Biometrische gezichtsherkenning

Gezichtsherkenning is een biometrische techniek die gebruikt kan worden als herkennings- en identificatiemethode. Het is de technische variant van zintuiglijke gezichtsherkenning. Andere vormen van biometrie zijn irisherkenning en vingerafdrukherkenning.

Door de eigenschappen van het gezicht van een persoon te registreren en vast te leggen kan naderhand worden bepaald of de te herkennen persoon lijkt op de eigenschappen die zijn opgeslagen. De meeste methoden meten verhoudingen tussen grootte en afstand van de ogen, mond, neus en oren. Andere methoden meten het temperatuurprofiel dat door de bloedsdoorloop voor iedereen verschillend is.

Biometrische gezichtsherkenning is in ontwikkeling en wordt accurater, o.a. door het gebruik van neurale netwerken en in het bijzonder deep learning^[1]. Sinds 2021 zijn de beste biometrische systemen beter dan zintuiglijke gezichtsherkenning^[2]. Biometrische gezichtsherkenning is gevoelig voor systemische fouten als gevolg van demografie, ongeveer in dezelfde mate als zintuiglijke gezichtsherkenning^[3].

Gezichtsherkenningssystemen worden meer en meer toegepast in situaties waarbij herkenning of zelfs identificatie van personen nodig is. Bijvoorbeeld bij multifactorauthenticatie waarbij die biometrische herkenning in aanvulling werkt op andere vormen van identiteitsvaststelling zoals bezit van een (identiteits)pas, of kennis van een geheime (pin)code. Of wanneer het nodig is om nauwkeuriger en / of efficiënter te zijn dan (alleen) met zintuiglijke gezichtsherkenning. De meest accurate prestaties worden bijvoorbeeld gehaald als mens en technologie samenwerken^[4]. Voorbeelden van (mogelijke) toepassingen zijn toegangscontrole tot fysieke en tot digitale omgevingen, grenscontrole, het identificeren van verdachten en het zoeken naar voortvluchtigen.

1. ↑ NIST, NIST Face recognition vendor test. Gearchiveerd op 22 januari 2022. Geraadpleegd op 22 januari 2022.
2. ↑ O'Toole, A. J., Phillips, P. J., Jiang, F., Ayyad, J., Penard, N., & Abdi, H. (2007). Face recognition algorithms surpass humans matching faces over changes in illumination. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 29(9), 1642-1646.
3. ↑ Dooley, S., Downing, R., Wei, G., Shankar, N., Thymes, B., Thorkelsdottir, G., ... & Goldstein, T. (2021). Comparing Human and Machine Bias in Face Recognition. arXiv preprint arXiv:2110.08396.
4. ↑ Phillips, P. J., Yates, A. N., Hu, Y., Hahn, C. A., Noyes, E., Jackson, K., ... & O’Toole, A. J. (2018). Face recognition accuracy of forensic examiners, superrecognizers, and face recognition algorithms. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(24), 6171-6176.