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Gesichtserkennungssoftware kommt immer besser mit Masken zurecht

Gesichtserkennungs-Algorithmen werden immer besser darin, Menschen auch dann zu identifizieren, wenn sie eine Mund-Nase-Maske tragen. Das hat jetzt ein Bericht einer US-Bundesbehörde gezeigt.

2 Min. Lesezeit
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Gesichtserkennungs-Algorithmen kommen mit Masken zurecht. (Foto: DisobeyArt/Shutterstock)

Neben dem Smartphone haben wir aktuell auch sie immer dabei: die Mund-Nase-Maske. Wirklich kompatibel scheinen die beiden Begleiter jedoch nicht zu sein. So hatte Apple im Frühjahr noch ein iOS-Update ausgerollt, nach dem der Face-ID-Sensor eine Maske identifizieren und direkt auf den Passcode zum Entsperren des Geräts umstellen konnte. Inzwischen haben Nutzerinnen und Nutzer aber auch die Möglichkeit, ihre Smartphones über die Gesichtsbiometrie zu entsperren, während sie eine Maske tragen. Und das soll immer besser klappen, wie jetzt bekannt wurde.

Gesichtserkennungs-Algorithmen kommen mit Masken zurecht

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Das US-amerikanische National Institute for Standards and Technology (Nist) untersucht seit Mitte März, wie gut Algorithmen mit Gesichtern zurechtkommen, die in Teilen durch eine Maske verdeckt sind. Im nun vorgelegten zweiten Bericht zeigt sich, dass die meisten Entwicklerinnen und Entwickler ihre Algorithmen an die besondere Situation der Corona-Pandemie angepasst haben. Mund-Nase-Bedeckungen stellen demnach ein deutlich geringeres Problem für die Software dar, als man zunächst angenommen hatte.

Dabei hatte der erste Bericht des Nist noch ein ganz anderes Bild gezeichnet: Die Fehlerquote der Algorithmen lag im Juli noch zwischen 5 und 50 Prozent. Schwarze Masken stellten interessanterweise ein größeres Problem dar als blaue, und – das ist wohl wenig überraschend – je mehr von der Nase durch eine Maske bedeckt war, desto schwerer fiel es den Algorithmen, den oder die Träger*in zu identifizieren.

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Inzwischen weicht die Fehlerquote der Algorithmen bei teilbedeckten Gesichtern zwar immer noch deutlich von der bei unbedeckten ab; beim „nackten“ Gesicht liegt sie bei ungefähr 0,3 Prozent, so Nist. Wird eine Maske getragen, steigt sie inzwischen aber nur noch auf etwa fünf Prozent für Masken, die einen Großteil des Gesichts bedecken. Und immerhin acht der über 150 getesteten Algorithmen drücken ihre Fehlerquote auf unter 0,05 Prozent.

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Kritik durch Datenschützer

Maske hin oder her – für den alltäglichen Smartphone-Gebrauch beispielsweise ist es natürlich ungemein praktisch, das Gerät mittels Gesichtserkennung entsperren zu können. Nichtsdestotrotz warnen Datenschützende immer wieder vor den Gefahren, die Gesichtserkennungs-Software und immer besser werdende Algorithmen mit sich bringen. Neben Systemen, die Probleme mit Frauen oder People of Colour haben, spielt auch die Überwachung eine Rolle. So spricht sich etwa Ulrich Kelber, der Bundesbeauftragte für Datenschutz, immer wieder gegen Gesichtserkennungssysteme im öffentlichen Raum aus.

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