Gesichtserkennung oder Facial Recognition ist in den letzten Monaten immer mehr zum Thema geworden. Während einige Länder über solche Anwendungen versucht ihre Kriminalität in den Griff zu bekommen, möchten Dienste wie Facebook ihre Nutzer schneller und effektiver erkennen. Doch wie funktioniert eine solche Gesichtserkennung eigentlich?

Anfänge der Facial Recognition

Vor dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz funktionierte Gesichtserkennung ähnlich, wie es andere „biometrischen“ Dienste zur Identifizierung von Stimme, Iris oder Fingerabdruck taten. Ein Computer analysierte ein eingegebenes Bild, identifizierte sogenannte Marker und verglich diese spezifischen Punkte mit Aspekten auf Vergleichsfotos. Hat das Programm besonders viele Ähnlichkeiten identifiziert, wurden die Ergebnisse ausgegeben.

 

Funktionalität der Facial Recognition

Einfach erklärt, ersetzt die Software die Bildquelle durch eine Version, die besondere, für die Gesichtserkennung relevante Merkmale hervorhebt. Bei komplexeren Farbsystemen werden dabei alle Pixel im Vergleich zu den umliegenden Details verglichen, um eine Gemeinsamkeit zu entdecken.

Die einfachen Analyseprogramme stießen jedoch schnell an ihre Grenzen. Der wirkliche Durchbruch gelang daher erst mit Aufkommen der künstlichen Intelligenz und speziell dem Deep Learning.
Durch einen beschrifteten maschinellen Lerndatensatz wird dabei das Lernen der Maschine befördert und die Ergebnisse werden präziser. Heute können Maschinen aufgrund dieser Übungen nicht nur Menschen erkennen, sondern auch spezielle Merkmale interpretieren. Sie erkennen so, welches Geschlecht der betrachtete Mensch hat, wie alt er ist oder welche Laune er hat.
Firmen in Japan nutzen diese Anwendungen daher beispielsweise, um die für eine spezielle Zielgruppe von besonderen Produkten zu überzeugen. So wird beispielsweise ein Energy Drink eher einer müden Person empfohlen, während einem Teenager eher ein Softdrink offeriert wird.

Facial Recognition ist aktuell ein Thema, welches absolut auf dem Vormarsch ist. Von Anwendungen in der Industrie und in der Vermarktung abgesehen, bietet es zudem viele Potenziale im Smart Home Bereich, wo die intelligenten Gerätschaften den jeweiligen Bewohner erkennen und individuelle Angebote ausgeben.

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