Software erkennt Gesichter so gut wie der Mensch

Facebooks "DeepFace" versucht nicht, Gesichtern Namen zuzuordnen, sondern stellt fest, ob zwei Bilder dieselbe Person zeigen. Das funktioniert erstaunlich gut.

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  • Tom Simonite

Facebooks "DeepFace" versucht nicht, Gesichtern Namen zuzuordnen, sondern stellt fest, ob zwei Bilder dieselbe Person zeigen. Das funktioniert erstaunlich gut.

Wenn ein Mensch einschätzen soll, ob auf zwei Fotos dieselbe Person abgebildet ist, liegt er in 97,53 Prozent der Fälle richtig. Die von Facebook entwickelte Software "DeepFace" erreicht bei derselben Aufgabe eine Trefferquote von 97,25 Prozent. Dabei spielen unterschiedliche Lichtverhältnisse oder die Ausrichtung der Person keine Rolle.

"Im Vergleich zu früheren Programmen hat sich die Fehlerrate um mehr als ein Viertel reduziert", sagt Yaniv Taigman. Er arbeitet bei Facebook im Team für künstliche Intelligenz. "DeepFace" hat er zusammen mit seinen Kollegen Ming Yang, Marc'Aurelio Ranzato und Lior Wolf, einem Professor der University Tel Aviv, entwickelt. Die Software versucht nicht, Gesichtern Namen zuzuordnen, sondern stellt fest, ob zwei Bilder dieselbe Person zeigen. Allerdings könnte die zugrundeliegende Methode auch bei der ersten Aufgabe helfen. Facebook könnte mit ihrer Hilfe beispielsweise genauere Vorschläge geben, wen Nutzer auf neu hochgeladenen Fotos taggen sollten.

DeepFace funktioniert über das sogenannte "Deep Learning". In diesem Fachbereich der künstlichen Intelligenz sollen Netzwerke aus simulierten Neuronen lernen, in großen Datenmengen Muster zu erkennen. Neben Facebook setzen auch andere Unternehmen seit einigen Jahren auf diese Technik. "DeepFace" besteht aus neun Schichten von simulierten Neuronen, die über mehr als 120 Millionen Verbindungen miteinander vernetzt sind. Um es zu trainieren, benutzten die Forscher vier Millionen Fotos mit Gesichtern von fast 4000 Menschen – allesamt aus dem Vorrat an Facebook-Nutzern.

Die Software verarbeitet die Bilder in zwei Schritten: Zunächst korrigiert sie mit einem 3-D-Modell eines durchschnittlichen Gesichts den Winkel, sodass die Person auf dem Bild genau nach vorn schaut. Dann berechnet ein simuliertes neuronales Netz eine numerische Beschreibung davon. Wenn es genug Übereinstimmungen zwischen zwei Fotos gibt, schließt das Programm daraus, dass auf ihnen dieselbe Person zu sehen sein muss. Die finale Software-Version wurde mit einem Standard-Datensatz getestet, mit dem Wissenschaftler ermitteln, wie gut sowohl Gesichtsverarbeitungs-Programme als auch menschliche Probanden abschneiden.

"DeepFace" ist vorerst noch ein Forschungsprojekt. Facebook veröffentlichte vor Kurzem einen Fachartikel darüber. Die Forscher werden ihre Arbeit zudem im Juni auf der "IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition" präsentieren, "um Rückmeldungen aus der Forschungscommunity zu erhalten", sagt Taigman. Für Gesichtserkennungsforscher Neeraj Kumar von der University of Washington bestätigen die Facebook-Resultate, dass neuronale Netzwerke, denen große Datenmengen eingespeist werden, das Maschinenlernen signifikant voranbringen können. (bsc)