Gesichtserkennung war gestern, KI erkennt Menschen an ihrem Gang

Datenschutz, überwachung, Menschen, Menschenmenge, Menge Bildquelle: Public Domain
Die Überwachung von Menschen an öffentlichen Orten wird immer häufiger von Künstlichen Intelligenzen durchgeführt. In der Regel werden dabei die Gesichter gescannt und mit einer Datenbank verglichen. Forscher haben nun einen Weg gefunden, wie man den Gang eines Menschen zur Identifikation einsetzen kann. Jeder Mensch hat einen einzigartigen Gang. Das ist mit dem freien Auge nicht unbedingt sofort erkennbar, eine Künstliche Intelligenz hat hingegen einen guten Blick dafür. Informatiker haben das zum Anlass genommen, eine KI auf die Erkennung von individuellen Gangarten zu trainieren. Diese Art der Erkennung hat theoretisch das Potenzial, die Überprüfung durch Retina-Scanner und Fingerabdrücke an Flughäfen und ähnlichen Orten abzulösen.

Neuronale Netzwerke können bestimmte Muster im Gang einer Person finden und diese auch entsprechend identifizieren. Das Erstaunliche daran: Das System arbeitet mit nahezu perfekter Genauigkeit, so lautet jedenfalls das Urteil der "IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence" genannten Studie (via Gizmodo).



Das neue System mit dem Namen "SfootBD" ist 380 Mal genauer als vergleichbare bzw. frühere Methoden dieser Art. Dazu kommt, dass SfootBD von der analysierten Person nicht verlangt, dass diese barfuß läuft - das ist für den Einsatz in der realen Welt natürlich eine wesentliche Voraussetzung.

24 Faktoren

Laut den Forschern hat jeder Mensch annähernd 24 unterschiedliche Faktoren und Bewegungsarten, die zusammen eine einzigartige Gangart ergeben", erklärt Omar Costilla Reyes, Informatiker an der University of Manchester und Chefautor der Studie.

Für die Studie haben die Wissenschaftler eine Datenbank aus rund 20.000 Fußschritten von mehr als 120 Personen erstellt. Die KI hat die erfassten Daten wie Druck, Gewicht, dessen Verteilung, Schrittlänge etc. analysiert und war in der Lage, mit Hilfe dieser Daten die jeweiligen Personen zu erkennen. Die Fehlerquote lag bei gerade einmal 0,7 Prozent. Nachteil des Systems: Es erfordert hochaufgelöste Kameras und vor allem spezielle Bodenmatten. Deshalb kann es nicht überall eingesetzt werden - und hier kann man wohl auch zum Glück sagen, denn ein wenig unheimlich ist das schon. Datenschutz, überwachung, Menschen, Menschenmenge, Menge Datenschutz, überwachung, Menschen, Menschenmenge, Menge Public Domain
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