Gesichtserkennung ist eine biometrische Technologie, mit der die Identit\u00e4t einer Person anhand ihres Gesichts identifiziert oder \u00fcberpr\u00fcft wird. Es erfasst, analysiert und vergleicht Muster basierend auf den Gesichtsdetails der Person. Es wird in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, darunter Sicherheitssysteme, mobile Sicherheit, soziale Medien und mehr.<\/p>\n
Die Idee der Gesichtserkennung geht auf die 1960er Jahre zur\u00fcck, als Woodrow Wilson Bledsoe ein System entwickelte, mit dem Fotos von Gesichtern mithilfe eines RAND-Tablets, einem Ger\u00e4t, das menschliche Merkmale erkennen konnte, manuell klassifiziert werden konnten. Allerdings dauerte es bis in die 1970er Jahre, bis die ersten computergest\u00fctzten Techniken zur Gesichtserkennung erforscht wurden.<\/p>\n
Die Technologie erlebte in den 2000er Jahren eine bedeutende Entwicklung, die durch die Einf\u00fchrung der Eigenfaces-Methode gekennzeichnet war, einem erfolgreichen Ansatz zur Gesichtserkennung in Bildern, der von Matthew Turk und Alex Pentland vorangetrieben wurde. Sp\u00e4ter, im Jahr 2001, wurde die Verwendung der 3D-Gesichtserkennung eingef\u00fchrt, die Probleme mit \u00c4nderungen der Beleuchtung und der Position des Gesichts in Bildern behebt.<\/p>\n
Die Gesichtserkennung ist eine Teilmenge biometrischer Identifikationstechnologien, die einzigartige physiologische Merkmale zur Identifizierung nutzen. Es basiert auf Prinzipien des Computersehens, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens, um eine Person anhand eines digitalen Bildes oder eines Videobilds zu identifizieren oder zu verifizieren.<\/p>\n
Die Gesichtserkennungstechnologie scannt Gesichter, um eine Gesichtssignatur zu erstellen \u2013 eine mathematische Formel, die die Einzigartigkeit der Gesichtsstruktur einer Person angibt. Typischerweise werden Knotenpunkte oder unterscheidbare Orientierungspunkte wie der Abstand zwischen den Augen, die Breite der Nase, die Tiefe der Augenh\u00f6hlen, die Form der Wangenknochen und die L\u00e4nge der Kieferlinie untersucht.<\/p>\n
Die Gesichtserkennungstechnologie umfasst mehrere Stufen:<\/p>\n
Die zugrunde liegende Technologie nutzt k\u00fcnstliche Intelligenz, insbesondere Deep-Learning-Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNN), um auf einer Vielzahl von Gesichtern zu trainieren und Muster zu erkennen.<\/p>\n
Die Gesichtserkennungstechnologie bietet mehrere einzigartige Funktionen:<\/p>\n
Es gibt verschiedene Arten von Gesichtserkennungstechnologien, die sich haupts\u00e4chlich durch die verwendete Technik unterscheiden:<\/p>\n