Software erkennt Verbrecher auf Phantombildern

Forscher an der Michigan State University (MSU) haben eine Software entwickelt, um die Suche nach Verbrechern mittels Phantombildern zu erleichtern. Das System dient dazu, speziell handgezeichnete Bilder mit behördlichen Archivfotos abzugleichen und so bereits amtsbekannte Täter schnell zu identifizieren. Da ein Phantombild keine exakte Abbildung einer Person darstellt, vergleicht die Software dazu markante Strukturen wie die Augen- und Kinnpartie.

Ermittlungshilfe

Nach Augenzeugenberichten gefertigte Täterbilder spielen gerade bei der Suche nach Schwerverbrechern eine große Rolle. Manche Behörden wie beispielsweise das FBI bevorzugen dabei bis heute Handzeichnungen, da diese genauer sind als computergestützt erzeugte Bilder. Im Gegensatz zu einem Foto oder Video einer Sicherheitskamera ist aber auch das beste Phantombild keine exakte Abbildung der gesuchten Person, was den Abgleich mit behördlichen Fotodatenbanken erschwert.

Forscher am Pattern Recognition and Image Processing Lab (PRIP) der Fakultät für Informatik und Maschinenbau der MSU haben sich daher daran gemacht, eine Software für den effektiveren automatischen Abgleich zu entwickeln. „Wir konnten deutlich bessere Ergebnisse erzielen als die besten kommerziellen Gesichtserkennungssysteme“, sagt der Informatik-Doktorand Brendan Klare. Bei einem Test mit über 10.000 echten Phantombildern konnte die Lösung in 45 Prozent aller Fälle korrekt den bekannten Täter identifizieren. Freilich gibt es damit auch noch viel Spielraum für Verbesserungen.

Strukturen statt Pixel

Phantombilder pixelweise mit den Fotos aus Polizeidatenbanken zu vergleichen, wäre sinnlos. „Wir vergleichen wichtige Merkmale von Zeichnung und Foto. Merkmale wie die Strukturverteilung und Form der Augen, der Nase und des Kinns“, erklärt Anil Jain, Leiter des PRIP Lab. Die Wissenschaftler arbeiten nun daran, ihr System weiter zu optimieren. Das MSU-Team strebt dabei an, in rund einem Jahr Feldversuche mit der Software durchzuführen.