Mit den Fortschritten bei neuronalen Netzen hat die maschinelle Gesichtserkennung eine bis dato unerreichte Genauigkeit erlangt. Mit der Fähigkeit, menschliche Gesichter zu erkennen, zu unterscheiden, zu verifizieren und zu verstehen, hat sie Eingang in ein breites Spektrum von Anwendungen in den Bereichen zivile Sicherheit, Strafverfolgung und innere Sicherheit gefunden. Es sind aber immer noch erhebliche technische Hürden bei der Genauigkeit dieser Systeme zu überwinden, insbesondere in uneingeschränkten Umgebungen, zurückzuführt auf verzerrende Faktoren in Bezug auf Pose, Auflösung, Beleuchtung, Verdeckung und Blickwinkel. Auch sollten die Ergebnisse nicht für unterschiedliche Personen oder Bevölkerungsgruppen variieren, abhängig von den Daten, mit denen die Algorithmen trainiert wurden.

Gesichtserkennung könnte dem stationären Handel ermöglichen, datentechnisch zum Online-Handel aufzuschliessen. Sie funktioniert offline so, wie es ein Cookie online tut: Ein Kunde kann wiedererkannt werden, ohne dass er etwas dafür tun muss – oder nur schon etwas davon mitbekommt. Das ist einem Grossteil der Bevölkerung nicht geheuer: Für zwei Drittel der Kunden wäre Gesichtserkennung ein Grund, das betreffende Geschäft zu meiden. Diese fehlende gesellschaftliche Akzeptanz ist einer der Gründe, weshalb Gesichtserkennung hierzulande im Detailhandel noch kaum eingesetzt wird. Ein anderer sind hohe datenrechtliche Anforderungen. Die Mehrzahl der Anwendungen von Gesichtserkennung setzt eine Einwilligung voraus und muss somit als Opt-in-Modell ausgestaltet werden – jedenfalls wenn die DSGVO zugrunde gelegt wird. Das führt zur Prognose, dass anonymes Einkaufen noch lange möglich sein wird.

Heute werden zahlreiche persönliche Daten, darunter auch zahllose Bilder, online gestellt. Gesichtserkennungsalgorithmen ermöglichen es dem Seitenbetreiber im grossen Stil, Bilder den darauf abgebildeten Personen zuzuordnen sowie Verbindungen zwischen Personen aufzudecken. Ein erhöhtes Problembewusstsein seitens der Nutzer ist nötig, doch können auch technische Massnahmen helfen, dieses Risiko zu minimieren. Wir stellen ein Verfahren vor, das es dem Benutzer ermöglicht, vor dem Hochladen von Bildern die Gesichter automatisch so zu modifizieren, dass sie zwar optisch nur wenig verändert wirken, gleichzeitig allerdings von gängigen Gesichtserkennungsalgorithmen nur noch schwer zugeordnet werden können. Dies kann einen Betrag dazu leisten, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, ohne ganz auf die Benutzung von sozialen Netzwerken verzichten zu müssen.