Mit einer neuen Technik funktioniert die computergestützte Erkennung von Gesichtern auch dann, wenn diese halb verdeckt sind. Das Verfahren haben Forscher um Professor Hassan Ugail an der britischen University of Bradford entwickelt. Es ist das erste Mal, dass ein selbstlernendes System in der Lage ist, Gesichter zu identifizieren, wenn nur Teile davon zu sehen sind.
"Die Fähigkeit von Menschen, Gesichter zu erkennen, ist erstaunlich. Doch die Forschung hat gezeigt, dass sie ins Wanken gerät, wenn nur Teile eines Gesichts zu sehen sind", sagt Ugail. Computer seien heute schon in der Lage, Gesichter in einer Menschenmenge besser zu erkennen als Menschen. "Wir wollten herausfinden, ob Bilderkennungssysteme auch besser sind, wenn die Gesichter nicht komplett zu sehen sind", so der Wissenschaftler.
Ugauil und sein Team setzen eine häufig zur Gesichtserkennung genutzte Software namens "VGG-Face" ein. Diese haben die Wissenschaftler mit 2.800 Bildern von je 100 männlichen und weiblichen Studenten und Mitarbeitern der FEI University der São Bernardo do Campo konfrontiert. Zuerst speisten sie das Programm mit komplett zu sehenden Gesichtern. Die Erkennungsquote lag nach einer gewissen Trainingszeit bei 100 Prozent.
Die gleiche Quote erzielte das Team, wenn die linke oder rechte Hälfte des Gesichts oder ein Viertel davon verdeckt war. Wenn jedoch nur die untere Hälfte eines Gesichts zu sehen war, lag die Erfolgsquote nur noch bei 60 Prozent. Augen und Nase isoliert, ergab eine Trefferquote von 40 Prozent.
In der Folge konfrontierten die Forscher das Programm mit Teilen von Gesichtern und starteten ein Lernprogramm. Das verbesserte die Trefferquote auf 90 Prozent für die Ausschnitte, die zuvor nur auf 40 beziehungsweise 60 Prozent gekommen waren. Wenn nur kleinere Teile des Gesichts wie Nase oder Wange zu sehen waren, scheiterte das Programm allerdings.
"Wir haben gezeigt, welche Teile des Gesichts die Erkennung ermöglichen", erläutert Ugail. Das eröffne bessere Möglichkeiten für den Einsatz von Technologien im Kampf gegen Verbrecher. Jetzt wollen die Forscher die Datenbasis ausweiten, um herauszufinden, ob ihr Verfahren auch funktioniert, wenn die Bilddatenbank grösser ist.
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