Mangelnde Treffgenauigkeit könnte zum Stolperstein für Gesichtserkennung werden

Veröffentlichungsdatum:
01.09.2018
Benchmark Magazine

Die Leistungsfähigkeit der Gesichtserkennungstechnologie steht aufgrund aktueller negativer Berichterstattung auf dem Prüfstand. Daraus wachsen Bedenken hinsichtlich der Zukunft der Sicherheitsanalyse. Karen Sangha, Field Marketing Manager für Panasonic Security Solutions, erörtert die Sachlage.

Das Aufkommen analytischer Technologien, wie der Gesichtserkennung, galt in den vergangenen Jahren als positive Antwort auf den steigenden Bedarf an automatisierten Sicherheitssystemen. Gesichtsabgleiche und Verhaltensanalysen können in zahlreichen Szenarien, vom Fußballstadion bis zum großen Verkehrsknotenpunkt, zum Einsatz kommen, um dort für sinkende Kriminalitätsraten und mehr Sicherheit zu sorgen.

Angesichts der jüngsten Berichterstattung über die Ungenauigkeit zahlreicher Gesichtserkennungssysteme steht die Branche jedoch vor der Herausforderung, skeptische Benutzer von der Effektivität und den Erfolgsaussichten ihrer Lösungen zu überzeugen.

Ein von der BBC veröffentlichter Freedom of Information Artikel zeigt auf, wie verschiedene Polizeibehörden versuchten, die Technologie wirkungsvoll umzusetzen, jedoch aufgrund des ungenauen Gesichtsabgleichs scheiterten. So führte die Londoner Polizeibehörde Metropolitan Police 2016 und 2017 beim Notting Hill Carnival und bei einer Veranstaltung am Remembrance Sunday, einem Gedenktag für Kriegsgefallene, Gesichtsabgleiche mit Fotos verdächtiger Straftäter durch. Dabei wurden 102 Personen fälschlicherweise identifiziert. Die Polizeibehörde von Lancashire stellte die Nutzung der Gesichtserkennung im Jahr 2015 sogar komplett ein, weil entsprechende Tests keine überzeugenden Ergebnisse liefern konnten. Die Gesichtserkennungstechnologie von Amazon wiederum soll, laut der US-Bürgerrechtsorganisation ACLU, 28 Kongressabgeordnete mit verhafteten Straftätern verwechselt haben.

Auch die Bedenken von Gemeinden gegenüber derartigen Systemen und ihre Sorge um mögliche Verletzungen von Persönlichkeitsrechten werden in dem Bericht thematisiert.

Für unsere Branche ist es unabdingbar, diese Bedenken ernst zu nehmen und die Genauigkeit des Gesichtsabgleichs zu verbessern. Auch aus diesem Grund haben wir unser Gesichtserkennungssystem, welches die Deep Learning Technologie verwendet, auf der diesjährigen IFSEC live vorgeführt. Besucher konnten ihre Gesichter im System registrieren lassen und nutzten dafür teilweise sogar zehn Jahre alte Fotos. Anschließend hatten sie die Möglichkeit, sich zu verkleiden und zu testen, ob die Software die Gesichter trotzdem richtig zuordnet. Im Laufe von drei Tagen und 1.500 Versuchen kam es zu keiner einzigen Fehlzuordnung: Das System von Panasonic erzielte einen Genauigkeitswert von 100 Prozent – selbst beim Abgleich mit den zehn Jahre alten Fotos.

Dieser Erfolg ist auf die hohe Qualität unseres Systems und die eingesetzte Deep Learning-Technologie zurückzuführen. Dank dieser Technologie lassen sich auch Gesichter identifizieren, die konventionelle Techniken vor Probleme stellen. Gesichter, die nicht direkt von vorn aufgenommen wurden, werden exakt zugeordnet und selbst bei Gesichtern, die teilweise durch Sonnenbrillen oder Masken verdeckt sind, ist die Genauigkeitsrate noch extrem hoch.

Außerdem überzeugt das System durch geringere Kosten und einen verbesserten Workflow im Zusammenspiel mit unserem Intelligent Auto-Modus. Diese Technologie stammt aus unseren Lumix Kameras und ermöglicht eine interne Vorab-Analyse der Bilder. Erst danach werden die besten drei Aufnahmen auf dem Server bereitgestellt. Dies spart Speicherplatz und erleichtert Benutzern das Sichten der Informationen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Gewährleistung des Datenschutzes. Um das Risiko eines Cyberangriffs zu minimieren und den Schutz persönlicher Daten von Bürgerinnen und Bürgern sicherzustellen, verwenden alle unsere Systeme sichere Kennwörter, verschlüsselte Firmware und weitere Maßnahmen. Sie halten die Vorgaben der DSGVO ein und lassen sich auf zwei Arten programmieren: entweder speichert das System nur valide Daten wie etwa bekannte Straftäter, oder es speichert alle erfassten Gesichter für eine festgelegte Aufbewahrungsdauer.

All diese Leistungsmerkmale waren entscheidende Kriterien dafür, dass unsere Technologie von der US-Bundesbehörde NIST (National Institute of Standards and Technology) zur leistungsfähigsten Gesichtserkennungstechnologie der Branche gekürt wurde und bei den Benchmark Awards die Auszeichnung als „Site Protection Software des Jahres“ erhielt.

Die Zuverlässigkeit der Sicherheitstechnologie von Panasonic ist ein weiteres sichtbares Zeichen für die kontinuierlichen Innovationen, die ihr zugrunde liegen. Wir hoffen sehr, dass es uns damit gelingt, Endnutzern und Gemeinden ihre Bedenken zu nehmen und dafür zu sorgen, dass die Gesichtserkennung wieder als leistungsstarke Sicherheitstechnik wahrgenommen wird.

 

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