Gesichtserkennungs-Technologie erklärt... in weniger als 100 Worten
Eine zunehmend vernetzte und komplexe Welt bietet den Verbrauchern neue Möglichkeiten für die individuelle Bereitstellung von Waren, Dienstleistungen und Erfahrungen. Dieser Trend zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung, stellt aber die Verantwortlichen für Öffentlichkeit und Sicherheit vor die Herausforderung, Stabilität zu gewährleisten, ohne die Rechte von Bürgern und Unternehmen zu verletzen.
Künstliche Intelligenz hat bereits Lösungen für viele der modernen Probleme von Industrie und Gesellschaft geliefert, insbesondere durch die Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie. Diese Art von Technologie nutzt die digitale Abbildung der physischen Erscheinung eines Benutzers (in der Regel des Gesichts), um ein Profil zu erstellen, das in einer privaten Datenbank gespeichert wird. Das System bleibt inaktiv, bis eine zukünftige Eingabe mit dem gespeicherten Bild übereinstimmt, was dann eine vorher festgelegte Reaktion auslöst.
Es ist 7:00 Uhr und Sie sind früher in Ihrem Büro angekommen als die Empfangsdame, die Sie normalerweise in das Gebäude lässt. Ohne nachzudenken, nehmen Sie Ihren biometrischen Ausweis heraus und scannen ihn über ein Bedienfeld. Eine Kamera wird aktiviert, nimmt Ihr digitales Foto auf und die Bürotür schwingt auf.
Die Gesichtserkennungstechnologie Ihres Büros hat soeben einen "Qualitätscheck" durchgeführt, bei dem Ähnlichkeiten zwischen dem Bild, das zuvor auf Ihrem Firmenausweis gespeichert wurde, und dem gerade aufgenommenen Foto festgestellt wurden. Das System hat auch Dutzende Ihrer einzigartigen Körpermasse analysiert und festgestellt, dass Ihr Aussehen mit der Benchmark in seiner Datenbank übereinstimmt. Daher hat es Ihnen die Eingabe erlaubt.
Wie funktioniert es wirklich?
Die Gesichtserkennungstechnologie ist so konzipiert, dass sie die Art und Weise widerspiegelt, wie Menschen neue Bekannte sehen und sich an sie erinnern, z. B. durch ihr rubinrotes Haar. Auf dieselbe Weise erstellt eine Gesichtserkennungsplattform ein digitales "Gedächtnis" der neuen Person und speichert es als Profil. Sie kann dem Profil dann jedes Mal zusätzliche Daten zuweisen, aktualisieren und speichern, wenn es eine Übereinstimmung zwischen einer empfangenen Eingabe und dem Benchmark-Profil bzw. Bild gibt.
Im Gegensatz zum menschlichen Gedächtnis nutzt die Technologie jedoch ausgeklügelte Algorithmen, um eine numerische Grundlage für jedes einzigartige Profil zu erstellen. Eine bestimmte Plattform kann ein Bild verwenden, um bestimmte Dimensionen zu generieren, z. B. den Abstand zwischen Nase und Kinn oder zwischen den beiden Augen einer Person. Je mehr Dimensionen ein System erhält, desto grösser ist die Einzigartigkeit des Profils, aber desto effizienter wird das System auch bei der Identifizierung von exakten Übereinstimmungen.
Ist es skalierbar und wird es wachsen?
Der Markt für Gesichtserkennungstechnologie mit Anwendungen in den Bereichen Sicherheit und soziale Medien wird sich zwischen 2017 und 2022 verdoppeln und schätzungsweise 8 Milliarden US-Dollar pro Jahr erreichen. Die zunehmende Auflösung digitaler Bilder in Verbindung mit dem Wachstum der Computer- und Rechenleistung sorgt dafür, dass die Gesichtserkennungstechnologie an Umfang und Effizienz zunehmen wird. So kann der Facebook-eigene Algorithmus zur Bilderkennung bereits jetzt Übereinstimmungen mit einer Effizienz von bis zu 97 Prozent erkennen.
Der Anwendungsbereich der Gesichtserkennung beschränkt sich nicht nur auf die Identifizierung von Verbrauchern, sondern erstreckt sich auch auf die Erkennung von Produkten während des gesamten Herstellungsprozesses. Hersteller können die Technologie nutzen, um die Erkennung von Produktfälschungen und Defekten in Montagelinien zu automatisieren. Das als "maschinelles Sehen" bezeichnete Konzept eignet sich hervorragend für den Einsatz in der Lagerhaltung und bei der Auffüllung von Lagerbeständen in Lagern und Einzelhandelsgeschäften. Eines der besten Beispiele dafür ist der Amazon Go Store.
Was sind die Grenzen der Technologie?
Trotz der wachsenden Aufmerksamkeit für die breite Anwendung in der Industrie und auf dem Markt gibt es immer noch Bedenken hinsichtlich der ethischen Anwendungen und der Einschränkungen der Privatsphäre. Mit Kameras, die ständig filmen und Bilder aufnehmen, fühlen sich die Bürger möglicherweise machtlos, Unternehmen und Einzelpersonen daran zu hindern, ihr Bildnis, ihre Handlungen und Vorlieben in einer unzugänglichen Datenbank zu erfassen, zu speichern und zu analysieren.
Ebenso sind einige Gesichtserkennungsplattformen bei schlechten Lichtverhältnissen nicht sehr leistungsfähig und weniger gut in der Lage, zwischen Menschen verschiedener Ethnien zu unterscheiden. Dies stellt eine zusätzliche ethische und effiziente Herausforderung dar, da es die Leistung des Systems einschränkt und Personen möglicherweise dem Risiko einer falschen Identifizierung aussetzt.
Wie kann die Industrie die Technologie nutzen?
Die Begeisterung der Industrie und der Verbraucher für die Gesichtserkennungstechnologie wird zweifellos ihre Reife und Verfeinerung weiter vorantreiben. Vorerst empfehlen wir jedoch, die Gesichtserkennung als ergänzende Funktion zu nutzen, anstatt bestehende Prozesse zu ersetzen, bis die Technologie sich weiter entwickelt hat.
Dieser symbiotische Ansatz konzentriert sich darauf, die Vorteile der Technologie zu nutzen und gleichzeitig die bekannten Schwachstellen zu minimieren. Paradebeispiele für diesen Ansatz sind die Art und Weise, wie die Gesichtserkennung die traditionellen Identitätskontrollen an Flughäfen unterstützt, oder die Art und Weise, wie Facebook bestätigt, ob ein Benutzer einen Kontakt in einem Foto "markieren" möchte.
