Forschungserfolg könnte auch weiterer Schritt zum Überwachungsstaat sein.
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Tübingen. Ingenieure der ETH (Eidgenössisch-Technische Hochschule) Lausanne um Matteo Scorsi haben mit Unterstützung des Schweizer National-Fonds (SNF) eine Software zur Erkennung von Gesichtsmimik und Gefühlsausdruck auf einer mathematischen Basis mit Algorithmen entwickelt. Mithilfe eines Camcorders kann zuverlässig eruiert werden, in welchem Gefühlszustand sich der Betrachtete gerade befindet. Die Software könnte von Firmen, die im Internet verkaufen, genutzt werden oder auch von der Polizei auf Autobahnen oder bei Zollkontrollen.
Die emotionalen Zustände von Tieren sind meist leichter zu erkennen als jene von Menschen. Gefällt zum Beispiel ein Geschenk oder gibt es Anlass zu Ärger? Es braucht jedoch einen geübten Beobachter, um festzustellen, welcher Sachverhalt bei der beobachteten Einzelperson tatsächlich vorliegt. Die Wahrnehmung eines gleichen Sachverhalts ist nämlich ein komplexer Vorgang, da nicht alle Menschen bestimmte Situationen und Dinge in gleicher Weise empfinden. In jedem Fall ist es aber interessant zu erfahren, ob und was das Individuum, der einzelne Mensch, empfindet und wie er reagiert.
Der US-Psychologe Paul Ekman, auf den die Krimiserie "Lie to me!" ("Lüg mich an!") zurückgeht, brachte zum bekannten sechsarmigen Emotions-Schema mit Ärger, Ekel, Angst, Glücklichsein, Traurigkeit und Überraschung noch die Gesichtsveränderungen ein, für die er das Codesystem Facs ("Facial Action Coding System") entwickelte. Mit Facs können auch unscheinbare Änderungen des Gesichtsausdrucks in Relation zu den Muskelspannungen gesetzt werden, die diese bewirken. Wer zum Beispiel Angst hat, zieht die Augenbrauen hoch und lässt den Unterkiefer nach unten fallen. Die Interpretation eines Gesichtsausdrucks ist dagegen keineswegs eindeutig. Wie Tests zeigten, konnten nur gut geübte Beobachter im Durchschnitt 87 Prozent der Gesichter nach den sechs erwähnten Gemütszuständen klassifizieren.
Jean-Philippe Thiran, Professor an der ETH Lausanne und Spezialist für Bildanalysen im Labor für Signalverarbeitung, hat seinem früheren Doktoranden Scorsi bei der Entwicklung der neuen Software geholfen. Er weiß, wie man ein gemischtes "Emotions-Profil" mit 100 verschiedenen Punkten in einem Gesicht in Echtzeit erstellt, in dem auch leichte Veränderungen der Hautfarbe erfasst werden. Dieses "Emotions-Profil" wird mit verschiedenen gespeicherten Basismodellen sowie Datenmaterial von anderen Gesichtern abgeglichen. "Die Analyse eines Gesichtsausdrucks erfolgt durch Berechnung der Gesichtswinkel sowie der farblich unterschiedlichen Gesichtsareale", erläutert Thiran.
Matteo Scorsi ergänzt: "Die objektive Beurteilung von Gesichtsveränderungen erfolgt systematisch und völlig unabhängig vom Kontext der Umwelt oder der Bekanntheit des Gesichts. Andererseits wird gerade davon der Inhalt der Botschaft stark beeinflusst", weist er auf ein weiteres zu berücksichtigendes Paradigma der von ihm entwickelten, nun marktreifen Software hin. Ihm ist bewusst, dass Menschen sehr differenziert ihre Empfindungen und Gefühlslagen kommunizieren können. Deshalb hat er für seine Software zur Gesichtserkennung sowie zur Emotionsdetektierung eine breite Basis von Datenmaterial und Gesichtern angelegt.
Personenkontrollen möglich
Erste Anwender für seine Neuentwicklung hat der heute 36-Jährige gefunden: die Marketing-Abteilungen großer Unternehmen sowie den kontinuierlich wachsenden Internet-Markt. Die neue Software, Gründungs-Objekt seiner Start-up-Firma nViso an der ETH Lausanne, kann mithilfe einer einfachen Webcam-Kamera feststellen, wohin genau ein Internet-User auf seinem Bildschirm blickt und ob sein Gesichtsausdruck zufrieden oder unzufrieden ist. Allein mit diesen Erkenntnissen können Firmen bereits viel anfangen.
Aber auch für Polizei- oder Zollbeamte könnten die mit der Software und einer Kamera per Computer generierten Erkenntnisse bei Personenkontrollen von großem Nutzen sein. Schließlich werden bei der nächsten Generation von Computerspielen Mimik und Gefühle der Teilnehmer einen aktiven Part übernehmen.