Microsoft schafft entscheidende Verbesserung der Gesichtserkennung

Huawei, Honor, Gesichtserkennung, Face ID, 3D-Scanner Bildquelle: Honor
Die Entwickler Microsofts wollen die Technologien zur Gesichtserkennung um einen entscheidenden Schritt vorangebracht haben. Denn diese hatten zuweilen vor allem bei dunkleren Hautfarben Probleme, selbst Geschlechter auseinanderzuhalten. Das soll nun aber endgültig vorbei sein. Immer wieder hatten die verfügbaren Technologien hohe Fehlerraten produziert, wenn sie mit Nutzern konfrontiert waren, die dunkle Hauttöne hatten. Das dürfte auch mit daran gelegen haben, dass die Entwickler-Teams bei den Technologie-Unternehmen weiß und männlich dominiert sind und die in dieser Gruppe erreichten hohen Trefferquoten vorschnell zu dem Schluss führten, dass man fast schon perfekte Verfahren hervorgebracht habe.

Nun aber haben Microsoft-Entwickler gezielt die problematischen Fälle zur Hand genommen und daran gearbeitet. Wie das Unternehmen nun mitteilte, habe man die Fehlerquoten bei der Geschlechterunterscheidung bei den sehr dunklen Hauttypen um das 20-Fache reduzieren können. Das habe dazu geführt, dass man auch über den gesamten demographischen Schnitt der Bevölkerung hinweg wesentlich bessere Ergebnisse erzielen kann, als die verschiedenen bereits kommerziell eingesetzten Systeme.

Eine Frage der Daten

Da hinter den Verfahren selbstlernende KI-Algorithmen stecken, bringt es letztlich nicht viel, am Programmcode zu feilen. Denn die Systeme sind letztlich so gut, wie das Datenmaterial, mit dem die Maschine trainiert wird. Daher setzte man sich bei Microsoft hin und kümmerte sich in erster Linie darum, hier eine bessere Grundlage zu schaffen.

Wie es aus Redmond hieß, habe man diverse Experten herangezogen, die sich beispielsweise in soziologischen Forschungsbereichen mit Themen wie Voreingenommenheit und Diversity beschäftigten. Die neue Basis an Analysedaten enthielt letztlich nicht nur eine wesentlich höhere Bandbreite an Hautfarben, sondern auch Gesichter mit wechselnden Brillen-Gestellen, Schmuck und Ohrringen. Denn auch diese trugen immer wieder dazu bei, dass die Gesichtserkennung vor allem bei Frauen andere Schwerpunkte setzte und keine korrekten Zuordnungen mehr vornehmen konnte.

Bildanalyse-Verfahren sind nicht einfach:

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