Face-ID

Gesichtserkennungstechnologie – Was ist das & wofür ist es gut?

Gesichtserkennungstechnologien sind in der Lage, Gesichter auf Bildern oder Videos zu erkennen. Beim Aufnehmen eines Selfies mit dem Smartphone ist den meisten sicher schon aufgefallen, dass die Foto-App das Bild bzw. den Fokus automatisch scharf stellt. Dies ist erst durch das Erkennen und die Lokalisierung des Gesichtes möglich.

Werden Gesichter nach der Lokalisierung allerdings für Verifizierungs-Methoden weiterverarbeitet, so sprechen wir von biometrischer Gesichtserkennung. Eine weitverbreitete Nutzung für die biometrische Gesichtserkennung ist die Entsperrung des eigenen Smartphones (Face-ID). In der biometrischen Gesichtserkennungstechnologie können 2D- sowie 3D-Bilder genutzt werden. Doch wo ist der Unterschied?

Gesichtserkennungstechnologie in 2D

Zweidimensionale (2D) Verfahren der Gesichtserkennung nutzen Vermessungen und Berechnungen von bestimmten geometrischen Merkmalen eines lokalisierten Gesichtes. Diese können der Mund, die Nase oder andere Gegebenheiten betreffen. Bei dieser Variante werden die Abstände, die Größen oder die generellen Positionen der Merkmale gemessen. Für die komplexe Berechnung eines Templates kann die Waveletanalyse, z. B. mittels Gabor-Transformation genutzt werden. Für ein Template-Matching (der Vergleich, ob Person XY auch wirklich Person XY ist) müssen bereits ein oder mehrere berechnete Frontal-Bilder der Person in der Datenbank vorliegen.

Gesichtserkennungstechnologie in 3D

Im Unterschied zu den zweidimensionalen Bildern werden bei der 3D-Variante 3D-Bilder mit unter anderem Höhenkarten der jeweiligen Person erstellt und demnach anders berechnet. Möglich ist dies durch eine andere Form des „Scannens“. 3D-Bilder können mit speziellen Kameras aufgenommen werden. Häufig werden dazu Infrarotkameras wie bei Xbox Kinect verwendet, wodurch zusätzlich auch die Tiefe eines Raumes bestimmt und verglichen werden kann.

Durch verschiedene Methoden, eine davon ist die Photogrammetrie (auch Fotogrammetrie oder Bildmessung), ist es auch möglich, aus mehreren Bildern oder einem Video ein 3D-Bild ohne Infrarotkamera zu berechnen.

Berechnungen, die auf 2D-Daten zurückgreifen, können Schwierigkeiten bekommen, sobald z. B. ein Schatten auf die aufgenommene Person fällt oder ein Teil des Gesichts durch andere Ursachen verdeckt oder „verstellt“ ist. 3D-Gesichtserkennung kann die Fehler entdecken und durch bereits bekannte Templates umgehen. Das eigentliche Gesicht kann dann im Ganzen „erstellt“ werden und wird erst im Anschluss in das Template-Matching geschickt.

Jedes einzelne Template der Datenbank benötigt mehr Speicherplatz als ein Template aus der 2D-Variante. Des Weiteren werden die mathematischen Berechnungen komplexer. Aus diesem Grund dauert es länger, wenn das System die Datenbank nach einem passenden Match durchforstet.

Der optimale Ablauf der Gesichtserkennung – Beispiel

Um dir den Ablauf einer Gesichtserkennung in einfacher Form anschaulich zu machen, haben wir uns „Anni“ und „Tom“ für dich einfallen lassen. Tom und Anni sind ein Paar. Tom plant eine große Überraschung für Anni. Tom möchte alles Organisatorische vor Anni geheim halten. Aus diesem Grund möchte Tom an seinem Smartphone die Face-ID (Gesichtserkennung) zur Entsperrung eines Ordners einrichten.

Ablauf einer Gesichtserkennung leicht erklärt

Tom hat die Einstellungen erfolgreich abgeschlossen. Er startet einen Test-Durchlauf. Der Prozess wird wiederholt, nur mit der Folge, dass ein Template-Matching startet. Bei dem Template-Matching werden die mathematischen, komplexen Berechnungen der vorhandenen Templates miteinander verglichen. Face-ID gewährt Tom Zugriff auf seinen Ordner. Jedes Mal, wenn Tom Face-ID nutzt und erkannt wird, wird ein zusätzliches Template angelegt oder das bestehende verbessert. Deswegen funktioniert Face-ID auch, wenn der Bart mal wieder etwas länger geworden ist.

Mittlerweile ist Anni neugierig geworden und möchte an weitere Informationen gelangen. Für diesen Zweck geht Anni an das Smartphone von Tom. Anni möchte den Ordner entsperren und sieht, dass es mit Face-ID gesichert ist. Anni probiert es trotzdem aus. Der Prozess startet neu, doch scheitert an der Freigabe des Ordners. Das Template-Matching hat dank der guten Gesichtserkennungstechnologie ergeben: Anni ist nicht Tom. Ihr wird der Zugriff somit nicht gewährt, der Prozess abgebrochen und Anni kann sich weiterhin darauf freuen, von ihrem Partner überrascht zu werden. Auch ein Bart hätte Anni an dieser Stelle nicht weitergeholfen, da Face-ID Identifikationsmerkmale erkennt, die für das menschliche Auge nicht zu erkennen sind.

Einsatzbeispiele von Gesichtserkennung in Unternehmen

Gesichtserkennungstechnologie wird bereits in vielen Branchen für die verschiedensten Zwecke eingesetzt. Folgend ein paar Beispiele für Anwendungsfälle der Gesichtserkennung in Unternehmen:

  • Geräte entsperren
  • Zutritt für Räume gewähren
  • Anwesenheit nachweisen
  • Identität nachweisen
  • Verifizierung durchführen
  • Transaktionen freigeben
  • Genehmigungen erteilen

Wie du siehst, gibt es einige Einsatzmöglichkeiten und das ist nur ein Auszug. Jedes Unternehmen sollte für sich schauen, ob und welche Methode sinnvoll eingesetzt werden kann. Wichtig bei der Nutzung von Gesichtserkennungssoftware ist die Wahrung der Rechte gescannter Personen. Hierfür sieht die DSGVO klare Regeln vor.

Nutzt PayPodo Gesichtserkennung?

Bei PayPodo werden alle Privat- und Geschäftskunden verifiziert (Stichwort: Know Your Customer). Wenn du einen Account bei PayPodo erstellst, wirst du einen automatisierten Verifizierungsprozess durchlaufen. Während des Verifizierungsprozesses wird KI-gestützte Gesichtserkennungstechnologie eingesetzt. Für die Verifizierung werden drei Fotos benötigt:

  1. Ein Foto der Vorderseite eines zugelassenen Ausweisdokuments.
  2. Ein Foto der Rückseite dieses Ausweisdokuments.
  3. Ein Selfie von dir, das mit der PayPodo-App erstellt wird.

Die künstliche Intelligenz der Gesichtserkennungstechnologie erstellt anhand der dann vorliegenden Informationen mindestens zwei Templates. Im Anschluss werden diese zur Prüfung der Übereinstimmung in das Template-Matching übergehen. Neben der Abgleichung der Bilder werden auch weitere Informationen erfasst und überprüft (Adresse, Name etc.). Darüber hinaus finden regelmäßig menschliche Kontrollen des Verfahrens statt. PayPodo arbeitet bei der Verifizierung DSGVO-konform. Das bedeutet, dass du dir um die Sicherheit deiner Daten seitens PayPodo keine Sorgen machen brauchst.

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