Algorithmus erkennt Emotionen in Gruppen

Für den von der russischen Higher School of Economics entwickelten Algorithmus braucht es nur einfache Videoaufnahmen in niedriger Qualität, um in einem Bruchteil einer Sekunde die Emotionen von Menschen in einer Menge zu erkennen. [...]

Dank des von russischen Forschern entwickelten Algorithmus soll sich selbst bei niedriger Videoqualität die Analyse einer Menschenmenge in einem hundertstel einer Sekunde durchführen lassen.
Dank des von russischen Forschern entwickelten Algorithmus soll sich selbst bei niedriger Videoqualität die Analyse einer Menschenmenge in einem hundertstel einer Sekunde durchführen lassen. (c) PhotoMIX-Company / Pixabay

„Es kommt darauf an, wer dieses System im Einsatz hat. Wenn der Staat es zur Verfolgung von Straftaten, zur Abwehr von Gefahren oder zur Gewährung der öffentlichen Sicherheit anwendet, ist es erlaubt. In diesen Fällen ist man dem Staat jedoch datenschutzrechtlich ausgeliefert“, kommentiert Heiko Maniero, Prokurist der Deutschen Gesellschaft für Datenschutz, die Technologie. 

Der Algorithmus der russischen Higher School of Economics soll vor allem bei Überwachungskameras Verwendung finden. Eine mögliche Anwendung sehen die Entwickler in Supermärkten. Hier soll man herausfinden können, wie die Stimmung von Kunden beim Einkauf ist. Vor allem aber soll die Innovation eine Sicherheitsmaßnahme sein. Bei Fußballspielen oder Massenprotesten sollen so Konflikte vermieden werden. Maniero ist skeptisch: „Ich sehe keinen Sinn in dieser Maßnahme, das Zeitfenster ist einfach zu klein. Die Polizei könnte sowieso nichts machen. Die Masse kocht schließlich nicht über mehrere Stunden hoch, sondern kann plötzlich explodieren.“

Gesamtbild gewinnen

Laut den Forschern Alexander Tarasov und Andrey Savchenko braucht der Algorithmus nur fünf Megabyte an Speicherplatz und kann anhand von einem Bild seine Analyse durchführen. Die Genauigkeit der Anwendung liege bei 75,5 Prozent. Zuerst wird das Bild in ein neurales Netzwerk geladen. Dann werden die Gesichtszüge in einem weiteren Netzwerk untersucht, das darauf programmiert wurde, bei niedriger Auflösung Emotionen zu erkennen. Am Ende wird ein Gesamtbild der Gruppenemotion festgestellt, das entweder negativ, positiv oder neutral ist.


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