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Überwindbarkeit von Gesichtserkennungssoftware

Systeme zur Gesichtserkennung gibt es in den verschiedensten Ausfürungen, die sich in der Aufnahmehardware (Kamera im optisch sichtbaren Bereich, Infrarot- oder Stereokamera) sowie in der Auswertesoftware (Elastic-graph-matching, Eigenface, Messen des Verlaufs von Blutgefässen) unterscheiden.

Die meisten Systeme im Enduser-Bereich setzen aus Kostengründen auf Webcams (arbeiten bekanntlich im sichtbaren Wellenlängenbereich) und die damit verbundenen Softwarelösungen.

Funktionsweise

Wie bei allen biometrischen Verfahren müssen sich auch bei der Gesichtserkennung die Benutzer zu allererst enrollen. Dazu werden meist mehrere Bilder der Person aufgenommen um daraus das Template zu generieren. Die Abläufe beim Enrollement und bei der späteren Erkennung sind dabei sehr ähnlich. Zu Beginn sucht ein Algorithmus in den Bildern nach Gesichtstypischen Formen. Bei einem positiven Ergebnis wird die Grösse der gefunden Gesichts normalisiert, um unterschiedliche Entfernungen zwischen Person und Kamera auszugleichen. Das jeweilig verwendete Verfahren bestimmt nun den Fortgang der Verarbeitung.

Beim Elastic-graph-matching werden markante Punkte in dem Gesicht (Augen, Nase, Mund) extrahiert und ihre Position ermittelt. Der Eigenfacealgorithmus hingegen kombiniert einige 100 Grundgesichter so miteinander, dass sich eine relativ hohe Übereinstimmung mit dem aktuellen Bild ergibt. Vor allem die Eigenfacemetode ist sehr stark von der Haltung des Kopfes und der Beleuchtung des Gesichtes abhängig, weswegen Gesichtserkennungssysteme teilweise noch grosse Falschrückweisungsquoten haben. Die führt dazu, dass im praktischen Einsatz der Schwellwert für die Erkennung oft sehr niedrig eingestellt wird.

Überwindung

Nicht selten reicht es schon aus, ein Foto einer berechtigten Person vor die Kamera zu halten um als diese erkannt zu werden! Aufgrund der schon angesprochenen Abhängigkeit von der Ausleuchtung des Gesichts ist es machmal noch nötig das Foto etwas nachzubearbeiten. Dazu wird es eingescannt, falls es nicht sowieso schon in digitaler Form vorliegt. Um die Ausleuchtung des Gesichts anzupassen, muss man jetzt nur noch die Lichtverhältnisse am Einsatzort kennen. Ist es nicht möglich, an solch eine Referenz zu gelangen können auch mehrere Bilder mit wahrscheinlichen Lichtverhältnissen (z.B. Beleuchtung von oben, von der Seite oder von vorne) erstellt werden, die dann nacheinander vor die Kamera gehalten werden. Dazu müssen die Bilder nicht einmal ausgedruckt werden, da auch der Bildschirm eines Notebooks die nötige Auflösung besitzt um die Systeme zu überwinden. Auf Grund der Beschichtung des Displays kann es aber zu anderen Problemen, wie z.B. starken Reflexionen, kommen. Allerdings bietet diese Variante den grossen Vorteil, dass die Fotos auch noch am Einsatzort nachbearbeitet werden können.

Etwas mehr Aufwand ist nötig, falls das verwendete System mit einer Lebenderkennung ausgestattet ist. Solche Zusatzfeatures basieren meist auf Bewegungen im Gesicht (Zwinkern) oder des ganzen Kopfes (Drehen, Verkippen). Aber auch hier ist die Lösung denkbar einfach. Anstelle eines Einzelbildes wird dem System eine Sequenz von Bildern bzw. ein Video vorgespielt. Dazu filmt man einen berechtigten Benutzer so lange, bis eine ausreichend Menge an Kopfhaltungen (oder Bewegungen im Gesicht) vorhanden sind. Stimmen die Lichtverhältnisse des Videos mit denen am Einsatzort überein so kann das Video direkt abgespielt werden. Tun sie dies nicht muss auch hier noch eine Anpassung vorgenommen werden. Dazu extrahiert man aus dem Video mehrere Einzelbilder (fünf sollten ausreichen) mit einer möglichst breiter Bewegungspalette, bearbeitet diese und synchronisiert die Abspielfrequenz nur noch mit der Aufnahmefrequenz des Systems. Und schon ist auch die Lebenderkennung überwunden. Natürlich sind solche Versuche nicht gerade schwer zu bemerken, vor allem, wenn die Kamera noch zusätlich von einer Person überwacht wird. An solchen Orten oder auch bei der Verwendung von Stereokameras könnte man es mit Latexmasken oder Schminkutensilien versuchen, um das eigene Aussehen dem eines berechtigten Benutzer anzupassen.

All die hier beschriebenen Verfahren funktionieren natürlich nicht bei Systemen, die auf der Auswertung von Infrarotbildern basieren. Aber dort gibt es sicher andere Möglichkeiten. :)

 

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