Microsofts: Bessere Gesichtserkennung über Hauttöne
Microsoft hat Verbesserungen an seinem Gesichtserkennungssystem eingeführt, um das Geschlecht von Personen mit dunkleren Hauttönen mithilfe künstlicher Intelligenz besser zu identifizieren.
Es ist kein Geheimnis, dass Gesichtserkennungstechnologien überall für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden, von der Freischaltung mobiler Geräte bis hin zur Erkennung von Tatverdächtigen. Allerdings können aktuelle Verzerrungen die Möglichkeiten des Systems einschränken. Microsoft stellte in einem Blogbeitrag fest, dass bestehende kommerzielle Gesichtserkennungstechnologien höhere Fehlerraten bei der Erkennung von Frauen mit dunklerer Haut haben als bei der Identifizierung von Männern mit helleren Hauttönen.
Der Softwarkonzern führte diese Einschränkung auf einen engen Trainingsdatensatz zurück. Um dieser Herausforderung zu begegnen, arbeitete das Gesichtserkennungsteam von Microsoft daran, sein System der Geschlechtsklassifizierung zu verbessern, indem es Verzerrungen des Hauttons beseitigte. Insbesondere sammelte das Team mehr Daten, verbesserte die Präzision des Klassifikators und verfeinerte seine Datenerhebung mit besonderem Augenmerk auf Hautton, Geschlecht und Alter.
Die neuen Verbesserungen führten zu einer deutlichen Reduzierung der Fehlerquote: bis zu 20 Mal bei Männern und Frauen mit dunklerer Haut und neun Mal bei allen Frauen. Das Gesichtserkennungssystem von Microsoft ist als Face-API über die Azure Cognitive Services verfügbar, die vor kurzem durch zusätzliche Such- und Sehfunktionen verbessert wurden.