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Zu Beginn der Pandemie waren Algorithmen zur Gesichtserkennung überfordert mit dem Mund-Nase-Schutz. Die Fehlerquote war hoch. Doch die Software hat dazugelernt, zeigt ein Bericht des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology.

Die Algorithmen zur Gesichtserkennung werden wieder besser darin, Menschen trotz Mund-Nase-Schutz zu erkennen, berichtet das Techblog The Verge.

Wie viele andere Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) basiert auch die Software für Gesichtserkennung auf künstlichen neuronalen Netzen. Um Menschen auf Fotos oder vor der Kamera des Smartphones zu erkennen, brauchen neuronale Netze ein gewisses Training, sagt Deutschlandfunk-Nova-Reporterin Martina Schulte. Die Netze bestehen aus mehreren Schichten, über die Bilder eingespeist werden. Sie werden über Zwischenschichten verarbeitet und innerhalb einer weiteren Schicht wird die Funktion ausgeführt – wie zum Beispiel die Gesichtserkennung.

"Die neuronalen Netze der Software für Gesichtserkennung waren durch die Masken zunächst sehr verwirrt."
Martina Schulte, Deutschlandfunk-Nova-Reporterin

Mit Ausbruch der Coronavirus-Pandemie und dem Tragen von Mund-Nase-Schutz war die Software für Gesichtserkennung zunächst überfordert und auch verwirrt. Zu Beginn der Krise hatte das US-amerikanische National Institute of Standards and Technology (NIST) festgestellt, dass bei Menschen mit Maske eine Fehlerquote zwischen 5 und 50 Prozent vorgelegen hat – auch darüber hat The Verge berichtet. Das heißt, dass teils nicht einmal jedes zweite Gesicht mit Maske von den Algorithmen zur Gesichtserkennung korrekt erkannt wurde.

Hohe Fehlerquote bei Gesichtserkennung

Das NIST hat 150 verschiedene Algorithmen zur Gesichtserkennung getestet. Interessanterweise waren schwarze Masken für die KI herausfordernder als blaue. Außerdem wurde festgestellt: Je besser und je kompletter die Maske die Nase verdeckt, desto weniger gut können Algorithmen die Person identifizieren. Was logisch ist.

Nach einer gewissen Zeit hat das NIST die Erkennungsfähigkeiten von Algorithmen zur Gesichtserkennung nochmal überprüft und dazu einen Bericht vorlegt (hier als PDF). Das Ergebnis lautet: KI hat deutliche Fortschritte gemacht. Die Software hat zwar weiterhin eine höhere Fehlerquote bei Gesichtern mit Maske im Vergleich zu Gesichtern ohne, aber die Differenz ist nicht mehr so hoch.

"Bei Gesichtern mit Maske ist der Algorithmus zwar immer noch etwas schlechter als bei unbedeckten Gesichtern, aber nicht mehr so deutlich."
Martina Schulte, Deutschlandfunk-Nova-Reporterin

Bei Gesichtern ohne Maske beträgt die Fehlerquote einer KI im Schnitt 0,3 Prozent und bei Gesichtern mit Maske sind es jetzt "nur" noch 5 Prozent - also zehnmal besser als zu Beginn der Pandemie. Die Fünf-Prozent-Fehlerquote bezieht sich dabei zudem ausschließlich auf die Masken, die einen Großteil des Gesichts bedecken.

"Bei wenigen KIs betrug die Fehlerquote selbst mit Maske nur noch 0,05 Prozent."
Martina Schulte, Deutschlandfunk-Nova-Reporterin

Und es gibt noch eine bemerkenswerte Zahl: Bei den Strebern unter den über 150 getesteten Algorithmen hat die Fehlerquote selbst mit Maske nur noch 0,05 Prozent betragen. Das war bei acht der getesteten Softwares der Fall.

Das heißt, dass man inzwischen wieder die Möglichkeit nutzen kann, das Smartphone über die Gesichtsbiometrie zu entsperren – auch mit Maske auf. Dazu berichtet das Techblog T3N.

Gefahren durch Gesichtserkennung

Doch die Software hat auch ein großes Gefahrenpotential. Sie verbreitet sich immer weiter, nicht nur Behörden sammeln Fotos von uns in großen Datenbanken, auch private Unternehmen saugen unsere Gesichter aus den sozialen Medien. Über die umstrittene US-Firma Clearview haben wir berichtet. Sie hat bereits drei Milliarden Fotos aus den sozialen Netzwerken gesammelt und mit Namen versehen.