Biometrie

Moderne biometrische Lösungen benötigen viel Rechenleistung, doch digitale Systeme werden in der heutigen Welt kleiner und komprimierter. Um nun biometrische Erkennungssysteme auch auf Low-End-Geräten einsetzen zu können, werden effiziente Lösungen benötigt. Wie können diese effiziente Lösungen aussehen, ohne dabei an Genauigkeit und damit Sicherheit zu verlieren?

Biometrische Systeme finden zunehmend auch in kritischen Bereichen Anwendungen, etwa Grenzkontrollen oder Kriminalistik, wo sie das Leben von Menschen direkt beeinflussen können. Leider zeigen Studien immer wieder, dass sich biometrische Systeme nicht zwangsläufig fair verhalten. Doch warum sind einige biometrische Modelle diskriminierend und was ist notwendig um faire Systeme zu gestalten?

Nicht jedes Bild ist gleich gut geeignet, um in der automatisierten Gesichtserkennung eingesetzt zu werden. Die Eignung von biometrischen Stichproben zur Erkennung wird auch als biometrische Qualität bezeichnet. Das Bestimmen von der biometrischen Qualität ist ein wesentlicher Schritt um Fehler zu vermeiden und vorzubeugen. Doch wie lässt sich die Qualität bestimmen und was beeinflusst die biometrische Qualität?

Die Genauigkeit von biometrischen Systemen wird getrieben von den aktuellen Fortschritten im Bereich des Deep Learnings. Der Fortschritt kommt mit dem Nachteil, dass interne Zusammenhänge der hochkomplexen Modelle schwer nachvollziehbar sind. Doch um Vertrauen und Sicherheit in die biometrischen Entscheidungen aufzubauen ist Nachvollziehbarkeit wichtig. Doch wie werden hochkomplexe Modelle erklärbarer oder interpretierbarer?

Durch den Lauf der Zeit wurde die Information, welche Person in einem historischen Gemäldeporträt abgebildet wurde, häufig verloren. Heute können nur noch Vermutungen angestellt werden, welche historische Person auf dem Gemälde vom Künstler verewigt wurde. Wie kann die moderne biometrische Gesichtserkennung dabei helfen vergessen geglaubte Informationen wiederzuerlangen?

Immer wieder wird versucht Biometrische Systeme zu überwinden. Bei sogenannten Präsentationsangriffen wird versucht mithilfe von Attrappen wie Gesichtsmasken, Videos oder Bildern das entsprechende System zu überlisten. Doch wie können diese Angriffe erkannt und so etwa ein unerlaubter Zutritt verwehrt werden?

Dr. Naser Damer berichtet im Interview über die aktuelle Forschung am ATHENE-Center rund um das Thema Facemorphing.

In der Studie „Biometrische Erkennungssysteme – Nutzen und Hemmnisse im Verbraucheralltag“ wurde, ausgehend von einer strukturierten Übersicht von aktuell von Verbrauchern genutzten und mit großer Wahrscheinlichkeit in den nächsten fünf Jahren zur Nutzung angebotenen biometrischen Erkennungssystemen, eine Online-Befragung zur Ermittlung der Verbrauchersicht auf biometrische Erkennungssysteme durchgeführt.

Vier am Markt erhältliche Systeme zur Gesichtsidentifikation wurden von uns im Auftrag des BKA für den Einsatz in der Kriminalistik hinsichtlich ihrer Erkennungsleistung evaluiert.

Funktionieren biometrische Gesichtserkennungssysteme noch trotz Masketragens? Die jüngste COVID-19-Pandemie hat den Wert der hygienischen und kontaktlosen Identitätsprüfung erhöht. Dies führte jedoch zu einer weit verbreiteten Verwendung von Gesichtsmasken, die unerlässlich sind, um die Pandemie unter Kontrolle zu halten. Die Auswirkung des Tragens einer Maske auf die Gesichtserkennung in einer kooperativen Umgebung ist derzeit ein sensibles, aber noch wenig untersuchtes Thema.