Gesichtsanalyse

Die Gesichtsanalyse ist ein KI-gestützter Prozess, bei dem Gesichtsmerkmale in Fotos oder Live-Videos gefunden, kartiert und analysiert werden, um mehr über das Aussehen und die Gefühle einer Person zu erfahren. Zu den üblichen Ergebnissen gehören Gesichtsmerkmale (wie die Geometrie von Augen, Nase und Mund), Hautmerkmale (wie Textur, Poren, feine Linien und Pigmentierung) und emotionale Zeichen (wie Freude oder Überraschung). Einige Systeme versuchen, das Alter, den Aufmerksamkeitsgrad und die Kopfposition der Person zu ermitteln. Andere verwenden Bilder, um Hautmessungen wie Feuchtigkeitsmodelle oder Farbindizes zu erhalten. Es ist wichtig zu beachten, dass die Gesichtsanalyse nicht mit einer medizinischen Untersuchung gleichzusetzen ist. Sie liefert lediglich Hinweise und Trends, keine professionellen Meinungen. In den meisten Fällen zeigen Anbieter die Ergebnisse über Bildschirme, PDFs oder API-Felder an, die Sie mit Genehmigung in einer elektronischen Gesundheitsakte (EHR) oder einem CRM-System speichern können.

Erfassen, identifizieren, analysieren und berichten sind die vier Schritte, die die meisten Prozesse durchlaufen. Zu Beginn nimmt eine Kamera RGB-Bilder und manchmal auch IR/UV- oder polarisierte Bilder auf. Ein Computer-Vision-Modell findet das Gesicht und seine Marker, wie Augen, Pupillen, Nasenrücken und Lippenkonturen. Anschließend normalisiert es das Bild in Bezug auf Größe und Beleuchtung. Deep-Learning-Modelle (CNNs/Transformer) extrahieren Merkmale, um Emotionen in Gruppen zu sortieren, das Alter oder den Hauttyp einer Person zu schätzen oder Bereiche (wie das Gesicht oder die Wangen) für genauere Messungen aufzuteilen. Die Ergebnisse werden addiert, die Videoergebnisse werden im Laufe der Zeit geglättet und es werden Konfidenzzahlen angegeben, sodass die Bediener entscheiden können, welchen Ergebnissen sie vertrauen und wann sie einen weiteren Scan durchführen möchten.

How accurate it is relies on the camera, the lighting, the number of different skin tones in the training data, the head pose, and whether the person is wearing makeup, glasses, or a mask. Some examples of good systems that report error are mean absolute error for estimating age, F1 for mood classes, and pixel-level IoU for skin segmentation. You can be more sure of the face if it is looking forward, well-lit (diffuse, even light), and shot at 720p or higher. When there is motion fuzz, sharp shadows, extreme angles, or too much exposure, the accuracy goes down. To avoid coming to the wrong decision, you should always look over your confidence numbers and set up workflows like "re-scan if confidence < 0.7."

Die meisten KI-basierten Tools können mit einem Smartphone, Tablet oder einer Webcam verwendet werden. Für den professionellen Einsatz müssen Kioske mit Ringleuchten und einheitlichen Hintergründen zur Verfügung stehen. Bei Hautuntersuchungen sind die Ergebnisse besser, wenn ein konstanter Abstand (30–50 cm) und eine diffuse Beleuchtung (Softbox oder Ringleuchte) vorhanden sind. Einige Anbieter bieten multispektrale oder UV-Geräte an, mit denen Sonnenschäden oder Pigmentierungen leichter zu erkennen sind. Ein stabiler Rahmen (Stativ oder Ständer), ein neutraler Hintergrund und Gegenstände, die Licht reflektieren, sollten entfernt werden. Wenn Sie ständig Dinge analysieren, wie beispielsweise in einem Geschäft, platzieren Sie die Kameras so, dass sie für alle sichtbar sind, und entscheiden Sie, wie viel Licht von außen einfällt.

Seien Sie vorsichtig mit Gesichtsdaten. Geben Sie immer eine klare Einwilligung, in der angegeben ist, was aufgezeichnet wird, warum, wie lange und wer es sehen kann. Sie müssen das Recht der Menschen auf Zugriff und Löschung ihrer Daten (DSGVO/CCPA) respektieren und so wenig Daten wie möglich sammeln (speichern Sie nach Möglichkeit abgeleitete Messwerte anstelle von Rohbildern). Wenn der Anwendungsfall US-Gesundheitsdaten umfasst, stellen Sie sicher, dass diese durch HIPAA (BAA, Verschlüsselung bei Speicherung und Übertragung, Prüfpfade) geschützt sind. Wenn die Verarbeitung in der Cloud erfolgen muss, verwenden Sie regionale Rechenzentren, strenge Aufbewahrungsregeln und Pseudonymisierung. Die Verarbeitung auf dem Gerät oder temporäre Dateien sind besser. Führen Sie für risikoreiche Vorgänge eine DPIA oder PIA durch.

Einige Modelle sind möglicherweise nicht für alle Hautfarben, Altersgruppen oder Geschlechter geeignet, wenn sie anhand von Datensätzen trainiert wurden, die nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung sind. Bitten Sie den Anbieter oder Verkäufer, Ihnen Leistungsergebnisse vorzulegen, die nach demografischen Gruppen aufgeschlüsselt sind, sowie Tests zur Fairness innerhalb dieser Gruppen. Ausgewogene Daten, kontinuierliche Neubewertung und Grenzwerteinstellung pro Gruppe können dabei helfen. Wenn Sie sich bei einer Entscheidung nicht sicher sind oder es sich um eine sensible Angelegenheit handelt, lassen Sie sie von einer anderen Person überprüfen. Verwenden Sie außerdem niemals Emotionsinferenzen für Entscheidungen mit hohen Risiken (z. B. bei Einstellungen) ohne gründliche Validierung und rechtliche Beratung. Informieren Sie die Endnutzer über Ihre Zweifel.