Im Zentrum der For­schungs­arbeit steht ein neuartiger Ansatz zur Optimierung biometrischer Erkennungssysteme. Die Forscher entwickelten eine Methode, bei der Algorithmen mit künstlich erzeugten  biometrischen Daten von Kindergesichtern trainiert werden. Diese innovative Herangehensweise ermöglicht eine deutlich präzisere Identifikation realer Kindergesichter in großen Datenmengen.

Erweiterte Anwen­dungs­möglich­keiten

Die entwickelte Technologie geht über die reine Gesichtserkennung hinaus. Das Team generierte auch synthetische Datensätze von Erwachsenenhänden in verschiedenen Posen und Gesten. Damit kann die Erkennungsrate von Tattoos auf zum Beispiel Händen, die häufig in kinderpornografischen Materialien zu sehen sind, deutlich verbessert werden.

Darüber hinaus eröffnet die Forschung neue Möglich­keiten bei der Suche nach vermissten Kindern: Die entwickelten Algorithmen ermöglichen eine präzisere Alterssimulation von Kindergesichtern, wodurch realistischere Prognosen über das aktuelle Erscheinungsbild eines länger vermissten Kindes erstellt werden können.

Die For­schungs­arbeiten wurden in dem vom Hessischen Ministerium des Innern, für Sicherheit und Heimatschutz (HMdI) geförderten Projekt „Bio4ensics“ durchgeführt. Die entwickelten Methoden zur Generierung synthetischer Daten finden wiederum Anwendung in weiteren ATHENE-Forschungsprojekten aus dem Forschungsbereich NGBS, der von Prof. Christian Rathgeb und Prof. Christoph Busch, beide Hochschule Darmstadt, sowie Dr. Naser Damer vom Fraunhofer IGD gemeinsam koordiniert wird.

Mehr dazu in der Pressemitteilung der Hochschule Darmstadt