Die Experten sind sich einig, das Tragen einer Maske ist gegenwärtig
die wichtigste Waffe im Kampf gegen die Ausbreitung des Coronavirus.
Sie schützt nicht nur den Träger selbst, sondern auch die Menschen,
mit denen er in Kontakt kommt.
Deshalb besteht an Orten, an denen sich viele Menschen aufhalten,
inzwischen eine Maskenpflicht.
In Fußgängerzonen, Kaufhäusern oder auch in Zügen ist es allerdings
schwierig sicherzustellen, dass sich wirklich alle dran halten.
Wissenschaftler am Karlsruher Institut für Technologie haben jetzt
überlegt, ob man auch bei dieser Aufgabe künstliche Intelligenz,
sogenannte KI, einsetzen kann.
können entsprechend trainierte Computerprogramme automatisch und mit
hoher Zuverlässigkeit erkennen, ob eine Maske getragen wird oder eben
nicht.
Tatsächlich ist das nicht nur eine technische Herausforderung, es
müssen vor allem auch rechtliche Probleme gelöst werden.
Sagen wir mal, wir wären in der Lage so eine KI zu bauen, dann haben
wir ein großes Problem und zwar, das ist Privatsphäre.
Weil ich möchte ja eigentlich nur erkennen, ob sich Menschen an das
Tragen einer Maske halten.
Ich will aber ja nicht eine Person identifizieren, sondern ich möchte
das ja irgendwie in einer anonymisierten Art und Weise machen.
Dr. Niklas Kühl ist Experte für die Anwendung künstlicher Intelligenz
am Karlsruher Institut für Technologie.
Eine zuverlässige Anonymisierung der Bilddaten stellt für die Aufgabe
einer automatischen Auswertung von Kamerabildern eine zusätzliche
Hürde dar.
Ich kann Gesichter verpixeln, ich kann Gesichter, man sagt da
Blurring, also das ist wie so ein Nebel, quasi über das Bild legen.
Und da kann man halt schauen, wo hat man einen guten Trade-Off auf der
einen Seite zwischen der Performance der KI, also wie gut ist sie da
noch in der Lage, Masken zu erkennen.
Aber auf der anderen Seite auch über den Anonymisierungsgrad der
Person.
Wenn natürlich jetzt das Bild ganz stark verwaschen wird, dann gibt es
natürlich irgendwo einen Zeitpunkt, wo die KI nicht mehr in der Lage
ist, noch irgendwas zu identifizieren.
Das heißt, ich muss es schaffen, die Gesichter zu verpixeln bis zu
einem Grad, wo auf jeden Fall eine Person nicht mehr identifizierbar
ist eindeutig, aber meine KI noch eine gute Performance liefert.
Und das ist eigentlich dieses Spannungsfeld, wo wir uns da bewegen.
Zur Überraschung der KI-Experten kann man auch mit zuverlässig
anonymisierten Bilddaten gute Ergebnisse erreichen.
Selbst bei einer eineindeutigen Anonymisierung der Bilder erreiche ich
immer noch Performances von über 85 oder 90 Prozent.
Das bedeutet auf der anderen Seite natürlich aber auch, dass trotzdem
natürlich 10 Prozent noch ungenau sind.
Also, dass ich, ich sage jetzt mal im schlimmsten Fall, bei 10 Prozent
der Personen nicht erkenne, dass sie eine Maske tragen oder den
umgekehrten Fall, ich erkenne, sie tragen eine Maske und in
Wirklichkeit tun sie es gar nicht.
Idealerweise findet die Auswertung der Bilddaten direkt auf der Kamera
selbst statt.
Das nennt man Edge Computing, also direkt auf dem Endgerät, auf der
Kamera werden alle notwendigen Berechnungen umgesetzt.
Und dann wird zum Beispiel nur noch die Prozentangabe weitergegeben,
wie viele Menschen gerade eine Maske tragen.
Und das wäre natürlich der sicherste von allen Fällen, weil überhaupt
keine Bilddaten, auch keine anonymisierten, das Gerät überhaupt
verlassen.
Ein KI-Bilderkennungssystem ist nur so gut wie das Bildmaterial, mit
dem es trainiert wurde.
Vorhandene Datenbanken mit Maskenbildern mussten deshalb
diversifiziert werden.
Da mussten wir ein bisschen erfinderisch werden und haben dann
Studierende losgeschickt in die Karlsruhe Innenstadt und haben gesagt,
pass auf, geht doch mal rum, fragt mal ein paar Menschen, ob ihr zu
Forschungszwecken ein paar Bilder aufnehmen dürft.
Und dann haben wir so ein bisschen mehr Diversität in unser Sample
reingebracht und haben halt diese Bilder noch zusätzlich genommen.
Und haben halt da insbesondere darauf geachtet, dass es auch eben
ungewöhnliche Masken waren, die nicht medizinischer Natur sind, also
mit anderen Farbmustern, vielleicht sogar mit Mündern drauf und so
weiter.
Ein mögliches Einsatzfeld der automatisierten Maskenerkennung, eine
Protestdemonstration der Maskengegner.
Gerade bei so einer Querdenken-Demo muss ich eigentlich zwei Dinge tun
als Bildverarbeitungssystem.
Auf der einen Seite muss ich in der Lage sein, das Bild, man sagt, zu
segmentieren, das heißt einzelne Gesichter aus einer Masse
herausschneiden und dann für jedes dieser Gesichter die Analyse laufen
lassen, die wir gebaut haben.
Aber diese Segmentierung, also quasi das Identifizieren von einzelnen
Gesichtern in großen Massen, hängt von ganz vielen Faktoren ab.
Wie stehen einzelne Personen zu der Kamera, die das aufnimmt?
Wie hoch ist die Auflösung dieser Kamera?
Kann ich da überhaupt ganz viele Gesichter erkennen?
Also ich kann Ihnen sagen, theoretisch ist das Problem gelöst und
theoretisch soll es funktionieren, aber dieser Realitätscheck, also
das jetzt mal Beispiel bei einer Querdenken-Demo einzusetzen, das
haben wir noch nicht gemacht und das wäre sicherlich auch interessant,
das mal zu tun.
Stefan Fuchs, Karlsruher Institut für Technologie.