von 0,1%, so dass nur einer von 1000 Fällen einen falschen Alarm beim Nutzer generieren würde.
Das Resultat bestätigt somit die Nutzbarkeit und den Mehrwert eines solchen state-of-the-art Gesichtserkennungssystems und repräsentiert eines der besten Resultate, die jemals in einem vergleichbaren Szenario erreicht wurden. Die zusammenfassende Meinung des Reports lautet wie folgt:
‘Das Projekt Foto-Fahndung hat bestätigt, dass es aus technischer Sicht möglich ist, biometrische Gesichtserkennungssysteme in Fahndungsszenarien einzusetzen.’
Automatische Gesichtserkennungssysteme wie die in Mainz verwendeten sind bereits im Ausland mehrfach im Einsatz. Polizei- wie auch private Organisationen betreiben Systeme in Einkaufszentren, Stadien oder Kasinos und bestätigten einen erhöhten Mehrwert durch den Einsatz dieser Systeme. Die durch ein Gesichtserkennungssystem gelieferten Ergebnisse sind durch menschliche Beobachter gar nicht oder nur sehr eingeschränkt zu erreichen. Außerdem kann die Offline-Suche in Videoarchiven nach einem Vorfall wesentlich effizienter durchgeführt werden. Automatische Systeme eröffnen somit vollkommen neue Ermittlungs- und Schutzmöglichkeiten.
Zahlreiche Kommentare wurden nach der Veröffentlichung gemacht bezüglich des Einsatzes neuer Technologien, die die Identifikationsrate bei Videoüberwachungsszenarien weiter verbessern könnten. Eine dieser Technologien ist die Messung 3-dimensionaler Formen des Gesichtes. Diese Technologie ist noch neu und wird zur Nutzung in kontrollierten Umgebungen mit kooperativen Nutzern empfohlen, wie z. B. für die Zutrittkontrolle für Gebäude. Im Moment ist es allerdings noch nicht möglich, 3-dimensionale Bilder bei größeren Abständen und Entfernungen zu erfassen, was für Überwachungsszenarien aber eine Bedingung wäre. Der kürzlich veröffentlichte Face Recognition Vendor Test 2006 zeigte, dass die derzeitige 3D Technologie keine besseren Ergebnisse liefert als die besten 2D Technologien.
Cognitec arbeitet an 3D Erkennungsalgorithmen wie auch an anderen sehr viel versprechenden Verbesserungen, die auf der bereits bewährten 2D Technologie basieren. Die Nutzung von mehreren Kameras und multiplen Bildsequenzen aus dem Videomaterial ermöglicht es, weiterhin serienmäßig produzierte Kameras zu nutzen und gleichzeitig eine weitere erhebliche Verbesserung der Erkennungsraten in Videoüberwachungsszenarien zu erreichen.