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Analysierung der Einflüsse von Störfaktoren
 
Analysierung der Einflüsse von Störfaktoren
  
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Insgesamt 3 verschiedene Algorithmen und 4 verschiedene Systeme untersucht (durch Wettbewerb ermittelt).
 
Insgesamt 3 verschiedene Algorithmen und 4 verschiedene Systeme untersucht (durch Wettbewerb ermittelt).

Version vom 17. Juni 2005, 22:18 Uhr

Ziel

Leistungsfähigkeit der Systeme bei großen Datenbeständen

Analysierung der Einflüsse von Störfaktoren

Grundlage

Insgesamt 3 verschiedene Algorithmen und 4 verschiedene Systeme untersucht (durch Wettbewerb ermittelt).

Algorithmen (Im Labor, 1:1 Verifikation und 1:n Identifikation) 2 Rechner, einer mit Datenbank (FreeBSD mit PostgreSQL), einer Windows 2000 Professional auf dem die Untersuchungen durchgeführt wurden.

Praxis-/Systemtest (Identifikation unter realistischen Bedingungen) Im BKA Wiesbaden, eingegliedert in den normalen Zugangskontrollprozess.

Voruntersuchung der Bilder

ImageMagick als Software benutzt (frei verfügbar). In der Bilddatenbank gespeichert wurden die Paramter: Pixelgröße in X- und Y-Richtung Farbtiefe in Bit Anzahl der verwendeten Farben Farb- oder Graustufenbild Dateigröße in Byte Defekte Dateien aussortiert.

Durchführung

1. Algorithmen (Im Labor, 1:1 Verifikation und 1:n Identifikation)

  • Verifikation:

Ein Bild pro Person in einer Suchdatenbank und eins in der Referenzdatenbank miteinander verglichen (Cross-Over-Test) und Vergleichsergebnisse (Matchingscores) aufgezeichnet. Datenbanken mit 5.000, 10.000, 20.000 und 50.000 Personen untersucht.

  • Identifikation

116 Personen in unterschiedlich großen Referenzdatenbanken (zusätzlich aufgefüllt mit 1.000, 5.000 und 50.000 Bildern anderer Personen) werden mit 305 untschiedlichen Bildern genau dieser Personen gesucht.

2. Praxis-/Systemtest (Identifikation unter realistischen Bedingungen)

  • 20 Personen getestet mit 4 unterschiedlichen Systemen welche die

Personen in einer Datenbank mit je 500 anderen Personenbildern identifizieren mussten. Zwei Phasen: 1. Bilder der Kamera werden als Referenzbilder verwendet 2. Bilder einer Digitalkamera werden ins System eingelernt.

Ergebnisse

Algorithmentest

  • Verifikation

Tauglichkeit der Gesichtserkennung nicht beweis- oder widerlegbar. Die Systeme besitzen genügend Zuverlässigkeit und Stabbilität, werden jedoch nicht mit biometrischen Zwillingen fertig.

Bei größeren Datenbanken sowie erhöhtem Altersunterschied der Bilder sinkt die Genauigkeit der Verifikation trivial. Probleme entstehen wenn sich beide Störfaktoren (Bildqualität außenvor...) mit sehr ähnlich aussehenden Menschen kombinieren.

  • Identifikation

Deutlicher verschlechterung der richtigen Identifikation bei größeren Datenbanken. Das System irrt sich immer häufiger.

Systemtest

  • Je unähnlicher die Umgebung der verglichenen Bilder (Hintergrund,

Lichtverhältnisse, Entfernung/Größe des Kopfes), desto schlechter das Resultat

  • Je unterschiedlicher die optischen Eigenschaften der Kamera für

Referenz- und Vergleichsbild (Lichtstärke, Brennweite, Farbspektrum), desto schlechter das Resultat

extreme Fehlerraten:

  • Phase 1: Fehlerrate von 64%/68% bzw. 90%/98%
  • Phase 2: Fehlerrate von 75%/73% bzw. 99%/99,7%.

20 Testpersonen jedoch zu wenig für eine tragbare Statistik...

Störfaktoren

durch die aufzunehmende Person

sind Mimik, Alter, Verletzungen, krankheitsbedingte Veränderungen, Brillen, Bärte, Kopfbedeckung.

Fotographische Störung

Bei der Aufnahme: Fehlbelichtung, Unschärfe, geringe Auflösung, fehlender Kontrast, abweichende Aufnahmeperspekive. Durch den Bildträger: normales Papier oder überklebte Folien (ausländische Reisepässe) gerastertes Lichtbild auf Plastikhintergrund (deutscher Perso)

Fehler bei der Aufnahme

Profil-, Halbprofilaufnahme, Kopf nicht bildfüllend bzw. gesamte Person ist abgebildet, Bilder mit anderen Körperteilen (z.B. Arm mit Tätowierung)