Smartphone nutzt biometrische Gesichtserkennung zur Authentifizierung

Gesichtserkennung: Funktionsweise biometrischer Verfahren

Das Europäische Parlament stellte sich am 06. Oktober 2021 gegen automatisierte Gesichtserkennung und biometrische Massenüberwachung im öffentlichen Bereich. Warum spricht sich das Europäische Parlament dagegen aus? //Von Joris Hampel und Carina Laßek 

Von der Entsperrung des Smartphones bis zu Patienten-Check-ins im Krankenhaus. Die Ausbreitung der Gesichtserkennung ist nicht mehr zu stoppen. Gesichtserkennung kommt mithilfe von Apps oder anderen Technologien in unzähligen Bereichen zum Einsatz. Die rasante Entwicklung der Technologie bringt sowohl Vorteile als auch Nachteile und Herausforderungen mit sich.

Neue Gesetzte zur Massenüberwachung

Um ein Verbot von Massenüberwachung zu erreichen haben sich zahlreiche zivilgesellschaftliche Organisationen aus Europa zu einer Bürgerinitiative zusammengeschlossen. Mit deutlicher Mehrheit hat sich das Europäische Parlament im Oktober 2021 gegen biometrische Massenüberwachung in der Europäischen Union ausgesprochen. Dieser Beschluss des Parlaments ist rechtlich nicht bindend, zeigt jedoch deutlich, wie das Parlament zur Massenüberwachung steht. Die Regelungen dafür werden bei bevorstehenden Verhandlungen um die Verordnung zur Regulierung von künstlicher Intelligenz festgelegt.

Was genau wird am menschlichen Gesicht eigentlich erkannt und was macht uns einmalig?
Bild via unsplash.com, Grafik: Carina Laßek

Was ist Gesichtserkennung?

Die Gesichtserkennung ist ein biometrisches Verfahren, das in der Lage ist, eine Person anhand eines beliebigen Merkmals ihres Gesichts zu identifizieren. Zu diesen Merkmalen gehören unter anderem die Gesichtsform sowie die geometrische Anordnung von Ohren, Nase, Mund und Augen. Die Gesichtserkennung prüft teilweise auch Augen- und Hautfarbe. Bei dieser Methode zur biometrischen Identifikation werden gesichtsbiometrische Merkmale und Daten überprüft und analysiert.

Funktionsweise biometrischer Verfahren

Die Biometrie ist eine Authentifizierungsmethode, die durch den Vergleich biologischer Merkmale Personen identifizieren kann. Das können neben dem Gesicht der Fingerabdruck, die Netzhaut, die Stimme oder andere biometrische Merkmale sein. Bei allen Systemen der biometrischen Erkennung ist das Grundprinzip gleich: Zunächst wird die zu erkennende Person im System, zum Beispiel am Smartphone, registriert. Dafür werden ihre biometrischen Merkmale vermessen und ins System eingespeichert. Ein Algorithmus erstellt dann aus dem Originalbild einen Datensatz, den er mit der Identität der Person in einer Datenbank, dem sogenannten Template speichert. Während die Gesichtserkennung abläuft, vergleicht der Algorithmus die Template mit den aktuellen biometrischen Merkmalen der Person. Stimmen die Merkmale zu einem bestimmten Mindestmaß überein, meldet das System die Erkennung des Nutzers.

Verwendete Verfahren in der biometrischen Gesichtserkennung

Die Forschung zur Gesichtserkennung begann im Jahr 1964, seitdem verringert sich die Fehlerquote der Technologien ständig. Das "Template-Matching" ist ein sehr häufig eingesetztes Verfahren. Das Verfahren versucht die Ähnlichkeit zwischen einem Template und einem Bild zu berechnen. Dafür werden Gesichtsregionen, wie beispielsweise Augenpartie, Mundpartie oder Nasenpartie von einem Algorithmus vorgegeben, die im Gesichtsbild gesucht werden. Diese grafischen Merkmale werden mathematisch mit den entsprechenden Bereichen des Referenzbildes kombiniert, sodass daraus eine Ähnlichkeit der Bereiche berechnet werden kann.

Beim "Elastic Bunch Graph Matching" (Elastische Graphen) werden durch grafische Analyse markante Stellen (Knoten) im Gesicht gesucht und über Linien zu einem Gittermodell verbunden. Anhand des Gittermodels eines normierten Gesichts wird das zu verarbeitende Gesichtsbild in die frontale Ansicht gedreht. Durch Verschiebung und Stauchung der Gittermodelle wird die Lage der Knoten zweier Gesichtsbilder verglichen.

Bei der Gesichtserkennung mit Hilfe "Geometrischer Merkmale" werden ähnlich wie beim "Elastic Bunch Graph Matching" markante stellen des Gesichts ermittelt. Die relative Position der Merkmale zueinander wird als Zahlenwerte in einem Vektor gespeichert. Zwischen diesem und dem Referenzbild werden dann die Abstände bestimmt.

Bei einem anderen Verfahren werden "Eigengesichter" gesammelt und so kombiniert, dass sie dem zu verarbeitenden Bild so ähnlich wie möglich sind. Das Verfahren beruht auf der Hauptkomponentenanalyse. Zuerst werden mindestens vier quadratische Grauwertbilder einer Person gesammelt. Diese müssen sich in Lichtverhältnisse und Emotionen unterscheiden. Aus den Gesichtern wird dann ein Durchschnittsgesicht gebildet, anschließend berechnet der Algorithmus für jedes Bild der Differenzwert zu dem Durchschnittsgesicht. Aus dieser Differenz werden dann die "Eigenfaces" gebildet. Um eine Person zu identifizieren, zerlegt das Verfahren das vorliegende Bild in ihre Eigengesichter-Komponente und berechnet dann die Ähnlichkeit durch einen Vektor.

Vorteile der Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung soll das Leben bequemer macht. Das Gesicht reicht aus, um zu bestätigen, wer wir sind.  Die Verfahren mögen zwar kompliziert klingen, sind aber für den Benutzer einfacher, als lange Passwörter einzugeben oder sich lange Kombinationen aus Sonderzeichen zu merken. Zudem sollen Gesichtserkennungssysteme ein hohes Maß an Sicherheit bieten. Passwörter oder Pins können einfach komprimiert werden. Das Gesicht nicht.

Anwendungsgebiete von Gesichtserkennung

"Grundsätzlich begegnet uns die Gesichtserkennung in zwei Bereichen im Alltag", so Nikolaus Bauer vom Bayerischen Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt). Sie wird teilweise zur Kontrolle des Grenzübergangs genutzt, sowie zur Autorisierung am Smartphone.

Das eigene Gesicht gelangt teils schon beim Upload auf Social Media-Plattformen in Datenbanken, die an Behörden verkauft werden.

In welchen Datenbanken das eigene Gesicht auftaucht, ist oft nicht transparent ersichtlich. Grafik: Carina Laßek

Bei einem Pilotprojekt wurden in Berlin ein Jahr lang Gesichtserkennungsmethoden getestet. In 80 Prozent der Fälle kann die Software Personen wiederkennen. Im Gesundheitswesen spielt die Gesichtserkennung beispielsweise bei der Patientenregistrierung oder medizinischen Diagnose eine wichtige Rolle. So gelang es dem National Human Genome Research Institute mithilfe von Gesichtserkennung das DiGeorge-Syndrom frühzeitig zu diagnostizieren. "Im Bereich der Polizei- und Verfassungsbehörden wird Gesichtserkennung eingeschränkt eingesetzt," so Nikolaus Bauer. Sie werden zum Beispiel für die Suche nach Opfern von Kriminalität in Datenbanken, zur Abwehr drohender Terrorattacken oder zur Auffindung mutmaßlicher Straftäter benutzt. Behörden dürfen Personen mithilfe der Polizeilichen Datenbank abgleichen. "Eine gesetzliche Rechtsgrundlage für den Einsatz der Systeme ist nicht gerechtfertigt." Behörden dürfen Personen mithilfe der polizeilichen Datenbank nur in eng bestimmten Fällen und nur mit Einwilligung der Betroffenen abgleichen, erklärt Nikolaus Bauer.

Biometrische Gesichtserkennung birgt Risiken

Im Lauf der Zeit verändern sich die verwendeten biometrischen Merkmale. Deshalb ist der Vergleich teilweise fehlerhaft. Deshalb erfassen Erkennungssysteme die Merkmale niemals gleich. Die Entscheidung über übereinstimmend oder nicht beruht deshalb auf einem vorher eingestellten Toleranzbereich, wo das System biometrische Daten als "gleich" oder "ungleich" erkennt. Jurist, Politiker und Bürgerrechtler Patrick Breyer sieht die Gesichtserkennung kritisch: "Sie verdächtigen zu Unrecht unschuldige Bürgerinnen und Bürger, diskriminieren systematisch unterrepräsentierte Gruppen und gefährden die freie Gesellschaft." Der Europaabgeordnete ruft zur Unterstützung der europaweiten Bürgerinitiative Reclaim Your Face auf. Zudem verschaffe sich die Technologie ohne unser Wissen Zugang zu persönlichen Daten. Menschen, die an einer Demonstration teilnehmen, könnten davon abgehalten werden, weil sie Angst vor den Konsequenzen haben, so Breyer. Darüber hinaus funktionierten Gesichtserkennungssysteme bei weißen männlichen Gesichtern recht gut, hingegen seien sie bei Menschen mit anderem ethnischen Hintergrund oft ungenau.

Teaserbild: Biometrische Gesichtserkennung am Smartphone //  Bild via unsplash.com, Grafik: Carina Laßek

Die Autor:innen

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Joris Hampel

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Carina Laßek

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