Bei der Arbeit an der nächsten Generation von Pixel-Smartphones sammelt Google Daten, um die Gesichtserkennung zu verbessern. Mitarbeiter des Unternehmens besuchen öffentliche Orte in großen amerikanischen Städten und bieten einigen Personen an, Selfies auf ihrem Telefon aufzunehmen. Diejenigen, die zustimmen, erhalten einen Rabattcoupon von fünf Dollar als Gegenleistung für Einkäufe bei Amazon oder Starbucks.
Fotos des Gesichts werden mit einem unbekannten Smartphone aufgenommen, das in einer gewichtigen Hülle versteckt ist, die das Design des Geräts vollständig verbirgt. Leute, die an einer Art Aktion teilgenommen haben, sagen, dass sie gebeten wurden, mehrere Bilder ihrer Gesichter aus verschiedenen Blickwinkeln zu machen. Zdnet erzählte eine solche Geschichte: Der Freund eines Redakteurs, George, praktizierte Entspannung in einem Park in New York, als Google-Mitarbeiter auf ihn zukamen. Er beobachtete Passanten und bemerkte ein paar Leute, die aussahen wie Freiwillige aus sozialen Umfragen oder Scientologen. Sie sprachen ihn mit den Worten "Hallo, wir sammeln Daten, um die Gesichtserkennungsfunktion in zukünftigen Google-Geräten zu verbessern" an.
Als wirklich neugieriger Ingenieur stimmte George zu. Vor dem eigentlichen Aufnahmevorgang haben die Datensammler der Verarbeitung der Daten schriftlich zugestimmt. Ihm zufolge stört es ihn nicht, seine Biometrie an den IT-Riesen zu übertragen, da Google bereits viele Details über ihn kennt. Die Gesichtserkennung für die Benutzerauthentifizierung erfordert die schnelle und genaue Bedienung hochentwickelter Algorithmen für künstliche Intelligenz. Die zugrunde liegenden neuronalen Netze müssen zunächst auf eine große Menge von Eingabedaten "trainiert" werden. Dies scheint das zu sein, was Google tut, aber es ist nicht klar, wie groß die Kampagne ist. Für ein effektives Training von Erkennungssystemen sind selbst relativ einfache Bilder normalerweise Zehntausende von Bildern erforderlich.
Neuronale Netze funktionieren ähnlich wie das menschliche Gehirn. Indem sie aus umfangreichen Erfahrungen lernen, erstellen sie Algorithmen, die für die Ausführung der erforderlichen Aufgabe am besten geeignet sind.
Zuvor wurden einige Unternehmen bereits dabei erwischt, große Datenbanken menschlicher Gesichter zu verwenden, um ihre neuronalen Netze zu verbessern. Trotz der Tatsache, dass dies meistens absolut legal war, nahm die amerikanische Öffentlichkeit diese Tatsache eher negativ wahr. Gesichtsauthentifizierungssysteme sind in den letzten Jahren die beliebteste Methode zum Entsperren von Smartphones geworden. Es gibt zwei Hauptansätze, die sich in der Komplexität der Implementierung und dem Sicherheitsniveau unterscheiden. Die erste und häufigste ist die einfache Gesichtserkennung mit einer herkömmlichen Frontkamera. Es ist billig, beansprucht die Ressourcen des Chipsatzes des Smartphones nur mäßig, kann aber gleichzeitig durch ein korrekt aufgenommenes Foto getäuscht werden. Die zweite beinhaltet das Erstellen einer Höhenkarte des Gesichts des Benutzers, die von einer Infrarot-LED beleuchtet wird. Eine spezielle Kamera misst die Entfernung bis zu mehreren Dutzend Schlüsselpunkten und „erkennt“tatsächlich nicht das Gesicht, sondern sein dreidimensionales Modell. Die Zuverlässigkeit dieser Option ermöglicht es Apple-Kunden, damit Finanztransaktionen auf Smartphones zu autorisieren.
Welche Art von Gesichtserkennungssystem in der nächsten Generation von Google Pixel installiert wird, ist noch nicht bekannt. Einerseits ist die biometrische Benutzerauthentifizierung "nach dem Gesicht" nach einigen Lecks genauso zuverlässig wie das iPhone. Dies ergibt sich aus der Analyse der Beta-Version von Android Q, die voraussichtlich erstmals zusammen mit einem neuen Smartphone von Google vorgestellt wird. In den Einstellungen wurde eine Reihe von Elementen gefunden, die für eine vollständige biometrische Authentifizierung charakteristisch sind, ähnlich wie bei Apple-Geräten. Andererseits enthalten die bekannten Pixel 4-Designkonzepte neben der normalen Kamera keine zusätzlichen Sensoren auf der Vorderseite.
Wassili Parfenow
