Gesichter erkennen wie ein Automat

  • 29. September 2011

Personen neigen zu denselben Fehlern wie spezialisierte Computerprogramme, wenn sie versuchen, Gesichter zu erkennen

In einer sozialen Umgebung ist es wichtig, Gesichtseindrücke zu verarbeiten, zum Beispiel, weil das Verhalten gegenüber anderen von deren Gefühlsäußerungen beeinflusst wird. Dazu passt, dass Gesichter schneller identifiziert werden als andere Objekte. Um menschliche Züge zu erkennen, reichen offenbar relativ einfache Wahrnehmungsfilter aus, wie sie von den Zellen in der primären Sehrinde des Hirns zur Verfügung gestellt werden.

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Abb.: Die Forscher präsentierten ihren Testpersonen verschiedene Objekte (links), die von einer Gesichtserkennungs-Software fälschlicherweise als menschliche Antlitze identifiziert worden waren; eine Überlagerung derartiger Muster (rechts) lässt wesentliche Merkmale eines solchen eingebildeten Durchschnitts-Gesichts zutage treten. (Bild: AG Einhäuser, U. Marburg)

Neurophysiker von der Philipps-Universität in Marburg haben nun den Vorgang der Gesichtserkennung menschlicher Probanden mit Leistungen, die eine Gesichtserkennungssoftware erbringt, verglichen. Solche Systeme sind mittlerweile sehr erfolgreich, sie werden sogar kommerziell verwertet. Trotzdem kommen Fehler vor. Täuschen Muster, die dabei fälschlicherweise als Gesichter identifiziert werden, auch menschliche Betrachter?

Um diese Frage zu beantworten, konfrontierten die Forscher ihre Testpersonen wenige Millisekunden lang mit Bildpaaren, die jeweils ein Gesicht und ein anderes Objekt zeigten: Letzteres bestand entweder aus einem beliebigen Gegenstand, bei dem die Software korrekt erkannt hatte, dass es sich nicht um ein Gesicht handelt; oder aus einem „falsch-positiven“ Muster, das maschinell fälschlicherweise als menschliches Antlitz identifiziert worden war. Die Probanden sollten in einem ersten Experiment den Blick auf das Gesicht richten, wobei die Augenbewegung aufgezeichnet wurde. Falsch-positiven Bilder verwechselten sie dabei häufiger mit Gesichtern als andere Muster – genau wie die maschinelle Gesichtserkennung.

Anders sah es in einem zweiten Experiment aus, bei dem die Testpersonen eine Taste drückten, wenn sie ein Gesicht zu erkennen glaubten. Hier waren Missgriffe nicht abhängig von der Zusammensetzung der Bildpaare; die falschen Zuschreibungen glichen in diesem Fall also nicht denen der Software.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass den Augenbewegungen eine schnelle, unbewusste Gesichtsdetektion zu Grunde liegt; beim Drücken der richtigen Taste greife dagegen wohl bereits ein anderer Prozess, folgerten die Forscher. Bei der ersten, schnellen Verarbeitung kämen offenbar die gleichen Prinzipien zu Tragen wie bei einer Maschine.

U. Marburg / PH

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