist die Kunst, diese einzigartigen Merkmale so geschickt zu vermessen, dass sie sich leicht vergleichen lassen – und damit zum Wiedererkennen oder Auseinanderhalten von Personen taugen.

Doch das ist leichter erdacht als getan. Bei Gesichtern erschweren Mimik, Alterung, Sonnenbrillen, Bartwuchs, ungünstige Perspektiven und inhomogene Lichtverhältnisse den Abgleich, bei Fingerabdrücken verfälschen Schmutz, Schweiß und Fett das Ergebnis. Generell profitieren sämtliche Verfahren enorm von den Durchbrüchen im maschinellen Lernen sowie ausgeklügelten Kamera-Sensor-Kombinationen. Doch nach wie vor gibt es gravierende Qualitätsunterschiede. Deshalb sollten sich Käufer und Anwender möglichst umfassend über ein System informieren, bevor sie ihm vertrauen.

Unabhängig davon, ob man Gesichter, Venen oder Fingerabdrücke vermisst, läuft biometrische Erkennung prinzipiell folgendermaßen ab: Das System bekommt ein Bild gezeigt oder nimmt es selbst auf und vergleicht dieses mit einem Referenzbild. Ob die beiden übereinstimmen, prüft ein Algorithmus, der die Fotos nach demselben Schema vermisst und daraus eine normierte Beschreibung fertigt.

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