Die Entwickler von biometrischer Gesichtserkennung haben ihre Software an die Pandemie angepasst. Während die Algorithmen im Sommer noch große Schwierigkeiten mit maskierten Gesichtern hatten, sieht es fünf Monate später ganz anders aus, zeigt eine neue Untersuchung.

Gesichtserkennung wird immer genauer, auch wenn die Überwachten einen Mundschutz tragen. Zu diesem Ergebnis kommt eine am Dienstag veröffentlichte Untersuchung des US National Institute of Standards and Technology (NIST), die 152 unterschiedliche Gesichtserkennungsalgorithmen geprüft hat.

Noch im Juli hatte die Vorgänger-Studie herausgefunden, dass selbst die besten der untersuchten Gesichtserkennungsalgorithmen nicht gut mit maskierten Gesichtern zurecht kamen. Die Fehlerrate gegenüber den maskenlosen Bildern lag bei Tragen einer Maske zwischen fünf und 50 Prozent.

Das hat sich inzwischen geändert, vor allem auch durch neu vorgelegte Algorithmen. In der Studie heißt es: „Während einige Algorithmen aus der Zeit vor der Pandemie immer noch zu den genauesten auf maskierten Fotos gehören, haben einige Entwickler nach der Pandemie Algorithmen vorgelegt, die eine deutlich verbesserte Genauigkeit aufweisen und nun zu den genauesten in unserem Test gehören“.

Die genauesten Algorithmen haben nur noch eine Fehlerquote von fünf Prozent, selbst wenn 70 Prozent des Gesichtes mit einer Maske bedeckt sind. Viele der untersuchten Algorithmen haben zwar weiterhin schlechtere Erkennungsraten, wenn die Personen maskiert sind, aber der Trend geht zu einer treffsicheren Identifizierung trotz Maske.

Viele Algorithmen schnitten außerdem besser ab, wenn sowohl das in der Datenbank abgelegte Referenzbild wie auch das überprüfte Bild ein Gesicht mit Maske zeigen.
Grundrechtsfeindliche Technologie

Gesichtserkennung ist in vielen Anwendungsfällen eine grundrechtsfeindliche Technologie. Dabei geht es unter anderem um Fehler bei der Erkennung, die auf einem rassistischen Bias der Daten beruhen. Weil Gesichtserkennungssysteme bei People of Color eine höhere Fehlerquote als bei weißen Personen aufweisen, sind diese vom Einsatz der Technologie besonders betroffen. Jeder Fehlalarm kann dazu führen, dass eigentlich unverdächtige Personen überwacht, durchsucht und festgehalten werden, was für diese traumatisierend und stigmatisierend sein kann. Erst im Sommer wurde der Fall eines Mannes aus Detroit bekannt, der aufgrund eines falsch-posisitiven Treffers beim Bilderabgleich fälschlicherweise verhaftet wurde.

Doch nicht nur der rassistische Bias ist ein Problem: Gesichtserkennung erhöht mit „dem Nummernschild im Gesicht“ die allgegenwärtige Überwachung, bedroht Grundrechte wie die Versammlungsfreiheit und schafft letztlich die Privatsphäre ab.

In Deutschland setzt sich unter anderem das Bündnis „Gesichtserkennung stoppen!“ gegen diese Hoch-Risikotechnologie ein. Dem Bündnis gehören zahlreiche Digital- und Bürgerrechtsorganisationen an.

Quelle mit Graphicen: https://netzpolitik.org/2020/biometrie-studie-mundschutz-hilft-nicht-mehr-gegen-gesichtserkennung/

passiert am 03.12.2020