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Maksim Shmeljov / Adobe Stock

Automatisierte Identifikation: Wie funktioniert Gesichtserkennung?   

Die Gesichtserkennung basiert auf einer Technologie, die in der Lage ist, eine Person anhand eines Bilds, eines Videos oder eines beliebigen audiovisuellen Elements ihres Gesichts zu erkennen bzw. deren Identität zu verifizieren. Im Allgemei­nen wird diese Identifizierung für den Zugriff auf eine Anwen­dung, ein System oder einen Dienst verwendet.

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Es handelt sich um eine biometrische Identifikationsmetho­de, bei der die Körpermaße, in diesem Fall Gesicht und Kopf, verwendet werden, um die digitale Identität einer Person an­hand ihrer gesichtsbiometrischen Merkmale und Daten zu bescheinigen. Die Technologie sammelt einen Datensatz indi­vidueller biometrischer Merkmale einer Person in Verbindung mit ihrem Gesicht und ihrem Gesichtsausdruck, um diese zu identifizieren, zu verifizieren und/oder zu authentifizieren.

Gesichtserkennungsverfahren und -funktionsweise
Das Gesichtserkennungsverfahren erfordert lediglich ein Gerät mit digitaler Fototechnik, um die Bilder und Daten zu erzeugen und zu erhalten, die für die Erstellung und das Speichern des biometrischen Gesichtsmusters der zu identifizierenden Per­son er­forder­lich sind. Abhängig von den Ei­genschaften des Kamerage­räts werden da­bei zwei-oder drei­dimensionale Bilder produziert.

Im Gegensatz zu ande­ren Identifizierungslösun­gen, die etwa auf Passwörter, Verifizierung per E-Mail, auf Selfies, statische Bilder oder Fingerabdrücke setzen, verwen­det die biometrische Gesichts­erkennung einzigartige ma­thematische und dynamische Muster, was diese Methode zu eine der sichersten und effektivsten macht, denn die Iden­tifizierung erfolgt in Echtzeit vor der Kamera, also quasi „in Präsenz“.

Zwei Hauptverfahren werden je nach Zeitpunkt der Nutzung der biometrischen Gesichtserkennung eingesetzt. Zunächst gibt es die erstmalige Gesichtserkennung, bei der ein Gesicht gespeichert und mit einer Identität verknüpft wird, um es im System zu erfassen. Dieser Prozess wird auch als „Digitales Onboarding mit Gesichtserkennung“ bezeichnet.

Anschließend kommt das Abgleichverfahren: Dabei wird das aus einem Kameragerät eingehende dynamische Bild des zu identifizierenden Nutzers mit einer Reihe von Daten dessel­ben Gesichts aus dem Satz von in einer Datenbank gespei­cherten Bildern (erstmalige Gesichtserkennung) abgeglichen.

Bei diesem Gesichtsabgleich wird das eingehende Bild ma­thematisch und ohne Fehlermarge analysiert. Überprüft wird, ob die biometrischen Daten mit der Person übereinstimmen, die den Dienst nutzen möchte oder den Zugang zu einer An­wendung, einem System oder sogar einem Gebäude anfragt.

Die Gesichtserkennung in Echtzeit, die nicht bei allen Anbie­tern von biometrischer Gesichtserkennungssoftware möglich ist, erfordert allerdings eine Internetverbindung, da sich die Datenbank nicht auf dem Erfassungsgerät befindet, sondern auf abgesicherten Servern gehostet wird. Erst nach erfolgrei­cher Überprüfung wird dem Nutzer Zugang gewährt.

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und ma­schinellen Lerntechnologien (ML) können Gesichtserken­nungssysteme mit den höchsten Sicherheits- und Zuverläs­sigkeitsstandards arbeiten. Ebenso kann dank der Integration dieser Algorithmen und Rechentechniken der Prozess in Echt­zeit durchgeführt werden. Der Echtzeitvergleich relevanter Merkmale des eingehenden Bildsignals mit einem Foto oder Vi­deo aus der Datenbank ist viel zuverlässiger und sicherer als die Informationen, die mit statischen Bildern gewonnen werden.

Biometrische Gesichtserkennung: Anwen­dungsgebiete und Lösungsansätze
Bei der Gesichtserkennung liegt der Schwerpunkt auf der Ve­rifizierung oder Authentifizierung. Diese Technologie wird zum Beispiel in folgenden Situationen eingesetzt:

  • Zwei-Faktor-Authentifizierung, um zusätzliche Sicherheit bei jedem Anmeldevorgang zu gewährleisten.
  • Zugriff auf mobile Applikationen ohne Passwort.
  • Zugriff auf zuvor beauftragte Online-Dienste (z. B. Login auf Online-Plattformen).
  • Zugang zu Gebäuden (Büros, Veranstaltungen, Einrich­tungen aller Art).
  • Als Zahlungsmethode, sowohl in physischen Geschäften als auch online.
  • Zugriff auf gesperrte Geräte.
  • Check-in im Tourismusbereich (Flughäfen, Hotels etc.).

Moderne biometrische Gesichtserkennungslösungen basie­ren auf der dynamischem Gesichtserkennungstechnologie. Sie verwenden KI-Algorithmen und maschinelles Lernen, um absolute Zuverlässigkeit zu bieten. Gleichzeitig erfüllen diese Lösungen die höchsten Sicherheitsstandards und die stren­gen Vorschriften, wie z. B. der AML (Geldwäscherichtlinie) und der eIDAS-Verordnung (Electronic Identification, Authen­tication and Trust Services).

Zudem lassen sich solche aktuellen Lösungen mit jedem Handy, Desktop, Tablet oder auf digitalen Plattformen nut­zen. Damit garantieren Unternehmen aller Branchen – darunter auch Banken, Versicherungen, Finanzdienstleister und Investment-Anbieter sowie Einrichtungen der öffentli­chen Hand – ihren Nutzern ein einzigartiges, plattformunab­hängiges und sicheres Erlebnis.

Autor



 

Iván Nabalón ist CEO von Electronic IDentification (eID), einem Spezialisten für Videoidentifikation und u. a. verantwortlich für die Entwicklung der SmileID-Lösung.

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