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Es ist ein Szenario, das Polizeikräften vertraut ist: Wochenende, Fußball, aufgeheizte Stimmung im Stadion — und plötzlich geht’s rund! Dutzende Hooligans zünden Pyro-Technik, gegnerische Fans werden attackiert und verletzt. Unschöne Szenen, die so immer mal wieder zu sehen sind. Sie trüben nicht nur das Sportvergnügen der anderen Fans, sie halten Ermittlerinnen und Ermittler im Anschluss an ein solches Ereignis auch auf Trab. Denn dann heißt es: Die TäterInnen müssen identifiziert und zur Rechenschaft gezogen werden. Die digitale Spurensuche beginnt.
Datenmaterial gibt es oft genügend. Es steht den ermittelnden Kräften nicht nur durch die fest installierten Kameras im und rund ums Stadion zur Verfügung, sondern auch durch veröffentlichte Videos und Fotos auf Social Media oder im Internet. Die ErmittlerInnen stehen dabei jedoch gleich vor mehreren Herausforderungen. Zum einen muss das Material gesichtet, geordnet und in Verbindung gebracht werden — oft kommen viele Terabyte Material zusammen. Aber zum anderen zeigt das vorhandene Material oft auch viele vermummte Personen, da die Tatverdächtigen sehr genau wissen, dass es in Fußballstadien Überwachungskameras gibt. Was nun?
Eine Software, die Ermittlungskräfte bei der Personensuche unterstützt, ist die Objekt- und Personenerkennungslösung von rola Security Solutions. Die Software nutzt dazu neuronale Netzwerke und erkennt eigenständig Muster. Sie scannt selbstständig größte Mengen von Bildmaterial, markiert relevante Objekte und wichtige Details, die sich die AnalystInnen anschließend anschauen können. So werden neben Personen auch Waffen, Fahrzeuge und Symbole erkannt. Auf das Beispiel aus dem Fußballstadion bezogen bedeutet das: Auch bei einer tatverdächtigen Person, die eine Sonnenbrille und einen Schal vorm Gesicht trägt, kann ein Matching weiterer Merkmale stattfinden.
“Dieser Abgleich, den die ErmittlerInnen dank der KI-gestützten Technik der Lösung vollziehen können, ist ein echter Gamechanger in der Ermittlungsarbeit.”, so Dominik Kahsche, Solution Consultant bei rola: “Das neue Feature zur ‘Personen-Regionen-Suche’ ermöglicht es den AnalystInnen, sich auf bestimmte markante Merkmale und Bereiche von Personen zu konzentrieren. Ein Bild der Stadionüberwachungskamera zeigt möglicherweise einen der mutmaßlichen Täter mit Sturmhaube. Zunächst also unmöglich, eine Zuordnung vorzunehmen. Trägt die Person jedoch zum Beispiel eine auffällige Hose oder ein Markenlogo auf der Brust oder möglicherweise sogar ein markantes Tattoo auf dem Oberarm, können ErmittlerInnen auch nur die relevanten Körperregionen mit anderen Bildern abgleichen.” So lässt sich eine Tätowierung auch auf weiteren Aufnahmen erkennen, wenn der Verdächtige beispielsweise auf dem Weg zum Stadion oder nach Hause ebenfalls aufgezeichnet wurde — und das natürlich ohne Sturmhaube.
Dass dieser Abgleich so präzise gelingen kann, geschieht dank des Übergangs “vom Pixel zum Vektor”. Dabei wird auf die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze zurückgegriffen. Diese Netze erkennen in großen Datenmengen nicht nur einzelne Pixel, sondern auch komplexe Muster und Merkmale. Der Schlüssel zu dieser Transformation ist die Verwendung von Vektoren, die die Einzigartigkeit von Merkmalen — wie die Anordnung von Augen, Nase und Mund — präzise beschreiben können. Im Gegensatz zu herkömmlichen Pixel-Methoden sind Vektoren unempfindlicher gegenüber Lichtänderungen und unterschiedlichen Blickwinkeln.
Vereinfacht gesagt werden die neuronalen Netze also darauf trainiert, Vektoren so zu erstellen, dass ähnliche Gesichter ähnliche Vektoren haben und verschiedene Gesichter unterschiedliche Vektoren. Diese Vektoren helfen dann dabei, zu entscheiden, ob zwei Gesichter oder Gegenstände gleich sind oder nicht.
Stellen Sie sich einen Vektor als einen geheimen Code vor, der einen Punkt im Raum definiert. Bestehend aus einer Gruppe von Zahlen, gibt er uns nicht nur eine Position, sondern auch eine Richtung an. Was auf den ersten Blick wie trockene Mathematik klingt, wird besonders spannend in der Bild- und Sprachverarbeitung. Dort helfen Vektoren, die faszinierenden Details von Bildern, Texten oder Audiosignalen zu entschlüsseln und in verständliche Informationen umzuwandeln.
Vergleichbar ist vektorbasierte Personenerkennung als Upgrade in der Technologiewelt wie der Sprung von 2D zu 3D: komplexer, präziser und revolutionär.
Wie bei allen Technologien gilt auch hier die Prämisse: Die von der Software gelieferten Ergebnisse stellen unterstützende Vorschläge dar und keine finale Identifikation. Es ist weiterhin wichtig, dass die ausgegebenen Werte der Software durch Menschen richtig zu interpretieren und im Kontext zu bewerten sind. Es werden Workflows verbessert und Arbeitsabläufe optimiert, jedoch niemals die entscheidende Rolle der menschlichen Expertise ersetzt.
In der Gesellschaft werden Nutzen und Risiken von Personenerkennungssoftware teilweise kontrovers diskutiert. „Zu recht“, meint rola-Experte Dominik Kahsche, “denn oft werden Sicherheit und Datenschutz außer Acht gelassen. Für rola ist Datenschutz ein besonders hohes Gut. Alle Produkte von rola entsprechen deshalb den höchsten Datenschutz-Standards.”
In der Welt der Ermittlungsarbeit ist Effizienz entscheidend und genau hier setzt rola-Software an. Von der nahtlosen Sammlung von Beweismitteln bis hin zur detaillierten Sichtung und dem zügigen Zusammenstellen von Berichten bieten die Lösungen Ermittlerinnen und Ermittlern eine optimale Unterstützung. Technologie kann als Partner in der Ermittlungsarbeit fungieren und dazu beitragen, dass Expertinnen und Experten in Sicherheitsbehörden ihre Fähigkeiten noch effektiver einsetzen können. In der Verbindung von menschlichem Urteilsvermögen und fortschrittlicher Software entsteht eine leistungsstarke Synergie für eine erfolgreiche Ermittlungsarbeit.
Zur Person: Dominik Kahsche ist seit Ende 2022 Solution Consultant bei rola. Mit langjähriger IT- und Vertriebserfahrung bringt er bei rola nun AnwenderInnen-Bedürfnisse mit Marktpotenzialen zusammen und hilft, rolas Produktportfolio weiterzuentwickeln.