Während das BKA in Mainz mit der
auf Videoüberwachung gestützten Foto-Fahndung den aktuellen Stand der Videoüberwachung austestet, sprich die Gesichtserkennung und Wiedererkennung der Gesichter bekannter Personen unter den realen Bedingungen der dreidimensionalen Welt über den Abgleich digitaler 2-D Gesichtsaufnahmen, entwickelt man in öffentlichen und privatwirtschaftlichen Laboratorien die nächste Stufe der Videoüberwachung.
Diese noch im Anfangsstadium befindliche Videoüberwachung richtet sich mehr auf die Erkennung von unbekannten Personen, die ein bestimmtes Verhalten zeigen und soll die Begleitumstände berücksichtigen, die aktuelle Videoüberwachung daran hindert, zuverlässig unter allen Bedingungen mit einer hinnehmbaren Fehlerrate zu arbeiten.
Diesem Ziel dient auch das
Smart Applications For Emergencies (SAFE) Programm des Laboratoriums des staatlichen
National Information and Communications Technology Australia (NICTA) Forschungsinstituts in Queensland, Australien.
Als Mission des SAFE Projekts wird angegeben:
Verhütung und Erkennung, Voraussage, Beantwortung und Bewältigung von natürlichen Katastrophen wie Feuersbrünsten und Stürmen und durch Menschen ausgelöste Katastrophen (Terroristen).
Das Programm besteht aus vier Komponenten, von denen sich die "SAFE Sensorik" Komponente auf die Entwicklung intelligent rekonfigurierbarer Hardware, Algorithmen zur Mustererkennung und Verfahren zur Verarbeitung von Audiosignalen und "Computer Vision" Daten konzentriert. Übersetzt: Mit intelligenter Videoüberwachung und -analyse. Ausführlicher wird das in der
Pressemitteilung zum Start des SAFE Programms erklärt:
Fortschrittliche Videoüberwachungssysteme haben große Aufmerksamkeit auf sich gezogen, seit dem sie dazu benutzt wurden, die Bewegungen der Terroristen zu verfolgen, die für die Anschläge in der Londoner U-Bahn im Juli 2005 verantwortlich waren. Laut NICTA besteht die aktuelle Herausforderung darin, Systeme zu entwickeln, die helfen können, Angriffe zu verhindern als nur Ereignisse aufzuzeichnen, während sie passieren.
"Die Erweiterung der Kapazitäten von Überwachungssystemen wird dazu beitragen, von Aktivitäten wie Sachbeschädigungen und Angriffen abzuschrecken und terroristische Akte zu erkennen, bevor sie ausgeführt werden" sagt Chris Scott, der Forschungsdirektor des NICTA Queensland Laboratoriums.
(...)
Ein Hauptbestandteil von SAFE ist die Entwicklung fortschrittlicher Überwachungstechniken zur Kriminalitäts- und Terrorprävention.
(...)
Die Demonstrationsobjekte werden sich durch Videomanagementsysteme auf dem neuesten Stand der Technik auszeichnen, die auf Systemen basieren, wie sie von den US Verteidigungskräften genutzt werden. Statt Bedienern, die eine Reihe von Videomonitoren beobachten, wird die Live-Videoüberwachung in Form eines 3D-Modells repräsentiert, so dass Bediener in die gesamte Szenerie eintauchen und schnell von Kamera zu Kamera wechseln können, wenn es nötig ist, eine Person oder ein Fahrzeug in Bewegung zu verfolgen.
Das Projekt wird ebenfalls zuverlässige Systemen zur Personenidentifizierung entwickeln, die Personen von Interesse erkennen, verfolgen und überwachen.
In Computerworld Australia Artikel
Algorithms to Calculate Unusual Behavior führte der NICTA Forschungsdirektor Chris Scott weiter aus, dass die angesprochenen neuen Algorithmen der Härtung von Algorithmen zur Gesichtserkennung und der darüber angestrebten Verhaltensanalyse dienen sollen:
"Die Identifizierung einer bestimmten Person ist eine Sache, aber wir fokussieren uns auf die Beobachtung ungewöhnlichen Verhaltens in einer offenen Umgebung.
Die Technik ist verfügbar, die Personen alarmiert, wenn z. B. eine Aktentasche an einem öffentlichen Platz liegen gelassen wird, aber wir arbeiten an Algorithmen, um nicht nur auf der Grundlage der Gesichtserkennung nach einer Person zu suchen, sondern um den Bedrohungsgrad zu analysieren, den man vom aktuellen Verhalten der Person ableiten kann, um Vorabinformationen zu erhalten, die erkennen lassen, dass etwas Ungewöhnliches vor sich geht und die Wahrscheinlichkeit steigert, eine aktuelle Bedrohung zu erkennen.
Gesichtserkennungsalgorithmen gibt es schon seit einer ganzen Weile, aber ein Problem mit existierenden Algorithmen besteht darin, dass sie von dem Abgleich der Gesichtsgeometrie mit gespeicherten Gesichtsbildern abhängen. Wir aber produzieren Quasi-Gesichtsbilder aus dem Stand heraus und mehr Algorithmen, die schlechte Lichtverhältnisse bewältigen, da einfache Gesichtserkennungssoftware diese Probleme nicht bewältigt hat und das ist es, was wir für reale Anwendungen härten."
Das heißt, zukünftige Gesichtserkennung soll die Probleme meistern, mit denen die aktuelle Erkennung zu kämpfen hat: Unterschiedliche und schlechte Lichtverhältnisse, die genaue Analyse eines Gesichts, das unter diesen Bedingungen oder durch die Menge von Gesichtern "verschwimmt", wenn ganze Gruppen oder Mengen überwacht werden, den automatischen Ausgleich von verschiedenen Kopfhaltungen, die sich negativ auf die Genauigkeit auswirken und darüber hinaus, wie es die Ausführungen andeuten, die Bewertung der Gesichtsmimik und Kopfhaltung zur Verhaltensanalyse.
Die gleichen Probleme und Zielsetzungen benennt auch
Brian Lovell, NICTA Forschungsleiter und Forschungsdirektor der
Intelligent Real-Time Imaging and Sensing (ISIS) Forschungsgruppe an der Universität von Queensland, die zahlreiche Vorarbeiten für die kommende Videoüberwachung und die zukünftigen Erkennungsalgorithmen – auch für das SAFE Projekt – leistet, in seinem
Abstrakt zum "Reliable Face Recognition for Intelligent Surveillance" Projekt:
Gesichtserkennung erzeugt ein enormes Interesse aufgrund der Anliegen von Regierungen bezüglich Identitätsmanagement und terroristischer Aktivitäten. Eine Ambition intelligenter CCTV Überwachung ist es, Terrorismus zu verhindern und eine Schlüsseltechnologie ist die zuverlässige Gesichtserkennung. Mit Fotografien in Passqualität können aktuelle Gesichtserkennungstechniken eine 95% Erkennungsgenauigkeit erzielen. Derzeitige Probeversuche zeigen, dass die Performance "nur" um 10 - 20% fällt, wenn sich signifikante Veränderungen der Lichtverhältnisse, der Körperhaltung und des Gesichtsausdrucks einstellen. Wir beschreiben die Forschung der Autoren, diesen Problemen zu begegnen und zuverlässige Gesichtserkennung in Echtzeit zu ermöglichen. Unser System besteht aus drei Hauptkomponenten: 1)
Viola-Jones Gesichtserkennungsmodule (...), um schnell mehrere Gesichter auf Einzelbildern und Videosequenzen zu lokalisieren und zu erkennen, 2) ein Modul zur Normalisierung von Haltungen, um Gesichtsstellungen abzuschätzen und extreme Stellungswinkel zu kompensieren und 3)
Eigen-Fisherfaces zur Erkennung normalisierter Gesichter. Experimentelle Resultate zeigen, dass unser Ansatz gute Erkennungsraten zu Gesichtesabbildern hervorbringt, quer über ein weites Spektrum von Kopfhaltungen mit unterschiedlichen Lichtbedingungen und Gesichtsausdrücken hinweg.
Mehr erfährt man über die Forschungen zu den neuen Videoüberwachungsansätzen zunächst nichts. Die beiden Forschungsarbeiten
Reliable Face Recognition for Intelligent CCTV und
Smart Cameras: Enabling Technology for Proactive Intelligent CCTV, die beim Studenten
Shan Ting, der mit Lovell zusammen für ISIS und SAFE arbeitet, aufgeführt sind, werden erst demnächst im Rahmen der
Safeguarding Australia 2006 Konferenz vorgestellt, die vom 19 - 21. September 2006 veranstaltet wird und all das präsentieren soll, was man aktuell an Kontroll- und Überwachungstechniken für den "Heimatschutz" und den "Antiterrorkampf" aufbieten kann.
Auch wenn die Forschungsansätze zur intelligenten Verhaltensvideoüberwachung erst am Anfang steht, wird die Evolution der Videoüberwachung und die Stoßrichtung der noch kommenden Videoüberwachung deutlich.
Zuerst ging es darum, überhaupt Videoüberwachungskameras zu installieren, deren Bilder per Livestream und Aufzeichnungen durch einen hohen Einsatz von menschlichem Bedienerpersonal gesichtet wurde. Nicht die einzelne Person oder ein einzelner Gegenstand sind Objekte und Ziel, sondern die Beobachtung einer Gesamtszenerie, die durch die Bediener interpretiert wird – wie bei der Kaufhausüberwachung, nur jetzt auch in öffentlichen Räumen. Bereits in dieser Phase beginnt in einzelnen Städten und Ländern die Erhöhung der Kameramenge und die Zusammenschaltung einzelner CCTV-Netze, um die Überwachungsdichte zu erhöhen, was auf der anderen Seite langfristig eine stärkere Belastung und Abstumpfung der menschlichen Bediener hervorbringen muss.
Die nächste Stufe stellt die Unterscheidung verschiedener Objekte und ihre Identifizierung oder Herauslösung aus der Gesamtszenerie dar, der die Bewegungsverfolgung und Richtungsidentifizierung folgt – man kennt die Systeme, auf denen ganze Objekte und Personen mit Rahmen versehen werden, die anzeigen, dass ihre Identifizierung gelungen ist und die Anzeige von Bewegungsvektoren, die ihre wahrscheinliche Richtung angeben. Die Kameraaugen sollen anfangen wie die Augen ihrer Bediener zu arbeiten.
Hinzu kamen zusätzliche Parameter wie Geschwindigkeitsmessung, Mengenmessung und Zeit- bzw. Verweildauer, die erste Ansätze der Verhaltensanalyse umsetzen: Wo sich eine Menge bildet, kann ein Tumult oder Aufstand entstehen oder die Reaktion auf ein Gefahrenereignis erfolgt sein, wer schnell rennt, während alle anderen normal gehen, ist unter Umständen auf der Flucht oder versucht ein Hindernis zu "überrennen", wer an einem bestimmten Punkt verharrt oder dauernd zurückkehrt, während alle Mitpassanten ein Bewegungsziel ansteuern, plant eventuell eine kriminelle Tat. Ein Objekt, das herrenlos an einem Punkt zurückbleibt, kann eine Bombe enthalten. Die Kameraaugen sollen anfangen, wie ihre menschlichen Bediener zu interpretieren.
Im aktuellen Stadium geht es darum, den "Rahmen" enger zu ziehen, sprich das Erkennen der anonymen Person im öffentlichen Raum auf das Erkennen eines Individuums mit bekannter Identität auszudehnen unter Zuhilfenahme personenbezogener Daten auf RFID-Chips und biometrischer Daten wie der Gesichtsgeometrie und der Iris, die mit zuvor gespeicherten biometrischen und personenbezogenen Daten abgeglichen werden – wie beim BKA Projekt "Foto-Fahndung", sowie der Bewertung grober Verhaltensmuster, die das Individuum im öffentlichen Raum vor den Kameraaugen zeigt. Voraussetzung: Von allen Zielpersonen, möglichst der gesamten Bevölkerung müssen Gesichts- und Irisabbilder vorliegen, die zur digitalen Weiterverarbeitung taugen.
Die angestrebte Zukunft: Alle Personen sind biometrisch und fotografisch erfasst, die Überwachungsdichte maximal ausgedehnt, "Rückzugsräume" eliminiert. Die Kameras werden mittels zusätzlicher Funktionen wie Radar, Mikrowelle, Infrarot und Laser aufgerüstet, ihre Optik- und Auflösungskapazitäten verstärkt, so dass ihr "Blick" auch unter schwierigsten Bedingungen feinste Details und Änderungen in der Gesichtsmimik und Körperhaltung erfasst. Fortschrittliche Algorithmen und Programme sind in der Lage aufgrund dieser Daten und der vollständigen Erfassung des Kontexts sowohl das Verhalten des Individuums als auch einer Menge zuverlässig zu bewerten und Wechselbeziehungen zu anderen Personen und Objekten aufzudecken. Der menschliche Bediener vor den Monitoren wird zur Ausnahmeerscheinung, das Kameraauge betrachtet sich selbst, ist sein eigener Monitor geworden und löst allenfalls noch Alarme und Hinweise aus.
Das alles steckt noch in den Kinderschuhen und wird mit ähnlichen oder neuen Problemen zu kämpfen haben wie die "alte Videoüberwachung". Was sich aber abzeichnet, ist die schrittweise Reduktion jedes privaten innerhalb des öffentlichen Raumes und das Verschwinden anonymer und garantiert nicht sanktionierter Handlungen bei gleichzeitiger Erhöhung eines Anpassungsdrucks, der uns dazu zwingen wird, zuerst bewusst und später unterbewusst, ein "normales" Verhalten im öffentlichen Raum zu zeigen, das von den Videoüberwachungskameras und "intelligenten" Programmen erwartet wird.
Terroristen und entschlossene Angreifer, die unter und mit uns aufgewachsen sind, ein passendes Verhaltenstraining absolvieren oder den gleichen Anpassungsprozess durchlaufen, werden aber auch diese Systeme nicht beobachten und erkennen können, aber uns alle.
Siehe auch:
GovernmentVideo -
Five years later... Airport video technologies evolve in wake of 9/11
Via: Techdirt -
Can Computers Detect Suspicious Behavior?
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Bei Daten Speicherung gibt es dankenswerterweise mit dem Beitrag Studie: Videoüberwachung kaum von Nutzen eine ausführliche, deutschsprachige Zusammenfassung der unabhängigen, wissenschaftlichen Studie zur Videoüberwachung, die 2005 in Großbritannien verö
Tracked: Sep 04, 17:11