Was ist Gesichtserkennung?
Ein Gesichtsanalysator ist eine Software, die die Identität einer Person anhand ihres Gesichts identifiziert oder bestätigt. Sie funktioniert durch die Erkennung und Messung von Gesichtsfunktionen in einem Bild. Die Gesichtserkennung kann menschliche Gesichter in Bildern oder Videos identifizieren, sicherstellen, dass es sich auf zwei verschieden Bildern um das Gesicht der selben Person handelt, oder in einer großen Sammlung von Bildern nach einem Gesicht suchen. Biometrische Sicherheitssysteme verwenden die Gesichtserkennung, um Personen beim Onboarding oder bei der Anmeldung eindeutig zu identifizieren und die Authentifizierung von Benutzern zu verstärken. Auch bei mobilen und persönlichen Geräten wird die Gesichtsanalysetechnologie häufig für die Gerätesicherheit eingesetzt.
Was sind die Vorteile der Gesichtserkennungstechnologie?
Einige Vorteile von Gesichtserkennungssystemen sind folgende:
Effiziente Sicherheit
Die Gesichtserkennung ist ein schnelles und effizientes Verifikationssystem. Im Vergleich zu anderen biometrischen Technologien wie Fingerabdrücken oder Netzhautscans ist sie schneller und bequemer. Außerdem gibt es bei der Gesichtserkennung weniger Berührungspunkte im Vergleich zur Eingabe von Passwörtern oder PINs. Sie unterstützt die Multifaktor-Authentifizierung für eine zusätzliche Sicherheitsüberprüfung.
Verbesserte Genauigkeit
Die Gesichtserkennung ist eine genauere Methode zur Identifizierung von Personen als die Verwendung einer Handynummer, E-Mail-Adresse, Postanschrift oder IP-Adresse. Die meisten Börsenservices, von Aktien bis hin zu Kryptowährungen, verlassen sich jetzt auf die Gesichtserkennung, um Kunden und ihr Vermögen zu schützen.
Einfachere Integration
Die Gesichtserkennungstechnologie ist kompatibel und lässt sich problemlos in die meisten Sicherheitsprogramme integrieren. Smartphones mit Frontkamera haben beispielsweise eine integrierte Unterstützung für Gesichtserkennungsalgorithmen oder Softwarecode.
Was sind die Anwendungsfälle von Gesichtserkennungssystemen?
Im Folgenden finden Sie einige praktische Anwendungen für ein Gesichtserkennungssystem:
Betrugserkennung
Unternehmen nutzen die Gesichtserkennung, um Benutzer, die ein neues Konto auf einer Online-Plattform erstellen, eindeutig zu identifizieren. Danach kann die Gesichtserkennung verwendet werden, um die Identität der Person zu überprüfen, die das Konto bei riskanten oder verdächtigen Kontobewegungen tatsächlich nutzt.
Cybersicherheit
Unternehmen verwenden Gesichtserkennungstechnologie anstelle von Passwörtern, um die Cybersicherheit zu erhöhen. Es ist schwierig, sich unbefugt Zugang zu Gesichtserkennungssystemen zu verschaffen, denn an Ihrem Gesicht kann nichts geändert werden. Gesichtserkennungssoftware ist auch ein bequemes und hochpräzises Sicherheits-Tool zum Entsperren von Smartphones und anderen persönlichen Geräten.
Flughafen- und Grenzkontrolle
Viele Flughäfen verwenden biometrische Daten in Reisepässen, sodass Reisende lange Warteschlangen vermeiden und durch einen automatisierten Terminal gehen können, um ihr Gate schneller zu erreichen. Die Gesichtserkennungstechnologie in Form von e-Pässen verkürzt die Wartezeiten und erhöht die Sicherheit.
Banking
Einzelpersonen authentifizieren Transaktionen, indem sie einfach auf ihr Mobiltelefon oder ihren Computerbildschirm schauen, anstatt einmalige Passwörter oder eine zweistufige Verifizierung zu verwenden. Die Gesichtserkennung ist sicherer, da es keine Passwörter gibt, die von Hackern gestohlen werden könnten. Ebenso können einige Geldautomaten und Kassen Gesichtserkennung für die Genehmigung von Zahlungen verwenden.
Gesundheitswesen
Die Gesichtserkennung kann verwendet werden, um Zugang zu Patientenakten zu erhalten. Sie kann den Prozess der Patientenregistrierung in einer Gesundheitseinrichtung rationalisieren und Schmerzen und Emotionen bei Patienten automatisch erkennen.
Ist die Gesichtserkennung sicher?
Die Gesichtserkennung erfolgt in drei Schritten: Erfassung, Analyse und Erkennung.
Erfassung
Computer Vision
Maschinen verwenden Computer Vision, um Personen, Orte und Dinge in Bildern mit einer Genauigkeit zu identifizieren, die der von Menschen entspricht oder sie übertrifft, und das mit viel größerer Geschwindigkeit und Effizienz. Mithilfe komplexer Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert die Computer Vision die Extraktion, Analyse, Klassifizierung und das Verständnis nützlicher Informationen aus Bilddaten. Die Bilddaten nehmen viele Formen an, wie zum Beispiel die folgenden:
- Einzelbilder
- Videosequenzen
- Ansichten mehrerer Kameras
- Dreidimensionale Daten
Analyse
- Abstand zwischen den Augen
- Abstand zwischen der Stirn und dem Kinn
- Abstand zwischen der Nase und dem Mund
- Tiefe der Augenhöhlen
- Form der Wangenknochen
- Kontur der Lippen, Ohren und des Kinns
Erkennung
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Ist die Gesichtserkennung genau?
- Konsistente Positionierung und Beleuchtung
- Klare und nicht verdeckte Gesichtszüge
- Kontrollierte Farben und Hintergrund
- Kameraqualität und Bildauflösung
Ist die Gesichtserkennung sicher?
Systeme zur Erkennung menschlicher Gesichter verwenden einzigartige mathematische Muster, um biometrische Daten zu speichern. Sie gehören daher zu den sichersten und effektivsten Identifizierungsmethoden in der biometrischen Technologie. Gesichtsdaten können anonymisiert und vertraulich gehalten werden, um das Risiko eines unbefugten Zugriffs zu verringern. Die Technologie zur Erkennung von Lebendigkeit unterscheidet lebende Benutzer anhand ihrer Gesichtsbilder. Dadurch wird verhindert, dass das System durch das Foto eines lebenden Benutzers getäuscht wird.
Was ist ein Vertrauenswert bei der Gesichtserkennung?
Vertrauenswerte, die auch als Ähnlichkeitswerte bezeichnet werden, sind für Systeme zur Erkennung und zum Vergleich von Gesichtern von entscheidender Bedeutung. Sie geben Rückmeldung darüber, wie ähnlich zwei Bilder einander sind. Ein höherer Vertrauenswert bedeutet eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass zwei Bilder dieselbe Person zeigen. Vertrauenswerte verwenden also KI, um vorherzusagen, ob ein Gesicht in einem Bild vorhanden ist oder mit einem Gesicht in einem anderen Bild übereinstimmt.
Vertrauensschwellenwert
Jede Vorhersage, die das Gesichtserkennungssystem mithilfe von KI trifft, hat einen entsprechenden Schwellenwert, den Sie ändern können. In einem typischen Szenario werden die meisten automatischen Abgleiche zu einem sehr hohen Prozentsatz vorgenommen, z. B. bei einem Vertrauenswert von über 99 %. Übereinstimmungen mit niedrigeren Vertrauenswerten können verwendet werden, um die nächstgelegenen potenziellen Übereinstimmungen zu sehen, die dann von einem menschlichen Ermittler weiter bewertet werden.
Welche anderen Arten der biometrischen Identifizierungstechnologie gibt es?
Biometrische Identifizierung ist der Prozess der Identifizierung von Personen auf der Grundlage von einzigartigen, unterscheidbaren Merkmalen. Neben der Gesichtserkennung gibt es viele andere Arten der biometrischen Identifizierung:
Fingerabdruckverifikation
Die Software zur Fingerabdruckerkennung überprüft die Identität einer Person, indem sie ihren Fingerabdruck mit einem oder mehreren Fingerabdrücken in einer Datenbank vergleicht.
DNA-Abgleich
Der DNA-Abgleich identifiziert eine Person durch die Analyse von Segmenten ihrer DNA. Die Technologie sequenziert die DNA in einem Labor und vergleicht sie mit Proben in einer Datenbank.
Augenerkennung
Die Augenerkennung analysiert Merkmale in der Iris oder Muster der Venen in der Netzhaut, um eine Übereinstimmung festzustellen und eine Person zu identifizieren.
Erkennung der Handgeometrie
Stimmerkennung
Stimmerkennungssysteme extrahieren die Merkmale, die die Stimme einer Person von anderen unterscheiden. Es erstellt einen Stimmabdruck, der einem Fingerabdruck oder einem Gesichtsabdruck ähnelt, und gleicht ihn mit Proben in einer Datenbank ab.
Unterschriftserkennung
Sie können die Technologie nutzen, um den Handschriftstil zu analysieren oder zwei gescannte Unterschriften mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen zu vergleichen.
Wie kann AWS bei der Gesichtserkennung helfen?
Sie können Amazon Rekognition verwenden, um die Bild- und Videoanalyse mit Machine Learning zu automatisieren. Sie können mit Amazon Rekognition vortrainierte und anpassbare Computer-Vision-Funktionen nutzen, um Gesichtsinformationen und Erkenntnisse aus Ihren Bildern und Videos zu gewinnen. Sie können Amazon Rekognition für die folgenden Aufgaben verwenden:
- Analysieren und Erkennen von Gesichtern in Millionen von Fotos und Videos innerhalb weniger Minuten
- Verwenden von Gesichtsvergleichen und -analysen in Ihren Onboarding- und Authentifizierungs-Workflows, um die Identität der angemeldeten Benutzer aus der Distanz zu überprüfen
- Ermitteln der Ähnlichkeit eines Gesichts mit einem anderen Bild oder mit einem Bild aus Ihrer privaten Bilddatenbank
- Erstellen von Erlebnissen bei der Heim-Automatisierung wie das automatische Einschalten des Lichts, wenn eine Person erkannt wird
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