Digitale Gesichtserkennung mit nur einem Foto

Ein Set von Algorithmen, das eine Gesichtserkennung anhand von Fotos erlaubt, hat der Forscher Hung-Son Le an der schwedischen Universität Umeå entwickelt. Die Algorithmen dienen dazu, ähnliche Gesichter in Bilddatenbanken zu finden. Dabei kann ein einzelnes Foto verwendet werden, um das System zu trainieren.

Der grundlegende Umgang mit den Fotos basiert auf dem sogenannten "Hidden Markov Model" (HMM), ein statistisches Werkzeug, das in vielen Bereichen zur Modellierung von Mustern verwendet werden kann. Die Methode ist nach Angaben von Hung-Son Le weit verbreitet und auch zur Gesichtserkennung bereits in Gebrauch. Bisherige HMM-Zugänge haben laut Hung-Son Le im Gegensatz zu seinem Modell viele Trainings-Fotos erfordert. Dieses kann ein Gesicht mit nur einem Foto als Referenz erkennen. Als zusätzliche Stärke seines Algorithmen-Sets sieht der Forscher die Verwendung einer weiteren Methode, um den Kontrast und visuelle Details zu verbessern. Damit kann es mit unzureichend oder zu stark belichteten Bildern oder unterschiedlichem Mienenspiel umgehen. Sonnenbrillen und besonders Vermummungen bleiben allerdings wie bei allen Algorithmen zur Gesichtserkennung problematisch.

Das System wurde anhand von internationalen Standards wie die Face Recognition Technology (FERET)-Datenbank getestet und hat nach Angaben Hung-Son Les dabei bessere Ergebnisse erzielt als derzeit gängige Lösungen. Kommerzielle Anwendungen der Forschungsergebnisse sind bereits in Entwicklung, darunter eine Websuchmaschine für Gesichter.

Mit dem ebenfalls schwedischen Start-up Polar Rose, dessen Gesichtssuche sich derzeit in der geschlossenen Beta-Phase befindet, steht Hung-Son Le eigenen Angaben nach nicht in Verbindung. Polar Rose arbeitet bislang nicht mit automatischer Gesichtserkennung; die aktuelle Beta-Version kann zwar Gesichter auf Fotos finden, enthält jedoch noch keine Algorithmen zum automatischen Vergleich. Eine entsprechende Funktionalität ist aber ebenfalls in Planung.

Quelle: Pressetext Austria, Thomas Pichler