Als Student an der Uni (auch schon ein paar Lenze her ;-), befasste sich ein Institut mit Gesichtserkennung für Zutrittssysteme. Die häufigste Assoziation heute sind wohl Sicherheitskontrollen, so beispielsweise in Flughäfen. Wie sich so was in etwas anfühlen könnte, lässt sich beim Photoalbum-Dienst Picasa von Google erkunden.
Nachdem ich die Option zur Personenerkennung aktiviert habe, benötigt das System ein bisschen Zeit um aus all meinen hochgeladenen Bildern die Gesichtsausschnitte zu isolieren. Diese werden einerseits auf den Originalbildern als Gesicht markiert (deaktivierbar) und andererseits bietet das System einen Lernmodus, bei welchem ich Gruppen von Bildern, die algorithmisch von einer Person vermutet werden, präsentiert bekomme. Darunter werden bereits erlernte Namen vorgeschlagen oder neuen Namen vergeben. Zudem kann ich Gesichter überspringen oder Ausschnitte die kein Gesicht zeigen (ich hatte 0 Fehler in 1311 Vorschlägen) ausschliessen. Nach jeder Lernrunde nimmt die Genauigkeit zu und ich bekomme besitze nun die Möglichkeit meine Bilder nun auch nach Namen zu selektionieren. Spannend.
Klar ist, dass sich ein Gesicht als Teil eines Bildes sehr gut isolieren lässt. Dieser Schritt ist, auch wenn das Gesicht nur ein paar Prozent der Bildfläche ausmacht, sehr zuverlässig – dieselbe Funktion das teilweise bereits Digicams in Echtzeit inklusive „Smile-Detection“ (Blödsinn).
Auch erstaunlich zuverlässig ist das Clustering von als zusammengehörig vermuteter Bilder. Das war es eigentlich… Denke ich an den Anwendungsfall der Sicherheitskontrolle, so ist die Zuweisung eines Namens ist eher überflüssig (der Cluster genügt).
Sehr interessant und ich mach mich mal auf die Suche nach den angewendeten Verfahren. Gleichzeitig aber ziemlich realitätsstiftend im Bezug auf Überwachungskameras.
