Was ist der Unterschied zwischen Gesichtsverifizierung und Gesichtserkennung? – Leitfaden

Fragt man zehn Personen, was Gesichtserkennung bedeutet, erhält man wahrscheinlich zehn verschiedene Antworten. Manche denken dabei an das Entsperren eines Handys, andere an Polizeikontrollen oder Sicherheitskontrollen am Flughafen. Tatsächlich bezeichnen Gesichtserkennung und Gesichtsverifizierung zwei unterschiedliche Technologien, und der Vergleich von Gesichtsverifizierung und Gesichtserkennung beginnt mit einem einzigen technischen Unterschied: der Anzahl der Gesichter, mit denen das System vergleicht.

Die Gesichtsverifizierung vergleicht ein Gesicht mit einem anderen. Die Gesichtserkennung vergleicht ein Gesicht mit vielen. Dieser Unterschied bestimmt, wo die jeweilige Technologie eingesetzt wird, wie datenschutzfreundlich sie ist und wie genau sie realistischerweise sein kann.

Was ist Gesichtserkennung?

GesichtsüberprüfungDie Gesichtserkennung, manchmal auch als Gesichtsabgleich bezeichnet, beantwortet eine eng gefasste Frage: Handelt es sich um dieselbe Person? Das System nimmt ein Live-Bild auf, in der Regel ein Selfie, und vergleicht es mit einem einzigen Referenzbild, beispielsweise dem Foto auf einem bereits gespeicherten Reisepass oder Personalausweis.

Da bei der Gesichtserkennung stets nur zwei Bilder verglichen werden, ist keine große Datenbankdurchsuchung erforderlich. Dies beschleunigt den Prozess und reduziert den Speicherbedarf sowie die Datenschutzbedenken im Vergleich zu erkennungsbasierten Systemen.

Häufige Anwendungsfälle für die Gesichtserkennung:

• Identitätsbestätigung bei der Kontoeröffnung (KYC)
• Die erneute Authentifizierung eines Nutzers vor einer risikoreichen Aktion, wie z. B. der Änderung von Zahlungsdetails.
• Abgleich des Gesichts eines Reisenden mit seinem Passfoto an einem automatisierten Grenztor

Was ist Gesichtserkennung?

Die Gesichtserkennung, auch Gesichtssuche oder Gesichtsidentifizierung genannt, funktioniert genau umgekehrt. Anstatt zwei Bilder zu vergleichen, wird ein einzelnes Gesicht in einer Datenbank mit Tausenden oder Millionen gespeicherter Gesichter abgeglichen, um eine mögliche Übereinstimmung zu finden.

Diese Eins-zu-Viele-Suche ist das, was sie ausmacht Gesichtserkennung Nützlich, um Personen zu entlarven, weniger jedoch, um eine bereits aufgestellte Behauptung zu bestätigen.

Gängige Anwendungsfälle für Gesichtserkennung:

• Kennzeichnung bekannter Betrüger oder Wiederholungstäter, die sich bereits in einer Datenbank befinden
• Erkennung von Personen, die versuchen, mehrere Konten unter verschiedenen Namen zu eröffnen
• Überprüfung anhand von Fahndungslisten an Flughäfen, Casinos oder Sicherheitseinrichtungen

Gesichtsverifizierung vs. Gesichtserkennung: Die wichtigsten Unterschiede

Beim Vergleich von Gesichtserkennungssystemen ist genau diese Unterscheidung – ein Gesicht versus viele – der entscheidende Faktor hinter fast allen anderen Unterschieden in diesem Artikel.

Wie vergleichen sich die Sicherheitsstufen?

Die Sicherheit bei der Gesichtserkennung beruht darauf, dass die Überprüfung auf einen einzigen, bekannten Nachweis beschränkt wird. Es besteht keine Unklarheit darüber, mit wem das System die Überprüfung durchführt, wodurch die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass ein falscher Treffer unbemerkt bleibt.

Die Gesichtserkennung birgt ein anderes Risikoprofil. Die Suche in einer großen Datenbank erhöht die Wahrscheinlichkeit eines Fehlalarms, da einfach mehr Gesichter zum Vergleich herangezogen werden müssen. Gut konzipierte Systeme kompensieren dies durch größere und qualitativ hochwertigere Trainingsdaten sowie strengere Abgleichsschwellenwerte, doch das zugrunde liegende Risiko unterscheidet sich von einem einfachen 1:1-Vergleich.

Genauigkeit und Fehlerraten: Worin liegt der Unterschied?

Beide Technologien werden anhand zweier Fehlertypen gemessen: falsche Akzeptanz (Zuordnung zweier verschiedener Personen als dieselbe Person) und falsche Ablehnung (Nichtzuordnung derselben Person zu sich selbst).

Die Gesichtserkennung weist tendenziell niedrigere Werte auf. Falschakzeptanzraten Weil es immer nur mit einem bekannten Bild verglichen wird. Bei der Gesichtserkennung, die mit größeren Bilddatenbanken arbeitet, steigt das Risiko falscher Erkennungen mit zunehmender Größe der Datenbank, wobei strengere Ähnlichkeitsschwellenwerte dem entgegenwirken. Beide Verfahren werden von denselben Umgebungsfaktoren beeinflusst: Beleuchtung, Kameraqualität, Alterung und Hindernisse wie Brillen oder Gesichtsmasken.

Hinweise zum Datenschutz

Die Gesichtserkennung ist im Allgemeinen die datenschutzfreundlichere der beiden Methoden. Die meisten Implementierungen vergleichen die Gesichter, geben eine Übereinstimmungsentscheidung zurück und müssen keine durchsuchbare Galerie von Gesichtern langfristig speichern.

Die Gesichtserkennung basiert auf der Pflege einer Datenbank mit registrierten Gesichtern, was verschiedene regulatorische Fragen und Fragen der Einwilligung aufwirft, insbesondere wenn das System ohne aktive Zustimmung des Einzelnen funktioniert, wie beispielsweise bei der öffentlichen Überwachung. Dies ist einer der Gründe, warum die Gesichtserkennung verstärkten Kontrollen unterliegt. Datenschutzbestimmungen in mehreren Rechtsordnungen.

Warum wird die Gesichtserkennung im Bankwesen und bei KYC-Prozessen bevorzugt?

Finanzinstitute bevorzugen die Gesichtserkennung für Onboarding und Authentifizierung aus einigen praktischen Gründen:

• Es basiert auf Einwilligung. Der Kunde weiß, dass eine Überprüfung stattfindet und unternimmt einen aktiven Schritt, in der Regel ein Selfie, um diese abzuschließen.
• Es ist weder der Aufbau noch die Pflege einer Gesichtsdatenbank erforderlich, was den Aufwand für die Einhaltung der Vorschriften reduziert.
• Es ist direkt mit einer einzigen beanspruchten Identität verknüpft, was den regulatorischen Anforderungen an den Nachweis entspricht, dass ein Kunde tatsächlich derjenige ist, für den er sich ausgibt.

Die Gesichtserkennung kann im Bankwesen nach wie vor eine unterstützende Rolle spielen, beispielsweise bei der Erkennung wiederholter Betrugsversuche, ist aber selten das primäre Instrument für die Aufnahme eines neuen Kunden.

Welches brauchst du?

Wenn es darum geht, eine angegebene Identität zu einem bestimmten Zeitpunkt zu bestätigen, beispielsweise bei der Kontoeröffnung oder der Genehmigung einer Transaktion, ist die Gesichtserkennung das richtige Verfahren. Geht es hingegen darum festzustellen, ob ein Gesicht bereits bekannt ist, sei es, um einen Wiederholungstäter zu überführen oder jemanden mit einer Fahndungsliste abzugleichen, ist die Gesichtserkennung das bessere Werkzeug.

Viele Identitätsprogramme kombinieren letztendlich Workflows zur Gesichtserkennungsverifizierung: Verifizierung bei der Kontoeröffnung und Erkennung, die unauffällig im Hintergrund läuft, um doppelte oder betrügerische Konten aufzuspüren.