Gesichtserkennung in der Forensik – Biometrische KI-gestützte Diagnoseverfahren
Autor: Dr. Stefan K. Braun
Zeitschrift „Digital Production“
Magazin für digitale Medienproduktion
Publiziert von Pixeltown GmbH, 05-06/2020
Ganz allgemein gesagt ist die Gesichtserkennung (face recognition) ein biometrisches KI-gestütztes und automatisiertes Diagnoseverfahren, mit der die Zuordnung zu einer Person gelingt. Die Gesichtserkennung basiert dabei auf mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und maschinellem Lernen. Maschinelle Lernverfahren (Deep Learning), basierend auf „Data-Mining“ (Finden neuer Muster und Gesetzmäßigkeiten), generieren Wissen aus Erfahrung. Künstliche Systeme lernen aus Beispielen und verallgemeinern die Erkenntnisse nach Beendigung der Lernphase. Erste Ansätze der Gesichtserkennung gab es bereits 1958 mit nicht lernendem künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN).
Wird von der Zuordnung der Person gesprochen, handelt es sich im forensischen Sinne um eine Identifikation und Verifikation, um eine Authentifizierung von Personen. Im Gegensatz dazu ist die Gesichtsdetektion abzugrenzen, die nur eine Lokalisierung eines Gesichtes im Bild / Videobild vornimmt. Gesichtsdetektionen sind bereits flächendeckend in Bild- und Videokameras und mobilen Endgeräten im Einsatz.
Häufig werden in forensischen (gerichtlichen) Gutachten für ein Erkennen und Zuordnen von Personen biologisch-anthropologische Vergleiche anhand von Nasen-, Augenbrauen- und Ohrenformen zur Klärung von Abstammungs- und Identitätsfragen durchgeführt. Der Identitätsprüfung, der Frage der Identität einer Person in Form von Identitätsnachweis oder -ausschluss, ist eine besondere Aufmerksamkeit zu schenken.
„Erschienen in der Fachzeitschrift Digital Production, Ausgabe 05-06/2020, Veröffentlichung 30.04.2020, S. 24-27, München/DE 2020, Vervielfältigung und Nachdruck nur mit ausdrücklicher schriftlicher Genehmigung des Autors und der Redaktion.“
ISSN 1433-2620
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