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Foto und Imaging - Affenstarke Gesichtserkennung

Kaum eine Spezies findet bei uns solch ein Interesse wie Menschenaffen. Ob es Spielfilme wie „Gorillas im Nebel“ sind oder ob es die unvergesslichen Sendungen mit Bernhard Grzimek waren, der mit seinem Schimpansen im Arm die Herzen der Zuschauer rührte und damit auf den wichtigen Schutz dieser Tiere aufmerksam machte. Den Schutz vor dem Aussterben haben die Menschenaffen bis heute bitter nötig. So erforschen Wildhüter zu diesem Zweck die verbliebenen Bestände der Tiere. Um die Population in einzelnen Arealen festzuhalten, werden in Wäldern Futter- und Sammelplätze aufgesucht und, anhand aller Spuren, versucht, die Ergebnisse einzelnen Affen zuzuordnen. Zu den wichtigsten Hilfsmitteln zählen Video- und Fotofallen, die Aufnahmen von den Tieren machen. Die Schwierigkeit die Tiere auseinander zu halten, gestaltet sich danach bei der Auswertung der Bilder als mühselige Arbeit, an deren Ende oftmals auch fehlerhafte Ergebnisse stehen.

Hilfe bei dieser Aufgabe soll es jetzt vom Fraunhofer-Institut geben: Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS und Digitale Medientechnologie IDMT sowie das Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie entwickelten eine Software, die Affengesichter analysieren und sie einzelnen Exemplaren zuordnen kann. „Zuerst wird das Bildmaterial nach Aufnahmen gefiltert, auf denen überhaupt Gesichter der Tiere zu sehen sind“, erklärt Alexander Loos vom IDMT in Ilmenau. Dazu dient eine Detektions-Software, mit der sich Gesichter auf Einzelbildern, aber auch auf Videostreams in Echtzeit aufspüren lassen. Die Software analysiert mittels spezieller Algorithmen dann die Gesichter der Affen. Bislang setzen die Wissenschaftler dazu Erkennungsalgorithmen ein, die zur Analyse das gesamte Gesicht nutzt.

Voraussetzung für die gute Trefferquote ist aber eine hohe Bildqualität der Fotos. Bei schlechter Beleuchtung oder wenn Gesichter teilweise verdeckt sind, wie es in freier Wildbahn oftmals vorkommt, sinken die Erkennungsraten schnell. Daher wollen die Forscher jetzt noch weitere Algorithmen einfügen, die nicht das gesamte Gesicht der Affen, sondern gezielt bestimmte biometrische Merkmale – etwa Augen, Nase oder Mund – zur Zuordnung heranziehen.

Die Software wird bei jeder Auswertung besser. Je mehr Bilder eines Individuums ihr Datenpool enthält, desto besser werden durch das „Lernen“ die Erkennungsraten. Damit nicht genug: In Zukunft soll die Software auch gleich erkennen, was der Affe gerade tut. Eine wertvolle Unterstützung für weitere Erkenntnisse zum Sozialverhalten der Tiere.

Fotografische Anwendungen 08 / 2011

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