Batman and Ramon – Gesichtserkennung für Fortgeschrittene

Batman and Ramon – Gesichtserkennung für Fortgeschrittene

Wenn sie auf dem Revier auftaucht, freut sich die Polizei! Meike Ramon forscht am Departement für Psychologie und wird von Behörden gerne als Beraterin hinzugezogen. Wir haben uns mit der Expertin für Gesichtserkennung über die Zusammenarbeit von Polizei und Forschung, Super-Recognizer und Datenschutz unterhalten. 

Meike Ramon, Sie führen das AFC Lab (= Applied Face Cognition), das Sie dank des SNF gegründet haben. Was ist das und was macht das Lab genau?
Das AFC Lab wird gefördert durch einen PRIMA (Promoting Women in Academia) Beitrag des SNF, der mir für das Projekt «Mechanisms of Superior Face Recognition» zugesprochen wurde. Wir interessieren uns für die menschliche Fähigkeit, Gesichter zu verarbeiten. Wie unterscheiden sich Personen hinsichtlich dieser Fähigkeit? Worauf lassen sich diese Unterschiede (z.B. im Gehirn) zurückführen? Wie können wir dieses Wissen im Alltag verwenden, z.B. um Gerechtigkeit und öffentliche Sicherheit zu erhöhen?

Sie hoffen, die «Probleme der realen Welt zu lösen». Was meinen Sie damit und haben Sie uns ein paar konkrete Beispiele?
Durch die zunehmende Verfügbarkeit und Nutzung digitaler Kommunikationstechnologien wie z.B. Smartphones und CCTV (= Überwachungskamerasysteme, Anmerkung der Redaktion), sind Sicherheitsbehörden mit immer mehr Material konfrontiert, dass es zu verarbeiten gilt. Weil eine ausschliesslich computergestützte Verarbeitung aus mehreren Gründen ausgeschlossen ist, werden Menschen noch lange eine wesentliche Rolle spielen. Zwei konkrete Beispiele, wie wir die Forschung zur Lösung echter „Probleme der realen Welt“ nutzen können, sind z.B. die Personalauswahl für sicherheitsrelevante Berufe und die Einschätzung von Zeugenaussagen. Solchen Herausforderungen verdanke ich meine allererste Polizeikollaboration mit der Kantonspolizei Freiburg, bis hin zu meiner langjährigen Tätigkeit als wissenschaftliche Beraterin des Berliner Landeskriminalamts.

Wie man den Medien entnehmen kann, setzt die Polizei immer mehr auf sogenannte «Super-Recognizer». Wer sind die denn genau und wie werden sie geschult?
Der Begriff Super-Recognizier beschreibt Personen, die Gesichter überdurchschnittlich gut verarbeiten können. Das kann sich z.B. auf die visuelle Wahrnehmung und/oder auf das Gedächtnis für Gesichter beziehen. Derzeitige Forschungsergebnisse legen nahe, dass Super-Recognizer etwas haben, das über das Trainierbare hinausgeht. Daher steht bei einigen Behörden in Bezug auf die Gesichtserkennung die Auswahl von Personal mit speziellen Fähigkeiten im Vordergrund.

Sie arbeiten aktuell eng mit der Polizei Zürich zusammen. Erzählen Sie uns bitte mehr darüber!
Da man davon ausgehen muss, dass nur wenige Personen über die speziellen Fähigkeiten von Super-Recognizern verfügen, fokussieren sich einige Behörden auf den gesamten Personalstab. Diese Behörden sind dann eher daran interessiert, die Fähigkeiten aller Mitarbeitenden zu optimieren, was demnach zunächst eine Bestandsaufnahme des normalen Leistungsniveaus erfordert. Genau zu diesem Thema hat das AFC Lab eine Forschungskollaboration mit der Fachstelle Forschung & Entwicklung der Kantonspolizei Zürich begonnen.

Sind Sie selbst eine Super-Recognizerin?
Ich denke, dass ich von Natur aus ziemlich gut bin, und 15 Jahre Forschung auf meinem Gebiet haben bestimmt auch Spuren hinterlassen. Das Niveau einer Super-Recognizerin habe ich aber glaube ich nicht.

Foto: Christopher Kuhn für annabelle

Sie geben auch Workshops. Wer bucht Sie als Expertin? Und können Sie sich vorstellen, auch mal vom Schweizer Fernsehen angefragt zu werden? Vielleicht für Unterstützung bei der nächsten Krimiserien-Produktion?
Ich habe als wissenschaftliche Expertin Vorträge über das Thema Super-Recognizer gehalten. Diese waren z.B. im Rahmen verschiedener Veranstaltungen Europäischer Forschungskonsortien, die sich mit dem Thema öffentlichen Sicherheit beschäftigen. Manchmal gibt es auch Anfragen aus der Industrie, z.B. hat Audi ein öffentliches Event zum Thema Super-Recognizer organisiert. Eine meiner Probandinnen und ich waren als Gäste eingeladen und haben Fragen der Moderatorin und Zuschauerinnen und Zuschauer beantwortet. Jetzt, da die Entwicklung des «Berlin Model for Super-Recognizer Identification» abgeschlossen ist, kommen immer mehr Anfragen zu dieser Kollaboration. Das Projekt ist wirklich toll: als Resultat einer echten interdisziplinären Kollaboration zwischen Polizei und Forschung haben wir bald ein wissenschaftlich validiertes, polizeirelevantes Verfahren, das auch kostenfrei anderen Polizeibehörden zur Verfügung gestellt werden soll.

Immer mehr Menschen laufen wegen der Corona-Pandemie mit einer Gesichtsmaske herum. Erschwert das die Arbeit der Super-Recognizer oder reicht die obere Gesichtspartie völlig aus, um sich jemand gut zu merken?
Das ist eine gute Frage! Ich habe schon viele Manuskripte, aber noch keine «peer-reviewed» Veröffentlichungen gesehen. Wir wissen einerseits, dass die Augenpartie i.A. einen wesentlichen Teil zur Wiedererkennung beiträgt (nicht ohne Grund maskieren Batman oder Karnevalbesucherinnen und -besucher diesen Teil des Gesichts). Andererseits nehmen wir diese Partie nicht isoliert wahr – die Informationen des gesamten Gesichts beeinflussen die Wahrnehmung der Augenpartie. Daher würde es mich nicht erstaunen, wenn das Maskentragen die Wiedererkennung erschweren würde. Da vor allem die Wiedererkennung nur kurz gesehener, relativ unbekannter Personen sehr fehleranfällig ist, könnte ich mir vorstellen, an Menschen, die ich mit Maske kennen gelernt habe, ohne zu grüssen vorbei zu laufen.

Wie sieht die Zukunft Ihres Forschungsfelds aus? Werden Super-Recognizer eines Tages von Maschinen ersetzt oder ist die James-Bond-Technologie noch in weiter Ferne?
Ich glaube nicht, dass die Maschinen Menschen in naher Zukunft ersetzen werden können. Einerseits bringen automatisierte Verfahren Datenschutzbedenken mit sich, die bei der menschlichen Erkennung vergleichsweise gering sind: die Wiedererkennung gesuchter Personen durch die Polizei ist einfach Bestandteil ihrer Arbeit. Andererseits gibt es so viele Aspekte, in Bezug auf die Menschen Algorithmen noch immer weit überlegen sind. Mein Eindruck ist interessanterweise, dass gerade Computerwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler auch diese Position vertreten. Fragen Sie sie am besten in nächsten Interview!

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Author

Lovis Noah Cassaris ist Germanist_in, Philosoph_in und Autor_in, seit 2018 zudem Redaktor_in und Social-Media-Expert_in im Team Unicom. Lovis bezeichnet sich selbst als Textarchitekt_in und verfasst in der Freizeit Romane und Kurzgeschichten.

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