Super-Erkenner, Personen mit einer außergewöhnlichen Fähigkeit, Gesichter zu identifizieren, haben sich in Situationen mit hohem Risiko als unschätzbar wertvoll erwiesen – von der Unterstützung bei der Suche nach den Nowitschok-Vergiftern von Salisbury bis hin zur Identifizierung von Mordverdächtigen und Sexualstraftätern. Neue Forschungsergebnisse geben Aufschluss über die Mechanismen hinter dieser bemerkenswerten Fähigkeit und zeigen, dass es nicht nur darum geht, überall hinzuschauen, sondern auch darum, wie sie aussehen.
Der einzigartige Ansatz der Super-Recognizer
Frühere Studien haben gezeigt, dass Super-Recognizer im Vergleich zu einer durchschnittlichen Person ein breiteres Spektrum an Gesichtsmerkmalen untersuchen. Diese neue Studie baut auf dieser Beobachtung auf und nutzt künstliche Intelligenz, um genau zu verstehen, wie dieser Ansatz zu ihren überlegenen Fähigkeiten beiträgt.
Verwendung von KI zur Rekonstruktion visueller Informationen
Forscher der UNSW Sydney nutzten Daten aus einer früheren Studie mit 37 Super-Erkennern und 68 typischen Personen. Den Teilnehmern wurden sowohl vollständige Gesichtsbilder als auch Bilder gezeigt, bei denen bestimmte Bereiche verdeckt waren. Diese neue Studie nutzte diese Daten, um die visuellen Informationen zu rekonstruieren, die die Teilnehmer tatsächlich durch ihre Augen sahen – die sogenannten „Netzhautinformationen“.
Diese rekonstruierten Netzhautdaten wurden dann in tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks, DNNs) eingespeist, eine Art KI-System, das darauf trainiert ist, Gesichter zu erkennen. Der KI wurde ein vollständiges Bild entweder desselben Gesichts, das ein Teilnehmer gesehen hatte, oder eines anderen Gesichts vorgelegt und dann die Ähnlichkeit zwischen den Netzhautinformationen und dem vollständigen Bild bewertet.
Leistung und Qualität der Informationen
Das Forschungsteam verglich die Leistung der KI anhand von Netzhautinformationen von Super-Erkennern und typischen Personen sowie anhand zufälliger Bereiche des ursprünglichen Gesichtsbilds. Die Ergebnisse waren verblüffend: Die Leistung der KI verbesserte sich kontinuierlich, je mehr Bereiche des Gesichts sichtbar waren. Vor allem schnitt die KI auf allen Sichtbarkeitsebenen am besten ab, wenn sie Netzhautinformationen von Super-Erkennern nutzte.
Jenseits der Quantität: Die Rolle der „Qualität“
Um herauszufinden, ob der Vorteil von Super-Recognizern allein auf der Betrachtung weiterer Bereiche des Gesichts und dem Sammeln weiterer Informationen beruht, führte das Team weitere Untersuchungen durch. Sie fanden heraus, dass die KI mit Daten von Super-Erkennern immer noch besser abschnitt, selbst wenn die Menge des in den Netzhautinformationen erfassten Gesichts gleich war.
„Das bedeutet, dass ihr Vorteil nur in der Quantität, sondern in der Qualität liegt“, erklärte Dr. James Dunn, der Erstautor der Studie. „Sie wählen Regionen aus, die mehr Identitätshinweise enthalten, sodass jedes von ihnen ausgewählte ‚Pixel‘ für die Erkennung eines Gesichts wertvoller ist.“
Expertenperspektiven und zukünftige Richtungen
Dr. Rachel Bennetts, Expertin für Gesichtsverarbeitung an der Brunel University of London, lobte die Studie als einen wesentlichen Beitrag zu unserem Verständnis der Supererkennung. „Es kommt zu dem Schluss, dass es bei einer überlegenen Gesichtserkennung nicht nur darum geht, einen bestimmten Bereich zu betrachten oder länger oder an mehr Stellen eines Gesichts zu schauen“, sagte sie. „Super-Recognizer erforschen das Gesicht umfassender, sammeln aber auch nützlichere Informationen.“
Alejandro Estudillo von der Bournemouth University warnte, dass die Ergebnisse der Studie auf stark kontrollierten Bedingungen mit statischen Bildern beruhten. Er schlug vor, dass zukünftige Forschungen untersuchen sollten, ob die gleichen Muster auch in realistischeren, dynamischeren Situationen gelten.
Die Grenzen des Trainings und genetische Wurzeln
Obwohl die Forschung potenzielle Erkenntnisse zur Verbesserung der Gesichtserkennungstaktiken bietet, bleibt es unwahrscheinlich, dass jeder ein Super-Erkenner werden kann. Das Trainieren von Augenbewegungsmustern kann eine Herausforderung sein, und erste Hinweise deuten darauf hin, dass Supererkennung genetisch bedingt und ein vererbbares Merkmal ist. Super-Recognizer scheinen auf natürliche Weise die nützlichsten Funktionen zu identifizieren – eine Fähigkeit, die durch Training nur schwer zu reproduzieren ist.
Die Studie zeigt, dass die bemerkenswerte Fähigkeit von Super-Erkennern nicht nur darauf zurückzuführen ist, dass sie überall hinschauen, sondern auch auf der intelligenten Auswahl der aussagekräftigsten Gesichtszüge, was ein natürliches Talent ist, das durch Training nur schwer zu reproduzieren ist.
Die Studie zeigt, dass es bei einer überlegenen Gesichtserkennung nicht nur darum geht, mehr zu sehen, sondern intelligenter zu sehen. Zukünftige Untersuchungen bergen die Möglichkeit, noch mehr über diese faszinierende menschliche Fähigkeit zu erfahren
