Ermittlungsmethode des Gesichtsdurchschnitts eliminiert Störfaktoren wie Belichtung
Die Kombination mehrerer Bilder aus Überwachungskameras (CCTV-Bilder) mittels PC-gestützter Software verbessert die Genauigkeit von Gesichtserkennungssystemen zur Identifizierung verdächtiger Personen. Zu dem Schluss kommen Psychologen der University of Lincoln, die mit Kollegen der University of York sowie der University of New South Wales zusammengearbeitet haben.
Technologie spart Zeit
Bei der neuen Methode handelt es sich um eine Technologie zur Ermittlung des Gesichtsdurchschnitts. Auf digitaler Eben werden mehrere Bilder zu einem einzigen, verbesserten Bild zusammengefasst. Varianten, die durch die Aufnahme aus einem bestimmten Winkel oder einer spezifischen Beleuchtung entstehen, werden dabei eliminiert. Was übrig bleibt, ist die Abbildung einer Person, die nur Eigenschaften enthält, die auf die Identität der jeweiligen Person hinweisen.
„Wir wissen, dass es viele Techniken gibt, um Bilder in schlechter Qualität zu verbessern. Unsere Methode zur Ermittlung des Gesichtsdurchschnitts kann bei der Identifikation Verdächtiger hilfreich sein, wenn CCTV-Bilder in schlechter Qualität von mehreren Kameras, die einen Tatort abdecken, verfügbar sind“,
erklärt Studienleiterin Kay Ritchie. Die Forscher haben somit einen effektiven Weg gefunden, um schlechte Aufnahmen zeitsparend zu verbessern.
Erste Ergebnisse überzeugen
Die Forscher haben verglichen, wie treffsicher Menschen und Gesichtserkennungssysteme Personen auf Bildern mit guter Qualität, auf Fotos mit schlechter Qualität sowie auf den generierten Durchschnittsbildern erkennen können.
Den Ergebnissen zufolge waren sowohl die Probanden als auch die Computersysteme besser darin, die Personen auf den Durchschnittsbildern als auf den verpixelten Originalaufnahmen zu erkennen.
Werden mehrere Fotos in guter Qualität miteinander kombiniert, so erreichen computergestützte Gesichtserkennungsprogramme eine Trefferquote von fast 100 Prozent.
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