FIQ-Quest - Erkundung und Nutzung der probabilistisch interpretierbaren Gesichtsbildqualität

• Antragsteller: Dr.-Ing. Philipp Terhörst
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 544631027

Die Qualität eines Gesichtsbildes (FIQ) ist definiert als die Nutzbarkeit des Bildes für den Zweck der Erkennung. Bilder mit niedrigem FIQ führen mit hoher Wahrscheinlichkeit zu falschen Entscheidungen. Je nach Anwendung der Gesichtserkennungssysteme kann dies mit hohen finanziellen oder gesellschaftlichen Kosten verbunden sein. Daher ist es von großer Bedeutung, dass die Bilder, die einem Gesichtserkennungssystem übergeben werden, eine ausreichende Qualität aufweisen. Bisherige Arbeiten zur FIQA-Bewertung (FIQA) basieren auf einer ungenauen Definition von FIQ, was zu (a) geringer Generalisierbarkeit, (b) geringer Interpretierbarkeit und (c) geringer Weiterverwertbarkeit führt. Die geringe Generalisierbarkeit bezieht sich auf die schwankenden Leistungen auf verschiedenen Datensätzen und Gesichtserkennungsmodellen, was ihren Erfolg in realen Anwendungen begrenzt. Die geringe Interpretierbarkeit bezieht sich auf die Tatsache, dass keine eindeutige Beziehung zwischen den Qualitätswerten und den spezifischen Fehlerquoten für das Matching gegeben ist. Die geringe Weiterverwendbarkeit bezieht sich auf die Schwierigkeit der Integration von FIQ in andere Aufgaben eines biometrischen Systems, wie die Erkennung von Angriffen auf die Systeme einzubinden. Dieses Projekt wird diese Defizite in drei Schritten durch Erforschung und Nutzung beheben. Zunächst sollen neue FIQ-Definitionen erforscht werden, die die Qualität zweier Proben mit der Wahrscheinlichkeit verknüpfen, dass die Entscheidung über die Übereinstimmung der beiden Proben richtig ist. Anders als die derzeitige FIQ-Definition ermöglicht die neue Definition die Interpretation von Qualitätsschätzungen darüber, wie gut eine Probe bei der Erkennung abschneiden wird. Im zweiten Schritt werden FIQA-Lösungen und Bewertungsmetriken auf der Grundlage dieser neuen Definitionen entwickelt, um eine generalisierbare und interpretierbare Qualitätseinschätzung zu erreichen. Im dritten Schritt wird die entwickelte Lösung verwendet, um Identitäten und Angriffe auf Gesichtserkennungssysteme effektiv zu erkennen. Dabei werden die Entwicklungen der vorangegangenen Schritte genutzt, um eine breitere Auswirkung der entwickelten Lösungen zu erreichen. Um die soziale Nachhaltigkeit und Akzeptanz der entwickelten Lösungen zu gewährleisten, werden im Rahmen des Projekts verschiedene Strategien zur Integration der FIQ in ein Gesichtserkennungssystem untersucht, um sicherzustellen, dass alle Bevölkerungsgruppen durch das System fair behandelt und als solche wahrgenommen werden. Am Ende des Projekts werden auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse Leitlinien für künftige Arbeiten in dieser Richtung entwickelt und veröffentlicht, um eine sozial und wirtschaftlich nachhaltige Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie zu unterstützen, von der Industrie, Politik und Gesellschaft gemeinsam profitieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Norwegen, Slowenien
• Kooperationspartner: Professor Dr. Kiran Raja; Professor Dr. Raghavendra Ramachandra; Professor Dr. Vitomir Struc