Tattoo erkannt, Gefahr gebannt?

Während Technologien der Gesichtserkennung schon weit voran geschritten sind, sollen Algorithmen jetzt Tätowierungen auf Fotos automatisch erkennen. In den USA ist das für das FBI bei der Strafverfolgung interessant.

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Von
  • Jennifer Lepies

Während Technologien der Gesichtserkennung schon weit voran geschritten sind, sollen Algorithmen jetzt Tätowierungen auf Fotos automatisch erkennen. In den USA ist das für das FBI bei der Strafverfolgung interessant.

Die Träne unter dem Auge oder drei Punkte zwischen Daumen und Zeigefinger – Tattoos haben gerade unter Gefängnisinsassen besondere Bedeutungen. Doch auch außerhalb der Mauern sind die Bilder unter der Haut längst in der Gesellschaft angekommen. Über sechs Millionen Deutsche sind laut einer Untersuchung der Bochumer Uniklinik tätowiert. In den USA trifft das, einer Umfrage des Senders Fox News zufolge, auf jeden fünften Erwachsenen zu. Das FBI will sich die starke Verbreitung bei der Strafverfolgung zu Nutze machen und eine automatische Tattoo-Erkennung in Fotos in die Polizeiarbeit integrieren. US-Computerwissenschaftler des National Institute of Standards and Technology (NIST)
haben dazu einen Wettbewerb organisiert. Wie das Magazin Nature berichtet, zeigten sechs Teams, was ihre Algorithmen bereits leisten können.

Verschiedene Anforderungen galt es dabei zu beachten: Beispielsweise sollte dasselbe Tattoo auf derselben Person in verschiedenen Fotos erfasst werden – um etwa nachzuweisen, dass eine bestimmte Person sich an verschiedenen Orten aufgehalten hat. Auch ähnliche Tätowierungen bei verschiedenen Menschen spielen eine Rolle, zum Beispiel um Mitglieder einer Gang zu identifizieren. Außerdem sollte eine Software Teile eines Tattoos erkennen und feststellen, dass es zu einem größeren Gesamtmotiv gehört.

Tätowierung soll ergänzende Hinweise geben

Der Weg über eine Identifizierung via Software soll die bisherige Methode ablösen: Kriminalisten müssen große Datenbanken nach der passenden Körperkunst durchforsten. Das kostet viel Zeit – nicht nur bei der Ermittlungsarbeit. Auch in Situationen, wie an einer Grenze, könnten die Polizisten die Software einsetzen. „Sie müssen wissen, ob eine Person eine Bedrohung darstellt – und das in sehr kurzer Zeit“, erklärt Daniel Olson, Kryptoanalytiker beim FBI. Gehört eine Person zu einer Gang oder kriminellen Gruppe: Eine Tätowierung könnte darauf hinweisen.

Gerade weil die Körperbilder in ihren Designs aber so vielfältig sind, sei eine automatische Erkennung komplizierter als bei einer Gesichtserkennung, meint Landis Huffman, Wettbewerbs-Teilnehmer und Ingenieur im Forschungsunternehmen MITRE. Mit seinem Team nutzt er eine gewöhnliche Bilderkennungstechnik. Die sogenannte skaleninvariante Merkmalstransformation kommt zum Einsatz, um Bilder zu einem Panorama zusammenzufügen oder Objekte in Videos zu erkennen. Der Algorithmus sucht dazu in den Bildern nach übereinstimmenden Merkmalen, ungeachtet von Verschiebungen, Drehungen oder Skalierungen. Diese Technologie hat Huffman für die Tattoo-Erkennung mit einer neuen Funktion ausgestattet: Der Suche nach hautfarbenen Stellen neben nicht-hautfarbenen Stellen.

Deutsche Beteiligung im US-Wettbewerb

Mit einem Team des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) waren auch deutsche Wissenschaftler im Wettbewerb vertreten. Das IOSB hatte bereits in dem EU-Projekt FASTID zur automatischen Bilderkennung geforscht. Hauptsächlich sollten dabei durch eine neue Datenbank Opfer einer Katastrophe anhand von besonderen Körpermerkmalen, wie zum Beispiel Tattoos, schneller identifiziert werden.

Für die Organisatorin des Wettbewerbs, die NIST-Mitarbeiterin Mei Ngan, zeigte sich, dass „die aktuellsten Algorithmen Tätowierungen recht gut detektieren, dasselbe Tattoo einer Person in verschiedenen Bildern wiedererkennen und sich Ausschnitte innerhalb eines größeren Körperbildes gut finden lassen.“ Weitere Arbeit sei aber noch nötig, um ähnliche Tattoos bei verschiedenen Personen zu ermitteln und ein Bild einer Tätowierung anhand einer Zeichnung zu finden.

(jle)