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Filmen aus der Ego-Perspektive mit Google Glass: optischer Fluss wird analysiert
Filmen aus der Ego-Perspektive mit Google Glass: optischer Fluss wird analysiert (Bild: Google/Screenshot:Golem.de)

Egocentric Video Biometrics: Biometrisches Verfahren erkennt Videofilmer am Wackeln

Filmen aus der Ego-Perspektive mit Google Glass: optischer Fluss wird analysiert
Filmen aus der Ego-Perspektive mit Google Glass: optischer Fluss wird analysiert (Bild: Google/Screenshot:Golem.de)

Verräterische Bewegungen: Zwei israelische Wissenschaftler haben eine Methode entwickelt, um einen Videofilmer zu identifizieren. Voraussetzung ist, dass die Kamera auf dem Kopf getragen wird.

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Videos aus der Ego-Perspektive sind beliebt. Sie zeigen allerlei spektakuläre Aktionen, etwa von Extremsportlern. Und ermöglichen es dem Filmer dabei, bei nicht legalen Aktionen anonym zu bleiben. Das wird allerdings nicht mehr lange so sein: Eine neue Methode ermöglicht es, einen Filmer zu identifizieren, auch wenn er gar nicht im Video auftaucht - an seinen Bewegungen.

Jeder Mensch hat eine typische Art und Weise, sich zu bewegen. Wir erkennen manchmal eine Person von hinten daran, wie sie geht oder sich bewegt. Das machen sich Yedid Hoshen und Shmuel Peleg von der Hebräischen Universität von Jerusalem zunutze, um einen Videofilmer zu erkennen. Egocentric Video Biometrics, egozentrische Video-Biometrie, nennen sie ihre Entwicklung. Sie beschreiben sie in einem Aufsatz, der als Preprint auf dem Dokumentenserver Arxiv abrufbar ist.

Bilder verraten den Filmer

Bilder, die mit einer Kamera auf dem Kopf oder einem Helm aufgenommen wurden, verrieten mehr über den Filmer, als diesem meist bewusst sei, sagen die Entwickler. Der Aufnahmewinkel etwa lässt Rückschlüsse auf die Größe des Kameraträgers zu. Hinzu kommen die Bewegungsmuster, die Hoshen und Peleg mit Hilfe eines neuronalen Netzes analysieren.

Dazu wird zunächst eine Videoaufnahme, deren Autor bekannt ist, analysiert. Der Algorithmus untersucht dabei den optischen Fluss: Wie verändert sich die Position von Objekten von einem Einzelbild zum nächsten. Daraus errechnet das System ein Bewegungsmuster für diesen Filmer.

Die Trefferquote ist hoch

Wird dem System nun ein anderes Video dieses Filmers vorgelegt, erkennt der Algorithmus ihn an dem Muster seiner Bewegungen. Die Wahrscheinlichkeit ist recht hoch: Die Trefferquote liegt nach Angaben der Entwickler bei 88 Prozent. Ein zwölf Sekunden langes Video reicht aus.

Anwendungen dafür gibt es genug: Straßenrowdys filmen sich etwa bei halsbrecherischen Manövern. Auch manche Straftäter dokumentieren ihre Aktionen aus der Ego-Perspektive. Einige Strafverfolgungsbehörden haben Kameras eingeführt, um die Einsätze von Polizisten festzuhalten. Mit dem Verfahren lässt sich mit hoher Wahrscheinlichkeit feststellen, wer ein Video aufgenommen hat.

Algorithmus erkennt Glassholes

Natürlich gilt das auch für Videos, die mit Datenbrillen wie Google Glass aufgenommen wurden. Das von Hoshen und Peleg entwickelte Verfahren könnte also auch dazu genutzt werden, sogenannte Glassholes zu identifizieren - Besitzer von Datenbrillen, die ihre Mitmenschen ohne deren Wissen und Einverständnis filmen.

Die Egocentric Video Biometrics könnten aber auch als Diebstahlsicherung für die Kamera eingesetzt werden, sagen die Israelis: Erkenne die Kamera, dass das Bewegungsmuster nicht das ihres rechtmäßigen Besitzers ist, könne sie sich abschalten. Eine derart gesicherte Kamera wäre, wenn sie gestohlen ist, nutzlos.


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Der Andere 21. Dez 2014

.. nur noch mit Bildstabilisator und Entzerrung nachbearbeitete Videos hochladen. https...

AlexanderSchäfer 15. Dez 2014

Also manchmal habe ich das Gefühl, dass als Anfangsverdacht auch schon ein...

b1n0ry 15. Dez 2014

Ist sowas ähnliches wie Bildfotograf, Softwareprogrammierer, Malkünstler usw. Du weißt ja...

jude 15. Dez 2014

... die beiden nicht soffort unter Vertrag nimmt sollten sich Kryptokundige mal für die...

Djinto 15. Dez 2014

...sonst würden die beiden doch schon für den Mossad arbeiten.



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