ansiktsgjenkjenning

Ansiktsgjenkjenning kunne ikke stoppe bråkmakere – nå skal det rulles ut i hele Danmark

Fotballklubben Brøndby IF er den første i Danmark til å implementere ansiktsgjenkjenning for å holde kontroll på hooligans. Forrige helg vant bråkmakerne over KI-en, og en dansk professor tviler på at teknologien kan gjøre dansk fotball fri for vold.

Supportere kastet bluss mot hverandres før Superliga-kampen mellem Brøndby IF og FC København forrige helg.
Supportere kastet bluss mot hverandres før Superliga-kampen mellem Brøndby IF og FC København forrige helg.

Hettekledde hooligans som jaget hverandre med bluss på Brøndby Stadion under forrige helgs København-derby, fikk justisminister Peter Hummelgaard (S) til å love ytterligere tiltak mot vold på Superliga-kamper.

– Jeg er klar til å gi alle nødvendige verktøy til politiet og myndighetene, og vi har allerede utvidet verktøykassen betraktelig. Nå er det behov for at myndighetene hjelper Divisjonsforeningen med å innføre ansiktsgjenkjenning på alle stadioner, slik at folk kan utestenges permanent fra alt som har med fotball å gjøre, sa justisminister Peter Hummelgaard på TV Avisen.

Men Thomas Moeslund, professor i kunstig intelligens ved Aalborg Universitet, tviler på at mer ansiktsgjenkjenning på stadionene vil være en mirakelkur.

– Alle systemer som skal gjenkjenne personer, har en viss mengde falske positiver, så eierne må balansere dette. Man må vurdere hvor mange som blir unødvendig plaget, og hvor mange bråkmakere som slipper igjennom. Denne problemstillingen vil alltid være der: noen vil slippe unna, med mindre man aksepterer flere falske alarmer, sier han.

Akkurat nå er det kun Brøndby IF som har ansiktsgjenkjenning, men som Version2 kunne avsløre i september, har også FC København søkt om å ta i bruk teknologien. Datatilsynet har foreløpig ikke tatt en beslutning.

Slik fungerer ansiktsgjenkjenning, ifølge professor Thomas Moeslund

Algoritmens arbeidsprosess: Først skanner algoritmen bildet for å identifisere områder som ligner på menneskeansikter. Når et mulig ansikt er identifisert, markerer algoritmen det med en firkant. Deretter brukes en annen algoritme til å analysere de spesifikke ansiktstrekkene innenfor denne firkanten for å gjenkjenne det aktuelle ansiktet.

Krav til bildekvalitet: For å oppnå presise resultater må bildene oppfylle visse krav, som at begge øyne er åpne og uten bevegelse. Dette sikrer at algoritmen kan identifisere ansiktstrekkene korrekt.

Kameraavstand og bildekvalitet: Det er en sammenheng mellom avstanden fra kameraet til objektet og bildekvaliteten. Dersom avstanden er stor, vil antall piksler være lavere, og bildekvaliteten reduseres. Dette kan påvirke algoritmens evne til å gjenkjenne ansikter nøyaktig.

Falske positiver: Systemene kan ha en høy grad av falske positiver, der algoritmen identifiserer ansikter som faktisk ikke er til stede. Dette kan være tilsiktet hvis systemet er designet for å gi flest mulig treff, slik at et menneske deretter kan filtrere ut de falske positive.

Lysforhold og tilpasning: Algoritmene kan justeres basert på lysforholdene i bildet. Systemene kan forbedres ved å optimalisere lysforholdene, noe som hjelper algoritmen til å gjenkjenne ansikter mer nøyaktig.

Likheter med andre teknologier: Akkurat som språkteknologier (som Chat GPT) bruker ansiktsgjenkjenningsalgoritmer store mengder data for å lære mønstre og sammenhenger. For språkteknologier handler det om å matche ord og setninger, mens det for ansiktsgjenkjenning dreier seg om å oppdage og gjenkjenne ansiktstrekk.

Vil omgå systemet

Thomas Moeslund tror også at de mest hardbarkede hooligansene vil prøve å omgå systemene, enten ved å dekke til ansiktene eller ved å se bort fra kameraene. For å løse dette problemet må man ha «samarbeidende systemer», som er kjent fra passkontroll på flyplasser.

– Der må man samarbeide for at kameraene får et godt bilde – med åpne øyne og lukket munn. Det vil redusere antallet bråkmakere, men trolig føre til køer og irritasjon. Det er dilemmaet man står i, sier professoren.

Et annet problem er at mange hooligans ofte har på seg masker når de slåss eller kaster bluss.

– Ansiktsgjenkjenning har lav sannsynlighet for å fungere på maskerte personer. Man kan gjenkjenne noen med maske, men det vil gi mange falske positiver og dermed en større manuell innsats, noe som ikke er ønskelig for det stakkars personalet, sier Moeslund.

Han peker også på at kameraene ofte har for dårlig kvalitet, noe som reduserer sjansen for at algoritmen kan gjenkjenne mønstre når ansiktsdetaljene mangler.

Thomas Bolander, professor ved DTU Compute, som også forsker på kunstig intelligens, er enig i at det er utfordrende å gjenkjenne maskerte personer. Men han bemerker at Iphone, for eksempel, kan lære å gjenkjenne brukeren selv om vedkommende har på maske.

– Hvis ansiktet er helt tildekket, vil det sannsynligvis være svært vanskelig å identifisere folk. Jo, hvis man hadde et presist bilde av regnbuehinnen i høy oppløsning, men det er teknisk nesten umulig med mindre man krever at folk ser direkte inn i en øyeskanner, sier han.

Vil ha tilgang til politiets register

På Brøndby Stadion sammenlignes ansiktene med det såkalte hooliganregisteret, som inneholder bilder av personer som tidligere har blitt tatt av politiet i forbindelse med slåssing på fotballkamper. Claus Thomsen, direktør i Divisjonsforeningen, som representerer klubbene i Superligaen (øverste nivået i dansk fotball), mener hooliganregisteret bør utvides med politiets gjengregister, da det er flere overlapp mellom miljøene.

– Et nasjonalt system som gjelder overalt og gjør det enkelt å utveksle registre mellom klubbene, kan effektivisere systemene, og det bør også være tilgang til politiets nasjonale gjengregister, sier han.

– Hvordan vil ansiktsgjenkjenning på alle stadioner kunne hindre scener som vi så i går?

– Det er ett av flere elementer som på tvers av stadionene skal redusere forventningene til personer, som vi ikke ønsker på stadion, om at de kan få adgang. Det må ses i sammenheng med andre tiltak.

– Hvordan kan man forhindre at banestormere kommer inn på stadion når de er maskerte?

– Det finnes ingen patentløsning. Sammenligning av bilder på stadion og en rekke koordinerte tiltak kan hjelpe, og det krever en innsats fra myndigheter, klubber og fangrupper. Dette er ett av flere elementer som kan redusere forventningen om å komme inn, særlig med tiltak rundt inngangspartiene.

Fingeravtrykkskanning?

Thomas Moeslund kaller det kontroversielt å utvide registrene.

– Da er vi på vei over til profilering. I Kina er de for eksempel positive til omfattende registrering av individer. Hvis vi fikk tilgang til gjengregisteret, kunne vi merke de som også kan være hooligans, og da øker sjansen for å fange voldelige personer. Men jeg er ikke sikker på om Datatilsynet ville funnet det proporsjonalt, og vi må også vurdere om vi som samfunn ønsker dette, sier han.

– Hvis ikke ansiktsgjenkjenning er løsningen, hvilke andre alternativer finnes?

– Hvis man vil ha full kontroll, kunne man innført fingeravtrykkskanning, men det krever at alle avgir fingeravtrykk, og det blir kronglete med hensyn til GDPR. Man kunne også gjennomført intervjuer med alle før de kom inn, men det ville nok vært for tungvint, sier han med en latter.

– Så du mener at det vil få for store konsekvenser for ventetiden for fansen eller ha for store prinsipielle innvirkninger?

– Vi bør i alle fall ha en grundig samtale om hva dette kan bety. Ansiktsgjenkjenning eller andre biometriske teknologier kan kanskje hjelpe med å redusere antallet bluss, men hva betyr det for rettssikkerheten? Noen ganger kan det også øke trygghetsfølelsen, men generelt krever det en samtale om konsekvensene for oss alle, sier han.

Artikkelen ble først publisert på Version 2 for deres abonnenter. Den er tilgjengelig på norsk for abonnenter av Ekstra gjennom vår samarbeidsavtale.

Powered by Labrador CMS