The face recognition company

Gesichtserkennung: Grundlagen der Technologie, Anwendungsbereiche und öffentliche Wahrnehmung

13. März 2019Universität Hohenheim, 16. Symposium Glücksspiel

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The face recognition company

Cognitec Systems GmbH - Dresden privates Unternehmen, gegründet 2002 seit 1995 Forschung und Entwicklung bei Siemens und plettac

Niederlassungen

Cognitec Systems Corp. | Rockland, MA, USA Cognitec Systems Pty Ltd | Sydney, Australia Cognitec Systems S.L. | Dos Hermanas, Spain Cognitec Systems (Macau) Ltd

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Cognitec’s Technologie

kontinuierliche Algorithmenforschungund –entwicklung seit 1995

hochspezialiertes Team von Wissenschaftlern and IT Experten

Anwendung von “Machine Learning” Genauigkeit und Geschwindigkeit

marktführend

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Kundenbereiche

Ausweisdokumente

u.a.

Deutschland Australien USA (16 Staaten) Kanada Schweiz

Grenzkontrolle

u.a.

Deutschland: >200 eGates

Luxemburg Niederlande Österreich Portugal Schweiz UK

Polizeidiensteu.a. Deutsche Behörden Gendarmerie Nationale Georgien Niederlande Schweden UK USA (12 Staaten)

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Kundenbereiche

Videoüberwachung/ -Analyseu.a. Casinos Macau Casinos USA Casinos Neuseeland Restaurants USA Flughäfen Mittlerer

Osten ‚Safe Cities‘ Indien Sportstadien

Australien

Photo Indexing

u.a.

Adobe

Kreuzfahrtschiffe USA, Deutschland, Italien

Banken

u.a.

Kundenregistrierung

Kontozugriff

VIP-Erkennung

6 März 2019 · © Cognitec Systems

Öffentliche Wahrnehmung

7 März 2019 · © Cognitec Systems

8 März 2019 · © Cognitec Systems

9 März 2019 · © Cognitec Systems

10 März 2019 · © Cognitec Systems

AlgorithmsBig Data

Deep Learning DCNN

FaceIDSpoofing

GDPREthical Use

Big Brother

ChinaSmile to pay

Smart airports AI

11 März 2019 · © Cognitec Systems

12 März 2019 · © Cognitec Systems

Michael Meier

Adresse: Hauptstr. 1, EssenStaatsbürgerschaft: Deutsch Geburtsdatum: 1. Mai 1980Bankkonten:Deutsche Bank (7645,67 Euro)Citi (Kreditlimit: 30.000,00 Euro)Arbeitsstelle: Novella AGKinder: Nina Meier (1 year)Verheiratet mit Mia Meier

Laura Land

Adress: unknownCurrent location: 45 3rd St., New York City, NY, USACitizenship: USA, IcelandFriends on Facebook: 142Posts on Instagram: 2349SingleInterests: Travel, Ice Hockey, Movies, Knitting

13 März 2019 · © Cognitec Systems

Fakten

14 März 2019 · © Cognitec Systems

algorithmenGesichtserkennungBiometrie Multimodal

3D

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biometrische Verfahren überprüfen persönliche Eigenschaften, die

personengebunden (nicht nur personenbezogen) und

deshalb nicht übertragbar sind

dies können physiologische oder verhaltensbestimmte Eigenschaften sein

biometrische Verfahren bieten Sicherheit und Komfort

Biometrie

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Biometrie

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bequem! zusätzliches Sicherheitsniveau aufwändig zu fälschen verliert man nicht vergisst man nicht Multimodalität möglich

Vorteile der Biometrie

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UK’s Fraud Prevention Service

Biometrie hilft ID-Betrug zu verhindern

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Genauigkeit Datenschutz und Privatsphäre Nutzerinformation und Akzeptanz Spoofing fehlende Standards und Regulierung Infrastruktur Kosten

Diskussionspunkte

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berührungslos, schnell, selbsterklärend jeder kann erfasst werden Integration in Videosysteme weite Verbreitung von Gesichtsfotos (Ausweise) Personeneigenschaften wie Alter und Geschlecht können bestimmt

werden

Vorteile der Gesichtserkennung

21 März 2019 · © Cognitec Systems

22 März 2019 · © Cognitec Systems

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Wie Computer Bilder vergleichen

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Biometrische Fehlerraten

t = SchwellwertFRR = False Rejection RateFAR = False Accept Rate

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Cognitec algorithmversionB10 | 11-2015 B11 | 06-2018B12 | 01-2019

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NIST Face Recognition Vendor Test

FRVT 2000: 5 participantsFRVT 2002: 10 participantsFRVT 2006: 14 participantsFRVT 2010: 10 participantsFRVT 2013: 16 participantsFRVT 2018: > 40 participants

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NIST Face Recognition Vendor Test 2018

Top performing vendors measured on an FNMR at an

FMR ≤ 0.0001 for VISA photos, the typical image type for a

1:1 verification use case

29 März 2019 · © Cognitec Systems

Anwendungen

30 März 2019 · © Cognitec Systems

Anwendungsbereiche

ID document issuance, border control, physical access control, criminal investigation, photo kiosk, …

31 März 2019 · © Cognitec Systems

Anwendungsbereiche

… surveillance, analytics , digital signage, logical access control, photo indexing, passenger flow, robotics, driver authentication, mobile authentication,…

32 März 2019 · © Cognitec Systems

Beispiel Passkontrolle

33 März 2019 · © Cognitec Systems

Beispiel Zutrittskontrolle

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Zutritt Casino/Spielstätte: Positivliste (VIP‘s) Negativliste (gesperrte Personen,

Personen mit Hausverbot) Einschränkung für nicht gesperrte

Personen? gesetzliche Vorgaben ökonomische und Sicherheitsinteressen

Beispiel Zutrittskontrolle

März 2019 · © Cognitec Systems35

Fehlerquelle Mensch:- nicht durchgeführte Kontrollen (temporäre Abwesenheit, Ablenkung)- fehlerhaft durchgeführte Kontrollen (falscher Ausweis, mangelnde Genauigkeit beim Gesichtsvergleich, fehlerhafte Dateneingabe)- bewusste fehlerhafte Kontrollen (Beispiel persönliche Beziehungen)

Auch automatisierte Kontrollen können keine 100-prozentige Sicherheit gewähren, bieten aber Schutz vor den genannten Faktoren

Zutrittskontrolle

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Identifikation durch Echtzeitvergleich mit Bildern in Datenbanken/ Sperrlisten

Personensuche mit Hilfe von Suchkriterien: Zeitpunkt, Standort, Altersspanne, Geschlecht, usw.

Beispiel Video-Anwendungen

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Erfassung von Warteschlangen / Transitzeiten

Steuerung von Passagierströmen

Anzahl der Besucher

häufig wiederkehrende Besucher

statistische demografische Daten (Alter, Geschlecht)

auf Personengruppen zugeschnittene Werbung

VIP-Erkennung

Beispiel Video-Anwendungen

38 März 2019 · © Cognitec Systems

ZumSchluss

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ohne Identität: kein Name oder Verknüpfung zum Namen generiert statistische Daten basiert auf optischen Gesichtseigenschaften individuelle Inhalte werden nicht gespeichert Personendaten (Fotos) nur für explizit erfasste Personen und mit

deren Zustimmung

Anonyme Gesichtserkennung

März 2019 · © Cognitec Systems40

Welche Daten können analysiert werden?

Anonyme Gesichtsanalyse kann u.a. folgende Daten erzeugen: Anzahl der Personen: individuelle Besucher während einer

bestimmten Zeitspanne Verteilung der Besuchslängen: Besucherzahl in Relation zur Länge

der Besuche durchschnittliche Transitlänge: n Personen brauchen von A nach B

eine durchschnittliche Zeit von x Altersverteilung der Personen Geschlechtsverteilung der Personen

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Unterstützung der Datenschutz Prinzipien

Produkte sollen Prinzipien unterstützen kein Speichern von Videodaten Funktionalität ohne gespeicherte Personendaten Erfassung und Speicherung nur mit Zustimmung Templates werden verschlüsselt Bei verteilten Systemen: Datenspeicherung nur zentral Template kann sofort nach Abgleich gelöscht werden

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Zusammenfassung

Biometrie/Gesichtserkennung sind jetzt Alltagsthemen Intensive öffentliche Diskussion über Für und Wider Neue Technologien haben die Genauigkeit stark verbessert Wettbewerbslandschaft hat sich verändert Algorithmengenauigkeit ist weiterhin extrem wichtig Biometrie kann in vielen Bereichen helfen, Sicherheit und

Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen Gesichtserkennung bietet die besten Voraussetzungen dafür

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We are committed to delivering the best face recognition performance available on the market.

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Vielen Dank!