Laut einer kürzlich veröffentlichten Studie des US National Institute of Standards and Technology führt das Tragen einer Gesichtsmaske bei 89 untersuchten Gesichtserkennungsalgorithmen zu Fehlerquoten zwischen 5 und 50 Prozent. Gesichtsmasken helfen also nicht nur dabei, die Ausbreitung des Coronavirus einzudämmen, sie geben auch eine gute Tarnung ab.
Inwiefern Algorithmen so umgeschrieben werden können, dass sie auch Gesichter mit Maske erkennen, beschreibt Javier Aldana-Iuit, Senior AI Researcher bei Avast, im folgenden Statement:
Auch wenn die Masken vor allem Mund, Kinn und Wangen bedecken – die physischen Charakteristika, die stark zum Entscheidungsprozess der KI-Klassifikatoren beitragen –, können Systeme lernen, solche Gesichter zu erkennen. Dazu benötigt das System unabhängig von der gewählten Architektur einen großen, annotierten Bilddatensatz, das heißt, jedes Bild wird als mask/no_mask gekennzeichnet.
Anschließend kann der Klassifikator unter Aufsicht trainiert werden. Noch genauer wäre ein umfangreicher Datensatz mit mehreren Bildern der gleichen Person und verschiedenen Masken, um dem System beizubringen, auf die konstantesten visuellen Merkmale des Gesichts zu achten.
Auch wenn diese Methode sehr aufwändig ist, arbeiten bereits zahlreiche Überwachungsunternehmen daran, ihre Computer mit solchen Datensätzen zu füllen. Dasselbe gilt im Übrigen auch für Brillen. Je größer und vielfältiger der Datensatz zum Training der Systeme, desto besser und genauer sind die Ergebnisse. Wenn sich in den Daten Bilder derselben Person mit und ohne Brille befinden, ist die Klassifikation nicht beeinträchtigt.
Auf der anderen Seite gibt es heutzutage Techniken, um die Verallgemeinerung der Deep-Learning-Modelle zu erhöhen, die versuchen, nicht vorhandene Datensätze über das Training auszugleichen. Diese Techniken werden eingesetzt, um abstrakte numerische Darstellungen der Gesichter zu lernen, die sich auch durch das Tragen einer Brille und der dadurch entstehenden Abweichungen im Bild nicht verändern.
Die Technologie, um auch Menschen mit Maske per Gesichtserkennung zu identifizieren, ist also vorhanden, es fragt sich nur, wie lange KI brauchen wird, um das zu lernen.