US-Forscher: Schutzmasken erhöhen Fehlerquote bei Gesichtserkennung

Verschlechtert das Tragen von Gesichtsmasken die Fähigkeit von Systemen zur Gesichtserkennung? US-Forscher sehen bei einem Test höhere Fehlerraten.

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Das Tragen von Gesichtsmasken kann nicht nur zur Pandemie-Prävention dienen, sondern auch Algorithmen zur Gesichtserkennung durcheinanderbringen. Das hat eine Auftakt-Studie von Forschern der US-Standardisierungsbehörde NIST ergeben, auf die noch weitere folgen sollen. So hätten im Testfeld selbst die 89 besten Algorithmen Fehlerraten zwischen 5 Prozent und 50 Prozent erreicht, wenn es darum ging, Bilder einer Person mit und ohne Maske einander korrekt zuzuordnen.

Insgesamt 6 Millionen Bilder seien für die Studie verwendet worden, teilte die Behörde mit. Die Aufgabe war, bei jeweils zwei einzelnen Bildern zu prüfen, ob es sich um dieselbe Person handele. Also ein Setting ähnlich zum Beispiel der Funktion, ein Smartphone über Gesichtserkennung zu entsperren.

Bei den Bildern kamen auch keine echten Masken zum Einsatz, sondern digital eingefügte Farbflächen. Dabei habe man neun verschiedene Varianten verwendet, die sich bei Form, Farbe und Abdeckung der Nase unterschieden, um so der Vielfalt realer Masken nahezukommen. Die Leistung bei der Erkennung wurde dann mit der beim Abgleich komplett unmaskierter Bilder verglichen.

Unter anderem sei dabei aufgefallen, dass ein höherer Abdeckungsgrad der Nase die Genauigkeit senke. Runde Masken hätten gegenüber anderen Formen weniger große Fehlerraten erzeugt. Und die Farbe Schwarz scheint zumindest im Vergleich zu Blau die Probleme bei der Erkennung zu erhöhen. Was die Art der Fehler angeht, handele es um eine Erhöhung von "false negatives", also eine fälschliche Nichterkennung der Person. Die Rate der "false positives", also der falschen Zuordnung, dass zwei Bilder dieselbe Person zeigen, sei stabil geblieben, mitunter sogar leicht gesunken.

Studienautorin Mei Ngan betonte, dass aber nur Algorithmen auf den Prüfstand kamen, die vor Ausbreitung des Corona-Virus entwickelt wurden. Im Laufe des Sommers will die NIST noch weitere Studien durchführen. So sollen Algorithmen getestet werde, deren Technik die teils verhüllten Gesichter der Pandemiezeit berücksichtigen. Ebenfalls sei auch eine Studie mit geänderter Aufgabe geplant, bei der abgefragt werde, ob die Person auf einem Bild in einer Datenbank bekannter Bilder zu finden sei.

"Was die Genauigkeit bei Gesichtsmasken betrifft, erwarten wir, dass sich die Technologie weiter verbessert", zeigte sich Ngan optimistisch über die Fähigkeiten der Gesichtserkennung.

(axk)