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Während die Gesellschaft über die Vorteile und die Ethik dieser Technologie debattiert, geht die Entwicklung der Gesichtserkennung ungebrochen weiter. Ist der Nutzen für die Sicherheit höher zu bewerten als die Bedrohung der Privatsphäre?

Diese Diskussionen hierüber wird weitergehen. Dennoch bleibt es eine Tatsache, dass die Gesichtserkennung und die dahinter stehende Technologie nun mal vorhanden sind und in absehbarer Zeit auch nicht einfach verschwinden werden. Hinzu kommt, dass die Entwickler auf neue Produkte zur biometrischen Authentifizierung zurückgreifen können, die neben Verbesserungen in der Bildgebungstechnologie auch eine höhere Rechengeschwindigkeit und -leistung bieten.

Das ursprüngliche Konzept der Gesichtserkennung entstand bereits in den 1960er Jahren. Damals wurden Fotos von Gesichtern klassifiziert, ähnlich wie eine Datenbank für Fingerabdrücke. Heute verfügen einige Smartphones, angefangen mit dem iPhone X, über eine Gesichtserkennungstechnologie. Diese Technologie steht jedoch vor komplexen Herausforderungen, wenn die Benutzer Masken tragen, wie sie in COVID-19-Richtlinien vorgeschrieben sind.

Wir möchten die technologischen Weiterentwicklungen in diesem Beitrag näher beleuchten und stellen hier drei Produkte für die Gesichtserkennung vor, die den Entwicklern  zur Verfügung stehen. Dabei handelt es sich um ein Entwicklungskit, Sensoren und einen USB-Beschleuniger.

Gesichtserkennung in verschiedenen Geräten

Das Entwicklungskit SLN-VIZNAS-IOT von NXP Semiconductors beinhaltet den Crossover-Mikroprozessor i.MX RT106F und ermöglicht es Entwicklern, Gesichtserkennung mit so genannter "Liveness Detection" in ihr Design zu integrieren. Die Liveness Detection wurde entwickelt, um Bildmanipulationen zu erkennen, also Fälle, bei denen Bilder oder Objekte verwendet werden, um Gesichtserkennungssysteme zu manipulieren. Das Kit enthält Treiber für Infrarot- und RGB-Kameras, die mit der Liveness Detection-Funktion arbeiten können, um solche Manipulationen zu verhindern. Die Gesichtserkennung wird komplett am Netzwerk-Edge durchgeführt, um Datenschutzprobleme zu vermeiden. Für diejenigen, die es eilig haben und sofort loslegen möchten, wird das Kit mit einer vollständig integrierten, schlüsselfertigen Software geliefert, mit der sich die Markteinführungszeit, das Risiko sowie der Entwicklungsaufwand minimieren lassen.

B5T HVC-P2 Bildsensor-Module von Omron Electronics bieten Embedded-Entwicklern die Möglichkeit, Gesichtserkennungsfunktionen in ein System zu integrieren, ohne dabei die Algorithmen oder das optische Design verstehen zu müssen. Die Algorithmen werden vollständig innerhalb des Moduls verarbeitet und stellen keinerlei Anforderungen an das Host-System. Die Sensoren arbeiten mit der OKAO^® Vision-Technologie. Diese ermöglicht es Entwicklern, zehn wichtige Funktionen zur Bilderkennung zu implementieren: Körper-, Gesichts- und Handerkennung, Schätzung von Gesichtsrichtung, Blick, Blinzeln, Alter, Geschlecht und Ausdruck sowie Gesichtserkennung. Interessanterweise können diese Module sogar die Stimmung der erfassten Person abschätzen – Sie sollten also auf jeden Fall lächeln.

Der Intel^® Neural Compute Stick 2 (NCS 2) ist ein USB-3.0-basiertes Plug-in, das als voll funktionsfähiges Deep-Learning-Inferenz-Kit und eigenständiger Beschleuniger für künstliche Intelligenz fungiert. Aufgrund seiner enormen Leistungsfähigkeit können Entwickler Computer Vision- und KI-Technologien in IoT- und Edge-Device-Prototypen einsetzen. Mit dem NCS 2 sind Entwickler in der Lage, intelligente Sicherheitsgeräte, Drohnen und Industrieroboter so zu konzipieren, dass sie sehen, interagieren und reagieren können. Da sich der NCS 2-Stick direkt einstecken lässt, ist er unabhängig von einem Cloud-Pendant. Er enthält den Myriad-X-Chip, der auch in einigen kommerziellen Drohnen zum Einsatz kommt. Dort wird dieser Chip zur Hindernisvermeidung und Objektkennung verwendet und sorgt dafür, dass die Drohnen nicht mehr abstürzen.

Fazit

Im Laufe der Jahre hat sich die Gesichtserkennungstechnologie zu einem Teil der KI-Technologie entwickelt und zu Diskussionen darüber geführt, wem die einmal erfassten Daten gehören. Die Diskussion über die Vorteile und Gefahren der Gesichtserkennung wird daher weltweit weitergehen, genauso wie die Weiterentwicklung der Technologie.