Der Testlauf zur Gesichtserkennung am Berliner Südkreuz bleibt umstritten. Die Technik hat sich in den letzten Jahren stark verbessert, was Datenschützer Alarm schlagen lässt. Doch wie erkennt ein Computer eigentlich eine Person?
In einem Pilotprojekt testet das Bundesinnenministerium seit Dienstag gemeinsam mit der Bundespolizei im Berliner Bahnhof Südkreuz die technischen Möglichkeiten der Gesichtserkennung.
Ob die neuen Kameras tatsächlich so gut funktionieren, dass ein zukünftiger Einsatz sinnvoll ist, steht noch in den Sternen. Die Technik, die dort aktuell getestet wird, soll die Fehler der Vergangenheit ausmerzen.
300 Probanden haben sich für den Testlauf angemeldet. Drei Kameras wurden dazu am Südkreuz in Berlin installiert und mit spezieller Software ausgestattet.
Diese soll Gesichter automatisch erkennen und so helfen Kriminelle oder Terroristen aufzuspüren. Wenn eine Kamera einen Teilnehmer aufnimmt, gleicht die Software das Gesicht mit hinterlegten Fotos ab. Bei Übereinstimmung schlägt der Computer Alarm.
Neue Technik, geringere Fehlerrate?
Getestet wurden Techniken zur Gesichtserkennung schon häufiger, auch in Deutschland. Vor zehn Jahren führte die Bundespolizei einen Testlauf am Mainzer Hauptbahnhof durch, um Gesichter von Passanten zu identifizieren.
Die Fehlerrate der biometrischen Gesichtserkennung lag allerdings noch zu hoch. Im jetzigen Versuch kommt diese Technik mit vielen Verbesserungen zum Einsatz.
So verfügen die Kameras unter anderem über eine höhere Auflösung, was auch bei schlechtem Licht noch akzeptable Bilder produzieren soll.
Dabei erfasst die Kamera die einzelnen Gesichter der Passanten, die der Computer in ein sogenanntes biometrisches Datum umrechnet.
Die Software schnappt sich dazu Schlüsselelemente, also Merkmale des Gesichts, die sich nicht ständig verändern. Mimik, Alter, eine Brille oder ein Bart sollen so die Erkennung nicht beeinflussen.
Dazu werden zum Beispiel die oberen Kanten der Augenhöhlen, die Gebiete um die Wangenknochen und die Seitenpartien des Mundes erfasst.
Für jedes Gesicht einzigartig: der Hashwert
Zunächst muss eine Gesichtserkennungs-Software erkennen, dass sich im Bildbereich eine gesichtsähnliche Form vom Hintergrund abhebt.
Dann lokalisiert sie die Augen, da diese im Vergleich zur Haut sehr dunkel sind und damit leichter fixierbar. Von hier aus tastet sich der Computer zu allen weiteren typischen Punkten vor (Nase, Mund, Rand des Gesichts).
Danach wird das Gesicht durch Drehen, Strecken und Stauchen auf einheitliche Masse gebracht, damit alle verarbeiteten Bilder verglichen werden können.
Die Daten wandelt der Computer in digitale Muster um. Die Datenbank wird dann auf diese Werte hin abgeklopft.
Es werden also nicht die Bilder mit einzelnen Fotos abgeglichen, sondern die errechneten Zahlenwerte mit den hinterlegten Prüfwerten. Diese sogenannten Hashwerte sind für jede Person einzigartig.
Was am Flughafen funktioniert, kann am Bahnhof scheitern
Ein Problem: Je mehr Gesichter in der Datenbank sind, desto langsamer arbeitet der Computer. Ausserdem steigt die Anfälligkeit für Fehler.
Ideal für die Software ist, wenn sie nur ein Gesicht abprüfen muss, wie es zum Beispiel an vielen Flughäfen bereits praktiziert wird.
Die Reisenden werden hier bei der Sicherheitskontrolle fotografiert und mit dem Hashwert des Reisepasses abgeglichen.
Mit 300 Probanden am Berliner Bahnhof und den unzähligen Pendlern, die von den Kameras erfasst werden, steigt die Verwechslungsgefahr.
Ob die Kameras tatsächlich ihren Job erfüllen, soll deshalb mit Sendern überprüft werden, welche die Testpersonen bei sich tragen. So erkennt die Polizei, ob sich die erkannten Personen tatsächlich im Bahnhof befinden.
Auch bessere Technik schützt nicht vor Fehlern
War die Erkennungsrate beim Testlauf in Mainz bei schlechten Sichtverhältnissen noch bei ernüchternden 20 Prozent, könnte man sich jetzt auf mindestens 70 Prozent steigern.
Verdecken die Passanten ihre Gesichter mit Schals, Hüten oder Sonnenbrillen, könnte das für die Software aber immer noch problematisch werden.
Andere Behörden, wie die NIST (National Institute of Standards and Technology) aus den USA kommen zu dem Schluss, dass selbst mit besserer Technik Personen nicht mit absoluter Sicherheit identifiziert werden können.
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