Wie funktioniert eine Gesichtserkennungssoftware?
Kredit: Medical News Today
Gesichtserkennungssoftware verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um ein Gesicht mit einem anderen zu vergleichen. Die Möglichkeiten der Technologie sind sowohl besorgniserregend als auch außergewöhnlich.
Gesichtserkennungssoftware ist eine der Krönungen des maschinellen Lernens. Es kann verwendet werden, um Ihr Telefon zu entsperren oder Kriminelle zu jagen, und es steckt noch in den Kinderschuhen.
Wie ein Großteil der künstlichen Intelligenz wird die Gesichtserkennung jedoch von der allgemeinen Bevölkerung nicht allgemein verstanden. Es wäre für viele Facebook-Nutzer wahrscheinlich eine ziemliche Überraschung, wenn Sie ihnen sagen würden, dass KI dabei hilft, ihre Freunde auf Fotos auf der Website zu markieren. Haben die Maschinen uns heimlich infiltriert, ohne es uns zu sagen?
Die Technologie ist nicht so heimtückisch, wie die Verschwörungstheoretiker vermuten lassen. Gesichtserkennungssoftware ist jedoch immer noch eine fantastische Einführung in das maschinelle Lernen, da sie relativ einfache Algorithmen verwendet, insbesondere im Vergleich zu vielem, wozu künstliche Intelligenz in der Lage ist.
Um die Gesichtserkennung zu verstehen, ist es wichtig zu verstehen, wie maschinelles Lernen als Ganzes funktioniert.
Die Grundlagen des maschinellen Lernens und der Gesichtserkennung
Technologie dreht sich um Daten. Selbst auf der einfachsten Ebene geben Sie Zahlen in einen Taschenrechner ein, bitten ihn, eine einfache Addition durchzuführen, und erhalten im Gegenzug ein Ergebnis.
Machine Learning liefert Antworten, ohne dass Sie eine konkrete Frage stellen. Anstatt Code zu schreiben, um ein Ergebnis zurückzugeben – z. B. 2+2 –, füttern Sie Daten in einen Algorithmus, der auf der Grundlage der Daten seine eigene Logik aufbaut.
Wenn es also um Gesichtserkennungssoftware geht, findet ein Algorithmus die Daten, die er hat, um Merkmale eines Gesichts zu finden. Anschließend vergleicht es diese Merkmale mit anderen Daten, die es auf Gesichtern hat, um eine ähnliche Übereinstimmung zu finden.
Gesichtserkennungssoftware tut dies, indem sie eine Pipeline baut. Dies ist im Grunde eine Vorlage, die dem Computer erklärt, wo sich die Gesichtszüge befinden. Zuerst findet ein Algorithmus ein Gesicht, indem er die Helligkeitsänderungen in einem Foto erkennt – das Weiß von Augen und Zähnen gibt beispielsweise Aufschluss darüber, wo sich ein Gesicht befindet – bevor ein anderer Algorithmus das Gesicht in 68 separate Punkte aufteilt. Stellen Sie sich diese als Punkt-zu-Punkt-Markierungen vor, die Augenbrauen, Augen, Nase, Lippen und Gesichtskonturen darstellen.
Diese Punkte werden kombiniert, um eine Pipeline zu erstellen. Der Umriss eines Gesichts bleibt ziemlich konstant, egal in welche Richtung das Motiv blickt und wie die Bedingungen des Bildes sind.
Wie unterscheidet eine Gesichtserkennungssoftware ein Gesicht von einem anderen?
Stellen Sie sich vor, Sie werden gebeten, jemanden aus einer Gruppe von Menschen zu finden. Das geht am besten, wenn Sie ein Foto von der Person zur Hand haben, damit Sie die gesuchte Person mit derselben Person auf Ihrem Foto vergleichen können.
Die Funktionsweise von Gesichtserkennungssoftware ist ähnlich. Ein Convolutional Neural Network (CNN) generiert 128 Messungen für das Gesicht, von der Form der Nase bis zur Länge der Augenbrauen, und erzeugt so ein Bild davon, wie dieses bestimmte Gesicht aussieht.
Machine Learning liefert Antworten, ohne dass Sie eine konkrete Frage stellen. Sie füttern Daten in einen Algorithmus, der auf der Grundlage der Daten seine eigene Logik aufbaut.
Ein Algorithmus muss diese Messungen mit anderen Bildern vergleichen. Es vergleicht die Gesichter einer anderen Person mit den beiden Bildern der Person, nach der es sucht. Es wiederholt dies über unzählige Bilder verschiedener Personen: Das CNN lernt dann, 128 Messungen für jede Person zu erstellen.
Sobald ein CNN darauf trainiert wurde, ein Gesicht zu erkennen, kann es Messungen für jeden generieren. Wenn Sie Ihr Telefon mit Gesichtserkennung entsperren, generiert ein Algorithmus Messungen für das Gesicht, das es gerade sieht, und vergleicht es mit dem Gesicht, das es gespeichert hat. Die biometrische Erkennung funktioniert auf ähnliche Weise und nimmt Ihre Fingerabdrücke anstelle eines Gesichts; Auch die Iriserkennung ist ähnlich.
Schließlich wird die Verwendung eines grundlegenden Algorithmus für maschinelles Lernen einem Gesicht einen Namen zuweisen: etwas, das viele von uns bei Veranstaltungen und Partys gebrauchen könnten.
Wie sieht die Zukunft der Gesichtserkennungssoftware aus?
In Qingdao, China, 25 Personen wurden festgenommen, nachdem sie auf einem Bierfest angekommen waren. Einer der Festgenommenen war seit zehn Jahren auf der Flucht.
Das Festival setzte an seinen Toren ein Gesichtserkennungssystem ein. Die Behörden rühmten sich einer Genauigkeit des Systems von über 98 %, und die Episode warf eine Reihe von Fragen auf, wie die Gesichtserkennung nicht nur von der Polizei, sondern auch von privaten Einrichtungen eingesetzt werden könnte. Mit dem Aufkommen von Chinas Sozialkreditsystem ist dies eine relevante Diskussion.
Gesichtserkennungssoftware könnte verwendet werden, um jemandem, der auf einer schwarzen Liste steht, den Zutritt zu verweigern. Ob Minderjährige, denen der Besuch von Nachtclubs verboten ist, oder Fußball-Hooligans, denen der Zutritt zu Stadien verwehrt wird, die Technologie könnte an praktisch jedem Tor installiert werden. Es wird bereits in Fitnessstudios und an Arbeitsplätzen eingesetzt.
Die vielleicht spannendste Umsetzung der Software wäre jedoch, sie als eine Art Ausweis zu verwenden. Was ist, wenn die Technologie bis zu dem Punkt beschleunigt, wo Fahrer können das Gesicht scannen wenn sie von Polizisten angehalten werden? Was wäre, wenn wir Artikel in Geschäften kaufen könnten, indem wir einfach in einen Scanner schauen? Könnten wir gegen Rachepornos, Catfishing und Betrug vorgehen, wenn Sie benachrichtigt würden, wenn ein Foto von Ihnen hochgeladen wird, wo immer es hochgeladen wurde?
Die Möglichkeiten sind riesig und die Technik relativ einfach. Gesichtserkennungssoftware befindet sich noch in den Anfängen, aber sie ist eine der beeindruckendsten Leistungen des maschinellen Lernens und wird mit der Zeit immer weiter fortgeschritten sein.
