Die Gesichtserkennungstechnologie kann manchmal durch Fotos getäuscht werden, da die verwendeten Algorithmen auf Merkmalen und visuellen Daten basieren, die reproduziert oder verändert werden können, um das System zu täuschen.
Gesichtserkennungssysteme verwenden häufig sogenannte "Lebenddetektion" Methoden, die dazu dienen, echte Gesichter von einfachen Fotos zu unterscheiden. Diese Methoden basieren jedoch in der Regel auf einfachen Indikatoren, wie der Analyse von Lichtreflexen in den Augen, der Erkennung von Mikrobewegungen des Gesichts (Augenblinzeln, leichte Kopfbewegungen) oder sogar der Messung der von der Haut abgestrahlten Wärme. Das Problem ist, dass diese Faktoren leicht von einem hochauflösenden Foto auf einem Bildschirm oder sogar von einem kurzen, in einer Schleife laufenden Video getäuscht oder imitiert werden können. Darüber hinaus sind viele dieser Methoden noch nicht empfindlich oder raffiniert genug, um den Unterschied zwischen einem echten Gesicht und einer statischen Darstellung von guter Qualität zu erkennen. Diese technischen Schwächen erklären, warum ein einfaches Selfie manchmal ausreicht, um ein als "sicher" geltendes System zu täuschen.
Gesichtserkennungssysteme haben ernsthafte Probleme, wenn sich die Beleuchtung ändert oder wenn der Kopf nicht genau vor der Kamera ist. Schwaches Licht oder ein deutlicher Schatten im Gesicht machen es sehr kompliziert, die gewohnten charakteristischen Merkmale zu erkennen. Das Gleiche gilt für merkwürdige Winkel: Eine Aufnahme von der Seite oder von unten verändert die Proportionen und die Form der Gesichtszüge. Daher kann die Erkennung leicht fehlerhaft werden und eine echte Person mit einem einfachen Bild verwechseln, sobald die Kopfhaltung oder die Helligkeit zu stark von dem Referenzfoto im System abweichen.
Die Algorithmen zur Gesichtserkennung basieren oft auf der Analyse von Schlüsselpunkten im Gesicht, wie der Position der Augen, dem Abstand zwischen ihnen oder sogar der allgemeinen Form des Gesichts. Das Problem ist, dass ein Foto diese Schlüsselpunkte klar und stabil darstellt, was die Aufgabe dieser Systeme erleichtert. Daher kann ein einfaches Foto ausreichen, um Verwirrung zu stiften, da diese Algorithmen nicht immer in der Lage sind zu überprüfen, ob dieses Gesicht in 2D oder 3D ist oder ob es tatsächlich einer physisch anwesenden Person gehört. Ohne die Fähigkeit, Bewegung, Augenblinzeln oder wechselnde Ausdrücke zu erkennen, betrachten diese Systeme manchmal ein statisches Bild als echtes Gesicht. Diese Schwäche führt dazu, dass ein gedrucktes Foto oder ein auf einem Bildschirm angezeigtes Bild die Gesichtserkennung leicht täuschen kann.
Wenn ein Foto absichtlich oder unbeabsichtigt verändert wird, können Gesichtserkennungssysteme völlig durcheinandergeraten. Zum Beispiel kann ein Bild mit einem intensiven Schönheitsfilter oder Photoshop-Retuschen zu einem Identifikationsfehler führen, da der Algorithmus dein echtes Gesicht mit einem künstlich perfekten oder veränderten Bild vergleicht. Gleiches gilt, wenn spezifische Merkmale betont oder verringert werden: verfeinerte Nase, eingefallene Wangen, vergrößerte Augen... Diese Änderungen verwirren das Modell, das sich auf präzise Gesichtspunkte (Abstände zwischen den Augen, Breite der Nase, Form des Kinns) stützt. Ein weiterer heikler Punkt: statische oder ungewöhnliche Ausdrücke auf bestimmten Fotos, wie gezwungenes Lächeln oder Grimasse, können ebenfalls die automatischen Vergleiche verfälschen.
Einige Benutzer schaffen es, Gesichtserkennungssysteme mit einfachen Methoden zu überlisten. Eine der häufigsten besteht darin, ein ausgedrucktes Foto oder ein auf einem Bildschirm angezeigtes Bild vor die Kamera zu halten: Manchmal funktioniert das, wenn das System die Textur, die Tiefe oder die natürlichen Bewegungen eines echten Gesichts nicht gut überprüft. Andere verwenden Techniken, die als Deepfakes bezeichnet werden, um ein sehr realistisches Video oder Bild einer anderen Person zu erzeugen. Einige gehen sogar so weit, realistische Masken zu tragen oder spezifische Accessoires auf ihr Gesicht zu kleben, um die Algorithmen zu verwirren, die die typischen Merkmale eines menschlichen Gesichts erkennen. Spezielle Brillen, mit gezielten Mustern oder Designs, stören zum Beispiel die Algorithmen, indem sie die Art und Weise verändern, wie sie wesentliche Merkmale erkennen. Diese Ansätze täuschen die Systeme einfach, weil sie die aktuellen Grenzen der Techniken zur Überprüfung von Lebenden oder der Algorithmen, die nach präzisen Referenzen im Bild suchen, ausnutzen.
Wussten Sie, dass spezielle Brillen oder strategisches Make-up, das als „adversariales Make-up“ bezeichnet wird, einige Algorithmen zur Gesichtserkennung täuschen können, indem sie die Schlüsselpunkte stören, die von diesen Systemen verwendet werden?
Wussten Sie, dass die Gesichtserkennung oft auf der Analyse von „Gesichtspunktreferenzen“ (Augen, Nase, Mund) basiert und dass jede Veränderung oder Verdunkelung dieser Schlüsselelemente die Erkennung besonders fehleranfällig macht?
Wussten Sie, dass eine Studie von Forschern ergeben hat, dass Gesichtserkennungssysteme manchmal Alters-, Geschlechts- oder ethnische Vorurteile aufweisen, was zu einer höheren Fehlerrate bei bestimmten Benutzerkategorien führt?
Wussten Sie, dass es Algorithmen gibt, die speziell darauf trainiert sind, Präsentationsangriffe (Angriffe durch Fotos oder Videos) zu identifizieren, sie jedoch immer noch anfällig gegenüber hochauflösenden Fotos oder sorgfältig gestalteten Videos sein können?
Ja, bis zu einem gewissen Grad. Missbraucht oder gehackt könnte diese Technologie sensible Informationen an Dritte weitergeben. Daher ist es wichtig, die Kontexte sorgfältig auszuwählen, in denen man ihre Nutzung erlauben möchte, und immer Systeme zu bevorzugen, die über robuste Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien verfügen.
Ja, oft reicht es aus, ein einfaches Foto, entweder gedruckt oder auf dem Bildschirm, zu präsentieren, um einige Systeme, die auf Algorithmen basieren und die anatomische Authentizität oder die Lebenszeichen des gezeigten Gesichts nicht richtig überprüfen, zu täuschen.
Ein perfektioniertes System verwendet Techniken wie die Erkennung von Augenblinzeln, die Tiefenanalyse durch Infrarotkameras (3D-Visualisierung), die Analyse von Mikrobewegungen im Gesicht und die Erkennung möglicher spezifischer Reflexionen eines gedruckten oder auf dem Bildschirm angezeigten Bildes.
Nein, die Gesichtserkennung kann bei schwachem oder zu starkem Licht große Schwierigkeiten haben, wenn die Kontraste oder Farben nicht klar erkennbar sind. Eine gleichmäßige und ausreichende Beleuchtung verbessert ihre Effektivität erheblich.
Ja, bestimmte Accessoires können präzise Identifikationsmerkmale verbergen oder verändern, wodurch die Gesichtserkennung gestört wird. Neuere Algorithmen, die mehrere Referenzpunkte im Gesicht verwenden, sind jedoch widerstandsfähiger gegenüber diesen Strategien.
Nein, die Gesichtserkennung ist nicht unfehlbar. Faktoren wie die Bildqualität, die Beleuchtung, der Aufnahmewinkel oder das Vorhandensein eines Fotos oder Videos können die Algorithmen täuschen.
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Question 1/5
