Kategorien: Technologie

Die wichtigsten Arten der Gesichtserkennung, die heutzutage verwendet werden

Person, Human, Face

Moderne Anwendungen zur Gesichtserkennung gehen weit über den Zugriff auf das iPhone oder Funktionen im Smart Home hinaus. Vielmehr kommen sie in Bereichen wie Flughäfen, im Einzelhandel, in Hotels und Banken zum Einsatz. Gründe hierfür liegen darin, dass Gesichtserkennung den Alltag für Kunden einfacher und für Unternehmen effizienter machen kann.

“Intelligente Autos, bargeldloses Bezahlen im Einzelhandel und bequemer Check-in im Flughafen sind nur einige Beispiele dafür, welches Potential Gesichtserkennung hat. Die Möglichkeiten scheinen geradezu grenzenlos, wenn man die aktuellen Anwendungsbereiche als Gradmesser für die Zukunft nimmt.”

Ein Beispiel ist die Gesichtserkennungstechnologie, die derzeit die Flughäfen erobert: laut Aussage der Zollbeamten ist es so derzeit möglich, innerhalb von zehn Minuten bis zu 240 Passagiere abzufertigen. Für Reisende bedeutet dies weniger Stress, während die Fluggesellschaften gleichzeitig ihre Effizienz steigern. Eine ähnliche Win-Win-Situation trifft auch für viele andere Gesichtserkennungsanwendungen zu.

„Kasinos können bekannte Betrüger an der Tür identifizieren. Flughäfen haben die Möglichkeit, die Sicherheit und das Boarding zu rationalisieren. Dies sind die Arten von Gesichtserkennung, die immer häufiger zum Einsatz kommen“, beobachtet Anil Jain, Doktorvater und Experte für Gesichtserkennung an der Michigan State University.

Doch Flugreisen sind erst der Anfang. Entdecken Sie hier, welches Veränderungspotential die Möglichkeiten der Gesichtserkennung uns bieten.

1. Verbessertes Gebäudemanagement

Gesichtserkennung spielt eine Schlüsselrolle, um sicheren Zugang zu Gebäuden zu gewährleisten. Dabei ist es egal, ob es sich um den Zugang zu einem Atomkraftwerk oder zu einem privaten Fitnessstudio oder Spa handelt.

„Beispielsweise lässt sich Ihre Fitnessstudio-ID mit Ihrem Gesicht verknüpfen“, erläutert Prof. Jain. „Der Eintritt wird ermöglicht, indem Sie einfach Ihr Gesicht in die Kamera halten.“

Der Kunde benötigt keine Schlüsselkarte mehr und das Fitnessstudio kann durch bessere Kontrollmöglichkeiten Betrug und Missbrauch besser ausschließen. Bei einem solchen Anwendungsfall handelt es sich um eine sogenannte Zugangskontrolle durch Beschränkung des Zugangs für autorisierte Personen. Statt einen Ausweis oder einen PIN-Code zu nutzen reicht es aus, wenn die Mitarbeiter einfach in die Kamera lächeln.

Doch Gesichtserkennungsanwendungen für den Gebäudezugang konzentrieren sich nicht nur auf Sicherheitsaspekte. Die Anwendung kann darüber hinaus die Bewegung von Personen innerhalb des Gebäudes erfassen, um anhand dessen Temperatur- und Beleuchtungseinstellungen auf benötigte beziehungsweise gewünschte Werte einzustellen. In ungenutzten Räumen kann so das Licht heruntergedimmt, die Temperatur gesenkt und somit Energie eingespart werden.

2. Optimierter Flughafenbetrieb

„Möglicherweise kann man Gesichtserkennung an einigen Flughäfen bereits im Einsatz sehen“, fährt Prof. Jain fort. „In einem solchen Fall würde eine Kamera ein Foto von Ihnen am Flugsteig oder bei der Passkontrolle machen, Ihre Ausweisdaten mit einer entsprechenden Datenbank abgleichen und Sie durchwinken. Es ist dann nicht mehr notwendig, eine Bordkarte oder einen Ausweis vorzuzeigen“.

Die Gesichtserkennung ermöglicht es beispielsweise auf Flughäfen das Einsteigen zu beschleunigen und Sicherheitspersonal zu reduzieren. Sollten Unbefugte oder gar als kriminell bekannte Personen einen Flughafen betreten, können sie jetzt sofort identifiziert und von der Polizei in Gewahrsam genommen werden. Dank Gesichtserkennung in Flughäfen fliegen die Passagiere somit sicherer und stressfreier.

Doch auch aus operativer Sicht profitieren Fluggesellschaften von Möglichkeiten und Vorteilen der Gesichtserkennungssysteme. Der Internationale Flughafen Oslo hat vor kurzem Gesichtserkennungskameras zur Überwachung von Vermögenswerten und Ausrüstung eingeführt. Da die Kameras jeden Ausrüstungsgegenstand erfassen, sobald er bewegt wird, können Verluste vermieden und damit die Wirtschaftlichkeit gesteigert werden.

3. Verbesserte Erfahrung im Einzelhandel

Die Entwicklung zu bargeldlosem Einkaufen schreitet weiter voran. Fast-Food-Marken wie McDonalds nutzen Selbstbedienungsterminals, während für Amazon-Go-Supermärkte eine App im Einsatz ist. Gesichtserkennung ist der nächste logische Schritt in der Weiterentwicklung des digitalen Einzelhandels.

In der Vergangenheit diente Gesichtserkennung im Einzelhandel in erster Linie zur Diebstahl- und Verlustprävention. Große Einzelhandelsmarken wie Wal-Mart und Lenovo machen sich jedoch mittlerweile Gesichtserkennung als Mittel zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses zunutze. So können zum Beispiel Kameras in den Geschäften die Kunden schon beim Betreten am Eingang erkennen und die Verkäufer darüber informieren, welche Produkte dem Kunden gefallen könnten.

Das System eröffnet sogar die Möglichkeit, dem Kunden bequem und in Echtzeit einen Gutschein oder ein Angebot zukommen lassen, das er im Geschäft nutzen kann. Große Einzelhandelsgeschäfte wie Wal-Mart können zudem Gesichtserkennung in ihr bestehendes Kameranetzwerk integrieren, um zum Beispiel detailliertere Wärmebildkarten von Kunden und deren Einkaufswegen zu erstellen, um deren Kaufverhalten besser zu verstehen.

4. Finanzdienstleistungen und Zahlungen

Es gibt keine Branche, die mehr ins Visier von Hackern, Betrügern und Cyberkriminellen geraten ist als der Finanzsektor. Daten aus dem letzten Jahr zeigen, dass 25 Prozent aller Malware-Angriffe – und damit mehr als in jeder anderen Branche – auf Unternehmen des Finanzsektors abzielten. Besonders erwähnenswert ist hierbei der Mißbrauch von Kreditkarten, der jedes Jahr um über 200 Prozent zunimmt.

„Angenommen, jemand stiehlt Ihre PIN-Nummer“, sagt Prof. Jain. „Diese Person kann jederzeit betrügerisch Geld von Ihrem Konto abheben. Denn der Geldautomat kann nicht unterscheiden, ob Sie dazu berechtigt sind, da er nur darauf programmiert ist, die PIN zu akzeptieren und Bargeld auszugeben.

Gesichtserkennung verhindert möglicherweise, dass ein solches Szenario eintritt, denn selbst mit einer gültigen PIN-Nummer kann ein Krimineller ohne zugehöriges Gesichtsprofil nicht auf das Konto zugreifen. Gleiches kann für Banking per Smartphone und Zahlungsabwicklungsprogramme gelten. Die Gesichtserkennung verbessert auch die Kundenzufriedenheit im Finanzbereich. Bei Kreditgenehmigungen und Zahlungen mit Kryptowährungen ist Gesichtserkennung bereits im Einsatz.

5. Intelligente Fahrzeuge


Autonomes Fahren und intelligente Autos haben sich bereits in unserem privaten und beruflichen Umfeld etabliert. Tesla-Fahrzeuge verfügen heute schon über begrenzte autonome Fahrfunktionen, während Apple letztes Jahr eine Gesichtserkennungstechnologie zum Entriegeln eines Autos patentiert hat. Das System kann das Gesicht des Nutzers erkennen, wenn er sich nähert, und würde daraufhin die Türen entriegeln und sogar Sitze und Spiegel für diese Person einstellen.

Die gleichen Gesichtserkennungskameras und die gleiche Technologie könnte intelligente Fahrzeuge auch dabei unterstützen, ihre Umgebung zu erkennen. Die Kameras könnten das Terrain bekannter und oft gefahrener Routen kartieren, damit sogenannte eingebettete Systeme (auch bekannt unter dem Begriff embedded systems) es analysieren und daraus lernen können. Mit der Zeit optimiert das intelligente Fahrzeug die Routen auf Basis von Sicherheitsaspekten und verringert die Reaktionszeit, um Unfälle zu vermeiden.

Intelligente Autos, bargeldloses Bezahlen im Einzelhandel und bequemer Check-in im Flughafen sind nur einige Beispiele dafür, welches Potential Gesichtserkennung hat. Die Möglichkeiten scheinen geradezu grenzenlos, wenn man die aktuellen Anwendungsbereiche als Gradmesser für die Zukunft nimmt.

Marc Faresse

Marc Faresse

Marc ist ein Experte für AI und Videoanalyse innerhalb des Group Innovation Management Teams bei dormakaba. Mit seiner langjährigen Erfahrung, die er innerhalb und außerhalb des Unternehmens gesammelt hat, unterstützt er dormakaba bei der Einführung von AI-basierten Technologien wie der Gesichtserkennung.