Technokraten treiben das Prinzip voran: "Weil wir können, werden wir." Dennoch werden Polizei, Regierung und Industrie diese skizzenhafte Technologie verwenden, um dauerhafte Fehler zu machen, die niemals korrigiert werden können. ⁃ TN Editor
Mit weit verbreiteter Akzeptanz bei Strafverfolgungsbehörden, Werbetreibenden und sogar KirchenDie Gesichtserkennung ist zweifellos zu einer der größten Bedrohungen für die Privatsphäre geworden.
Allein die Fähigkeit, jeden sofort zu identifizieren, indem man sein Gesicht sieht, führt bereits zu massiven Machtungleichgewichten mit schwerwiegenden Folgen für freie Meinungsäußerung und politischer Protest. In jüngerer Zeit haben Forscher jedoch gezeigt, dass auch bei unscharfen oder auf andere Weise verdeckten Gesichtern Algorithmen zur Identifizierung von Personen trainiert werden können, indem zuvor beobachtete Muster an Kopf und Körper angeglichen werden.
In einer neues Papier Forscher des Max-Planck-Instituts in Saarbrücken, die auf den ArXiv-Pre-Print-Server hochgeladen wurden, demonstrieren eine Methode zur Identifizierung von Personen, auch wenn die meisten ihrer Fotos nicht markiert oder verdeckt sind. Das System der Forscher, das sie als „gesichtsloses Erkennungssystem“ bezeichnen, trainiert ein neuronales Netzwerk auf einer Reihe von Fotos, die sowohl verdeckte als auch sichtbare Gesichter enthalten, und verwendet dieses Wissen dann, um die Identität verdeckter Gesichter vorherzusagen, indem nach Ähnlichkeiten in der Umgebung gesucht wird Kopf und Körper einer Person.
Die Genauigkeit des Systems hängt davon ab, wie viele sichtbare Flächen im Fotoset verfügbar sind. Selbst wenn nur 1.25 Instanzen des vollständig sichtbaren Gesichts der Person vorhanden sind, kann das System ein verdecktes Gesicht mit einer Genauigkeit von 69.6 Prozent identifizieren. Wenn das sichtbare Gesicht einer Person 10 Mal vorhanden ist, steigt es auf bis zu 91.5 Prozent.
Mit anderen Worten, selbst wenn Sie sichergestellt haben, dass Ihr Gesicht in den meisten Ihrer Instagram-Fotos verdeckt ist, hat das System eine gute Chance, Sie zu identifizieren, solange es ein oder zwei gibt, in denen Ihr Gesicht vollständig sichtbar ist.
