The face recognition company

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1 The face recognition company Gesichtserkennung: Grundlagen der Technologie, Anwendungsbereiche und öffentliche Wahrnehmung 13. März 2019 Universität Hohenheim, 16. Symposium Glücksspiel

2 The face recognition company Cognitec Systems GmbH - Dresden privates Unternehmen, gegründet 2002 seit 1995 Forschung und Entwicklung bei Siemens und plettac Niederlassungen Cognitec Systems Corp. Rockland, MA, USA Cognitec Systems Pty Ltd Sydney, Australia Cognitec Systems S.L. Dos Hermanas, Spain Cognitec Systems (Macau) Ltd 2

3 Cognitec s Technologie kontinuierliche Algorithmenforschung und entwicklung seit 1995 hochspezialiertes Team von Wissenschaftlern and IT Experten Anwendung von Machine Learning Genauigkeit und Geschwindigkeit marktführend 3

4 Kundenbereiche Ausweisdokumente u.a. Deutschland Australien USA (16 Staaten) Kanada Schweiz Grenzkontrolle u.a. Deutschland: >200 egates Luxemburg Niederlande Österreich Portugal Schweiz UK Polizeidienste u.a. Deutsche Behörden Gendarmerie Nationale Georgien Niederlande Schweden UK USA (12 Staaten) 4

5 Kundenbereiche Videoüberwachung/ -Analyse u.a. Casinos Macau Casinos USA Casinos Neuseeland Restaurants USA Flughäfen Mittlerer Osten Safe Cities Indien Sportstadien Australien Photo Indexing u.a. Adobe Kreuzfahrtschiffe USA, Deutschland, Italien 5 Banken u.a. Kundenregistrierung Kontozugriff VIP-Erkennung

6 Öffentliche Wahrnehmung 6

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10 Deep Learning Algorithms GDPR Smart airports DCNN Big Brother Big Data Spoofing Smile to pay China AI Ethical Use FaceID 10

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12 Michael Meier Adresse: Hauptstr. 1, Essen Staatsbürgerschaft: Deutsch Geburtsdatum: 1. Mai 1980 Bankkonten: Deutsche Bank (7645,67 Euro) Citi (Kreditlimit: ,00 Euro) Arbeitsstelle: Novella AG Kinder: Nina Meier (1 year) Verheiratet mit Mia Meier Laura Land Adress: unknown Current location: 45 3 rd St., New York City, NY, USA Citizenship: USA, Iceland Friends on Facebook: 142 Posts on Instagram: 2349 Single Interests: Travel, Ice Hockey, Movies, Knitting 12

13 Fakten 13

14 Biometrie Multimodal Gesichtserkennung algorithmen 3D 14

15 Biometrie biometrische Verfahren überprüfen persönliche Eigenschaften, die personengebunden (nicht nur personenbezogen) und deshalb nicht übertragbar sind dies können physiologische oder verhaltensbestimmte Eigenschaften sein biometrische Verfahren bieten Sicherheit und Komfort 15

16 Biometrie 16

17 Vorteile der Biometrie bequem! zusätzliches Sicherheitsniveau aufwändig zu fälschen verliert man nicht vergisst man nicht Multimodalität möglich 17

18 Biometrie hilft ID-Betrug zu verhindern UK s Fraud Prevention Service 18

19 Diskussionspunkte Genauigkeit Datenschutz und Privatsphäre Nutzerinformation und Akzeptanz Spoofing fehlende Standards und Regulierung Infrastruktur Kosten 19

20 Vorteile der Gesichtserkennung berührungslos, schnell, selbsterklärend jeder kann erfasst werden Integration in Videosysteme weite Verbreitung von Gesichtsfotos (Ausweise) Personeneigenschaften wie Alter und Geschlecht können bestimmt werden 20

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24 Wie Computer Bilder vergleichen 24

25 Biometrische Fehlerraten t = Schwellwert FRR = False Rejection Rate FAR = False Accept Rate 25

26 Cognitec algorithm version B B B

27 NIST Face Recognition Vendor Test FRVT 2000: 5 participants FRVT 2002: 10 participants FRVT 2006: 14 participants FRVT 2010: 10 participants FRVT 2013: 16 participants FRVT 2018: > 40 participants 27

28 NIST Face Recognition Vendor Test 2018 Top performing vendors measured on an FNMR at an FMR for VISA photos, the typical image type for a 1:1 verification use case 28

29 Anwendungen 29

30 Anwendungsbereiche ID document issuance, border control, physical access control, criminal investigation, photo kiosk, 30

31 Anwendungsbereiche surveillance, analytics, digital signage, logical access control, photo indexing, passenger flow, robotics, driver authentication, mobile authentication, 31

32 Beispiel Passkontrolle 32

33 Beispiel Zutrittskontrolle 33

34 Beispiel Zutrittskontrolle Zutritt Casino/Spielstätte: Positivliste (VIP s) Negativliste (gesperrte Personen, Personen mit Hausverbot) Einschränkung für nicht gesperrte Personen? gesetzliche Vorgaben ökonomische und Sicherheitsinteressen 34

35 Zutrittskontrolle Fehlerquelle Mensch: - nicht durchgeführte Kontrollen (temporäre Abwesenheit, Ablenkung) - fehlerhaft durchgeführte Kontrollen (falscher Ausweis, mangelnde Genauigkeit beim Gesichtsvergleich, fehlerhafte Dateneingabe) - bewusste fehlerhafte Kontrollen (Beispiel persönliche Beziehungen) Auch automatisierte Kontrollen können keine 100-prozentige Sicherheit gewähren, bieten aber Schutz vor den genannten Faktoren 35

36 Beispiel Video-Anwendungen Identifikation durch Echtzeitvergleich mit Bildern in Datenbanken/ Sperrlisten Personensuche mit Hilfe von Suchkriterien: Zeitpunkt, Standort, Altersspanne, Geschlecht, usw. 36

37 Beispiel Video-Anwendungen Erfassung von Warteschlangen / Transitzeiten Steuerung von Passagierströmen Anzahl der Besucher häufig wiederkehrende Besucher statistische demografische Daten (Alter, Geschlecht) auf Personengruppen zugeschnittene Werbung VIP-Erkennung 37

38 Zum Schluss 38

39 Anonyme Gesichtserkennung ohne Identität: kein Name oder Verknüpfung zum Namen generiert statistische Daten basiert auf optischen Gesichtseigenschaften individuelle Inhalte werden nicht gespeichert Personendaten (Fotos) nur für explizit erfasste Personen und mit deren Zustimmung 39

40 Welche Daten können analysiert werden? Anonyme Gesichtsanalyse kann u.a. folgende Daten erzeugen: Anzahl der Personen: individuelle Besucher während einer bestimmten Zeitspanne Verteilung der Besuchslängen: Besucherzahl in Relation zur Länge der Besuche durchschnittliche Transitlänge: n Personen brauchen von A nach B eine durchschnittliche Zeit von x Altersverteilung der Personen Geschlechtsverteilung der Personen 40

41 Unterstützung der Datenschutz Prinzipien Produkte sollen Prinzipien unterstützen kein Speichern von Videodaten Funktionalität ohne gespeicherte Personendaten Erfassung und Speicherung nur mit Zustimmung Templates werden verschlüsselt Bei verteilten Systemen: Datenspeicherung nur zentral Template kann sofort nach Abgleich gelöscht werden 41

42 Zusammenfassung Biometrie/Gesichtserkennung sind jetzt Alltagsthemen Intensive öffentliche Diskussion über Für und Wider Neue Technologien haben die Genauigkeit stark verbessert Wettbewerbslandschaft hat sich verändert Algorithmengenauigkeit ist weiterhin extrem wichtig Biometrie kann in vielen Bereichen helfen, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen Gesichtserkennung bietet die besten Voraussetzungen dafür 42

43 The face recognition company Vielen Dank! We are committed to delivering the best face recognition performance available on the market.