\section{Gesichtserkennung}
\label{sec:face}

Die Identifizierung von Menschen aufgrund der Merkmale ihres Gesichtes ist ein
weiteres populäres Verfahren, welches gegenüber Fingerabdrücken einige Vorteile
bietet. Da es kontaktfrei arbeitet, das heißt ohne physischen Kontakt zu dem zu
identifizierenden Menschen auskommt, werden Verunreinigung und starke Abnutzung
der Messgeräte ausgeschlossen. In einigen, vor allem asiatischen Kulturen
besteht eine Hemmung Gegenstände anzufassen die Fremde benutzt haben
\cite{arte}. Daher ist die Gesichtserkennung dort aus psychologischen Gründen
ganz besonders vorteilhaft.

\subsection{Messung}
\label{sec:face_messung}

Trotz der Vorteile, sind für eine zuverlässige Gesichtserkennung einige Hürden
zu überwinden, um Menschen trotz ihrer sich ständig verändernden Mimik sowie
eventuellen Bartwuchses und unvermeidlicher Alterung korrekt zu erkennen. Ein
zusätzliches Problem für die richtige Erkennung sind wechselnde
Lichtverhältnisse, die die Ausleuchtung eines Gesichtes verändern.

Die Erfassung verläuft in zwei Phasen \cite{tab93}. In der ersten Phase muss
das von einer Kamera aufgenommene Bild analysiert werden, um das Gesicht zu
finden und vom Hintergrund zu extrahieren (\emph{face detection}). Dazu gibt es
verschiedene Möglichkeiten, etwa durch das Auffinden von typischen
Gesichtsbewegungen, die Suche nach gesichtsähnlichen Formen oder gar die
Verwendung von Thermogrammen, die mit Infrarotkameras aufgenommen werden. Die
zweite Phase beschäftigt sich mit der Analyse des nun gefundenen Gesichtes
(\emph{face recognition}). Auch in der zweiten Phase gibt es mehrere
Alternativen, die eingesetzt werden, um das Gesicht zu identifizieren.

Die einfachste Methode ist die \emph{Gesichtsmetrik} \cite{wächter}, bei der
die Positionen von Augen, Nase, Mund und weiteren Gesichtsmerkmalen zueinander
in Verhältnis gesetzt wird. Dabei können auch die Größen der Organe sowie die
Breite des Gesichtes und weitere Längen in die Messung mit aufgenommen werden.
Diese Werte werden mit den Werten der Templates in der Datenbank verglichen,
bis man ein Template findet, dass ähnliche Proportionen aufweist.

Eine weitere einfache Methode ist das \emph{Template-Matching} \cite{wächter},
bei dem charakteristische Teile des Gesichtes wie die Nase, die Augen oder der
Mund aus dem Gesichtsbild ausgeschnitten werden und jeweils einzeln gegen eine
Datenbank von Gesichtsausschnitten (den Templates) verglichen werden. Dabei
werden die einzelnen Teile übereinander gelegt und die Anzahl der nicht
übereinstimmenden Pixel gezählt. Je niedriger die Anzahl der Pixel, desto
größer die Übereinstimmung der Bilder.

\begin{figure}[ht]
  \centering
  \includegraphics[height=8cm]{template-matching}
  \caption{Ausschnitte des Gesichtes, die für das Template-Matching verwendet
    werden \cite{wächter}}
  \label{fig:face_template}
\end{figure}

Das \emph{Elastic Bunch Graph Matching} \cite{wächter} ist ein Verfahren, bei
dem auf über das Gesicht ein Netz gelegt wird, der sogenannte \emph{Labeled
Graph}. Die Knoten dieses Netzes werden auf markante Stellen des Gesichtes
gesetzt, so dass das Netz nicht radial oder rechtwinklig ist, sondern aus
vielen einzelnen, verbundenen Strecken besteht, die verschieden lang sind. Ein
solcher \emph{Labeled Graph} ist auf Abbildung~\ref{fig:face_graph}
dargestellt. Die Längen und Winkel die die Verbindungslinien zueinander bilden
sind für das Gesicht individuell, können also benutzt werden um die Ähnlichkeit
von Gesichtern zu vergleichen. Bei einem Vergleich der Eingangsdaten eines
Gesichtes mit einer Datenbank ähneln sich die Gesichter am meisten, die die
meisten ähnlichen Winkel und Längen in ihren Netzen enthalten.

\begin{figure}[ht]
  \centering
  \includegraphics[height=8cm]{bunch-graph}
  \caption{Der \emph{Labeled Graph} am Gesicht angetragen \cite{nature}}
  \label{fig:face_graph}
\end{figure}

Eines der etabliertesten Verfahren ist die Nutzung der
\emph{Eigengesichter}\footnote{\emph{Eigenfaces}} \cite{tab76}, dabei wird das
Gesicht in 100 bis 150 einzelne Bilder zerlegt, die auf verschiedene Weisen
vereinfachte Versionen des ursprünglichen Bildes sind und die nun einfacher
automatisiert mit anderen, bereits sich in der Datenbank befindlichen
Eigengesichtern verglichen werden können. Einige \emph{Eigengesichter} eines
Gesichtes sind auf Abbildung~\ref{fig:face_eigenface} dargestellt.

\begin{figure}[ht]
  \centering
  \includegraphics{tab76-eigen}
  \caption{Eigenfaces \cite{tab76}}
  \label{fig:face_eigenface}
\end{figure}

Ein anderes, bereits im komerziellen Einsatz erprobtes Verfahren beruht darauf,
dass von dem beim Enrollment aufgenommenen Gesichtsbild ein Computerprogramm
über 300 verschieden ausgeleuchtete Versionen des ursprünglichen Bildes
erstellt \cite{arte}. Dabei wird ein \emph{Raytracing} genanntes Verfahren
eingesetzt, dass oft bei 3D-Animationen zum Einsatz kommt um Licht zu
simulieren. Zusätzlich werden weitere 400~Bilder mit geringfügig
unterschiedlichen Gesichtspositionen generiert. Dies wird durch ein
\emph{Modeling} genanntes Verfahren erreicht, bei dem das flache Bild des
Gesichtes, die \emph{Textur}, auf ein 3D-Modell gelegt wird. Dadurch ist es
möglich, das während der Identifizierung aufgenomme Bild leicht mit den in der
Datenbank vorhandenen Bildern zu vergleichen und die Person zu identifizieren.

\subsection{Einsatzgebiete}
\label{sec:face_einsatz}

Da das Gesicht recht groß ist, lässt es sich auch noch aus größerer Entfernung
aufnehmen, ohne dass die aufgenommene Person dies überhaupt merken muss. Somit
eignet sich die Gesichtserkennung perfekt zur Überwachung von Personen auch in
größeren Menschenmengen.

Das Bundeskriminalamt testete von Oktober~2006 bis Januar~2007
am Mainzer Haptbahnhof drei komerzielle Systeme zur Gesichtserkennung
\cite{ix}. Unter den täglich circa 22 000 Besuchern des Bahnhofes war eine
Gruppe von 200 bekannten Testpersonen, die von den Systemen erkannt werden
sollte. Die besten Erkennungsraten wurden auf Rolltreppen erziehlt, wobei die
Leute unbeweglt standen. Bei optimalen Lichtverhältnissen betrug die
Erkennunsrate des besten Systems 70~Prozent, unter direkter
Sonneneinstrahlung oder Dunkelheit sank sie jedoch auf 10 bis 20~Prozent.
Dieser Wert ist für automatisierte Fahndung natürlich nicht akzeptabel.

Obwohl das Bundeskriminalamt in nächster Zeit keine Pläne zur
Bahnhofsüberwachung hat, wäre der Einsatz eines biometrischen
Überwachungsystems eine Möglichkeit die Fahnder am Bahnhof zu unterstützen. So
sinkt die Aufmerksamkeit eines Fahnders, der das Bild von zwei Monitoren
überwacht innerhalb von 12~Minuten um 50~Prozent, in 22~Minuten schon um
95~Prozent. Ein halbautomatisches System mit einer großen \emph{FAR}, dass bei
Verdacht den Fahnder alarmiert, so dass der er diesem Hinweis nachgehen kann
könnte die Effektivität der Personensuche stark erhöhen.

Ein weiteres Einsatzgebiet für biometrische Gesichtserkennung sind
Spielecasinos \cite{ix}. Nach einem Urteil des Bundesgerichtshofes sind Casinos
verpflichtet, Spielsüchtige am Spiel zu hindern. Einige Casinos bieten es daher
an, sich für eine "`freiwillige Selbstsperrung"' biometrisch erfassen zu
lassen. Dadurch können die Überwachungssysteme des Casinos die gesperrten
Personen im Falle eines erneuten Besuches schnell erkennen und das Personal auf
diese Personen aufmarksam machen. Das Personal kann nun die freiwillig gesperrte
Person nach draußen bitten.

\subsection{Fälschungen}
\label{sec:face_forge}

Die Überwindung simpler Gesichtserkennungssysteme gestaltet sich äußerst
einfach, da sich die Systeme oft schon durch Fotografien oder Videos von
Gesichtern täuschen lassen. Daher ist es wichtig, dass der
Indentifizierungsvorgang durch Personal überwacht wird oder eine
Lebenderkennung einzusetzen. Eine Lebenderkennung kann Augen- oder
Lidbewegungen vorraussetzen, sowie zum Schutz vor Videoatrappen die Bewegungen
des Kopfes sowohl optisch als auch thermisch mit Infrarotkameras aufnehmen und
feststellen, ob sie zueinander passen.

\begin{figure}[ht]
  \centering
  \includegraphics[height=8cm]{tab76-thermogramm}
  \caption{Das Thermogramm eines Gesichtes \cite{tab76}}
  \label{fig:face_thermogramm}
\end{figure}
