Gezichtsherkenningstechnologie

Wat is gezichtsherkenningstechnologie?

Gezichtsherkenningstechnologie is een systeem dat wordt gebruikt om de aanwezigheid van een persoon vast te stellen door een digitaal beeld of een video van het gezicht van een persoon te vergelijken met reeds bestaande gegevens. Gezichtsherkenning en gezichtsvergelijking kunnen worden gebruikt om de identiteit van een persoon te verifiëren door een beeld of video van iemands gezichtsstructuur op te nemen en te analyseren en dit te vergelijken met een reeds bestaand beeld om te bepalen of er een overeenkomst is. Het reeds bestaande beeld kan afkomstig zijn uit een particuliere of openbare databank of het beeld op een door de overheid afgegeven identiteitsbewijs.

De technologie voor gezichtsherkenning is al tientallen jaren in ontwikkeling, maar door de vooruitgang van de laatste jaren zijn deze oplossingen gemeengoed geworden in ons dagelijks leven. In smartphones zijn nu gezichtsherkenningsinstrumenten beschikbaar en financiële instellingen beginnen gezichtsvergelijking in te voeren voor digitale identiteitscontrole als onderdeel van het openen van een digitale rekening.  

Hier wordt een overzicht op hoog niveau gegeven van de technologie, de voordelen en nadelen ervan, en waar zij in de toekomst zou kunnen worden gebruikt.
 

Hoe gezichtsherkenning werkt

Verschillende gezichtsherkenningsinstrumenten werken op verschillende manieren, maar in het algemeen volgen ze een eenvoudig proces van vier stappen:

Stap 1: Gezichtsdetectie

De camera detecteert een menselijk gezicht, alleen of in een menigte, op basis van een videobeeld of een stilstaand beeld.
 

Stap 2: Analyse

De technologie voert met behulp van machinaal leren of kunstmatige intelligentie in realtime een gedetailleerde analyse uit op de gezichtsopname door de locatie van 80 knooppunten op het menselijke gezicht te beoordelen. De rangschikking van deze knooppunten is uniek voor het individu, en de dataset vertegenwoordigt gelaatstrekken zoals de afstand tussen iemands ogen, de brug van zijn neus en de kromming van zijn jukbeenderen.
 

Stap 3: Een beeld converteren naar gegevens

De unieke rangschikking van knooppunten wordt vervolgens omgezet in biometrische gegevens die bruikbaar zijn voor gezichtsherkenning en gezichtsvergelijking. De resulterende numerieke code wordt een gezichtsafdruk genoemd.
 

Stap 4: Een overeenkomst maken

Zodra de gezichtsafdruk is vastgesteld, kunnen deze biometrische gegevens worden vergeleken met andere gegevensbronnen, zoals bestaande gezichtsafdrukken in een openbare of particuliere databank, of de afbeelding op een door de overheid afgegeven identiteitsbewijs. Als het systeem een overeenkomst ontdekt, kan het de toepassing die van de technologie gebruik maakt, daarvan in kennis stellen.
 

Waar wordt gezichtsherkenning voor gebruikt?

Gezichtsherkenningstechnologie blijkt waardevol te zijn in een groot aantal gebruikssituaties voor een groot aantal organisaties. Hier volgen enkele van de manieren waarop gezichtsherkenning vandaag wordt gebruikt voor een doeltreffende, efficiënte identiteitscontrole:

• Apparaatbeveiliging: Het gezicht van een individu kan worden gebruikt als authenticatiefactor om zijn mobiele apparaten te ontgrendelen. In dit geval wordt het live-beeld vergeleken met een bestaand beeld in de privé-databank van de telefoon. Bepaalde modellen van zowel Apple iPhone als Microsoft Android mobiele toestellen zijn met deze mogelijkheid uitgerust.
   
• Maatregelen ter voorkoming van diefstal: Rechtshandhavingsinstanties kunnen de gezichtsherkenningssystemen gebruiken om verdachten te identificeren in bekende criminele databanken nadat een diefstal heeft plaatsgevonden.   
   
• Aankoop van alcohol: sommige bars en slijterijen gebruiken gezichtsherkenningstechnologie om valse ID's en rijbewijzen op te sporen en tegelijk de klantenervaring te verbeteren. Met gezichtsherkenningstechnologie bijvoorbeeld kunnen klanten die ermee instemmen dat hun gegevens worden opgeslagen in een privégegevensbank die eigendom is van de winkel, veilig alcohol kopen aan een zelfkassa.
   
• Beveiliging van scholen: een gezichtsherkenningssysteem kan in een school worden gebruikt om verdachte personen te identificeren, zoals weggestuurde leerlingen, drugsdealers of andere bedreigingen. De administratie kan dan contact opnemen met de schoolbeveiliging om de situatie aan te pakken.
   
• Luchthavenbeveiliging: Luchthavens maken al gebruik van gezichtsherkenning om het beveiligings- en instapproces te versnellen. In sommige landen kunnen handmatige controles van identiteitsbewijzen worden uitgevoerd door e-gates die gebruik maken van gezichtsherkenning en gezichtsvergelijking om een identiteitsbewijs van een reiziger te controleren. Voorts hebben overheidsdiensten de technologie gebruikt om personen te identificeren die hun visum hebben overschreden of tegen wie een strafrechtelijk onderzoek loopt.
   
• Rechtshandhaving: met behulp van gezichtsherkenningstechnologie kunnen rechtshandhavingsinstanties bedreigingen zoals identiteitsfraude veel efficiënter aanpakken. Zo heeft het New York Department of Motor Vehicles sinds 2010 een gezichtsherkenningsprogramma gebruikt om 21 000 potentiële gevallen van identiteitsfraude op te sporen.

 

Voordelen en nadelen van het gebruik van gezichtsherkenning

Zoals bij veel opkomende technologieën het geval is, heeft het gebruik van gezichtsherkenningssystemen zowel voor- als nadelen:

Voordelen van gezichtsherkenning

• Menigten analyseren: een wetshandhavingsambtenaar kan een lichaamscamera dragen met gezichtsherkenningstechnologie om de biometrische informatie van een grote menigte mensen te analyseren, de informatie te vergelijken met een gezichtsherkenningsdatabase van mugshots, en potentieel gevaarlijke aanwezigen te spotten, zoals degenen die op een terroristenlijst staan. Deze taak zou bijna onmogelijk zijn zonder de hulp van gezichtsherkenningstechnologie.
   
• Klantervaring: Gezichtsherkenning als verificatiefactor biedt een superieure klantervaring ten opzichte van wachtwoorden en andere biometrische factoren, zoals duimafdruk.
   
• Digitaal een rekening openen: met behulp van gezichtsherkenningstechnologie kunnen financiële instellingen mobiele apps veiliger maken en veilige processen voor het openen van een rekening ontwikkelen die digitaal kunnen worden afgehandeld zonder ooit een voet in een bankkantoor te zetten. Bekijk deze korte video hieronder om te zien hoe gezichtsherkenning past in het digitale proces voor het openen van een rekening.  

Nadelen van gezichtsherkenning

• Privacyproblemen: het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie brengt inherente privacyproblemen met zich mee. Het is volledig in staat een persoon te traceren, en sommigen zoals de American Civil Liberties Union (ACLU) hebben hun bezorgdheid geuit over mogelijke schendingen van burgerlijke vrijheden, burgerrechten of mensenrechten indien de biometrische technologie zou worden gebruikt door politieafdelingen, de FBI, het Department of Homeland Security, of andere rechtshandhavingsinstanties. Daarom hebben sommige steden in de Verenigde Staten, zoals Oakland en San Francisco in Californië en Portland in Oregon, een verbod op gezichtsherkenning ingesteld voor hun politieafdelingen. Daarnaast is de Commercial Facial Recognition Privacy Act van 2019 ingediend bij het Amerikaanse Congres, die wil reguleren hoe particuliere bedrijven en andere entiteiten gezichtsherkenningsgegevens kunnen verzamelen, verwerken en opslaan.
  
  Bovendien zijn grootschalige inbreuken op gegevens niet ongewoon. Voorstanders van privacy en veiligheid maken zich zorgen over de mogelijkheid dat door een datalek deze biometrische informatie op het dark web terechtkomt. 
   
• Misbruik van gegevens: In het verlengde van de privacykwesties ligt de bezorgdheid over misbruik van gegevens. Uit een studie van het Pew Research Center bleek dat de respondenten zich ongemakkelijk voelden bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie als bewakingstechnologie om flatgebouwen te bewaken, de aanwezigheid van werknemers te volgen of te analyseren hoe mensen reageren op advertenties. Dit komt voort uit de vrees dat particuliere bedrijven en regeringen deze gegevens zullen misbruiken.
   
• Identificatiefouten: Gezichtsherkenningssystemen zijn niet perfect. Als het beeld dat voor de gezichtsherkenning is gebruikt gebreken vertoont, is het mogelijk dat het systeem de gezichtsafdruk niet kan vergelijken met een ander beeld in de gezichtsherkenningsdatabank. Slechte resolutie, zware schaduwen, de hoek van het gezicht kunnen allemaal de uiteindelijke gezichtsafdruk vervormen en valse positieven veroorzaken. Bovendien kan een kleine of onvolledige database van gezichtsherkenners tot soortgelijke fouten aan de andere kant leiden. Hoewel de nauwkeurigheid de laatste jaren aanzienlijk is toegenomen, zijn er nog steeds uitdagingen voor biometrische gezichtsherkenningssoftware.
   

De toekomst van gezichtsherkenningssoftware

De toekomst van gezichtsherkenning is onzeker. Er is al veel discussie en onenigheid over de manier waarop deze technologie moet worden gebruikt. Tegelijkertijd maken niet-gouvernementele organisaties meer en meer gebruik van de technologie. Het is wijdverspreid en wordt steeds meer wijdverspreid. Het gesprek is nog niet ten einde, maar het is hoogst onwaarschijnlijk dat de deur voor gezichtsherkenningstechnologie volledig wordt dichtgeslagen. Ook het National Institute of Standards and Technology (NIST) breidt de discussie uit met nieuw onderzoek, onder meer naar de effecten van ras, leeftijd en geslacht op gezichtsherkenningssystemen en naar het effect van gezichtsmaskers in verband met het coronavirus. De voortdurende studie van de technologie zal leiden tot een beter onderbouwde discussie over de potentiële waarde en de ethische bezwaren.