An den Kantengrenzen ändert sich die Intensität der Bildpunkte, das heißt, die Gesichtsform und Teile des Gesichts heben sich vom Hintergrund ab. Während für den Betrachter die Szene farbig erscheint, wertet das System lediglich die Grauwerttöne aus und bleibt somit unabhängig von der Beleuchtungssituation. Die Betrachter werden trotz Störquellen, wie sich verändernde Lichtverhältnisse oder wechselndem Hintergrund, zuverlässig erkannt.
Das System verfügt über ein so genanntes Gesichts-Modell: Es vergleicht Bildpunkt für Bildpunkt gespeicherte und aktuelle Gesichts-Strukturen in verschiedenen Auflösungen. Auch die Größe der Gesichter wird dabei berücksichtigt. Trifft das System auf ähnliche Strukturen, so werden diese in Sekundenschnelle mit dem aktuellen Bild verglichen. Dieser Vorgang geschieht mit Hilfe einer speziellen Suchtechnik und dauert weniger als einer Zehntelsekunde pro Bild. So können die Gesichter oder Teile des Gesichts bestimmt und zuverlässig gefunden werden – auch wenn sich die Person vor dem Spiegel bewegt.
Die Anwendung dieser Systeme wird bereits im Bereich der Pkw-Sicherheit erprobt. Fahrüberwachungs-Systeme können den Lidschlag und die Augenbewegung kontrollieren und somit möglicherweise Unfälle durch Sekundenschlaf oder sonstige Beeinträchtigungen des Fahrers verhindern helfen. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Verbesserung von Video- oder Telekonferenz-Systemen, die Gesprächspartner unverzerrt und exakt abgebildet zeigen, so dass auch hier bald per Video das Lippenlesen möglich werden kann.
Die weitere Forschung des Teams beschäftigt sich vorwiegend damit, die starren Abläufe, nach denen Computersystem meist ablaufen, zu sensibilisieren. Durch Kombination mehrerer Strategien soll die biometrische Erkennung verbessert werden. Mit dem Schlagwort “Sensor Fusion” sollen hier neben der Gesichtsfindung und -verfolgung, auch die Lippenbewegung und die Stimme analysiert werden.
“Wenn es uns gelingt, diese menschlichen Erkennungs-Strategien für Computersysteme umzusetzen, wird mein Computer mir ansehen, ob ich Hilfe beim Ausfüllen eines Online-Formulars brauche oder ob ich etwas Musik hören möchte”, erklärt der Fraunhofer-Forscher seine Vision von intuitiv auf den Benutzer reagierenden Computern.
