Ziel des Projekts „Parallele Gesichtserkennung in Videoströmen“ (PaGeVi) ist die Weiterentwicklung eines Verfahrens zum Identifizieren gesuchter Personen bei Großveranstaltungen: So stellen beispielweise in Fußballstadien gewaltbereite Fans ein großes Sicherheitsproblem dar. Über eine Parallelisierung der entsprechenden Software wollen die Wissenschaftler des KIT und des Forschungszentrums Informatik (FZI) die Bildverarbeitung beschleunigen und die Erkennbarkeit verbessern. Anwendungspartner sind unter anderem der Sicherheitsdienstleister b.i.g. sowie der Karlsruher SC (KSC).
„Wenn wir mit unserem Verfahren in Zukunft als gewaltbereit bekannte Fußballfans schon am Stadioneingang abfangen könnten, würde das die Stadionsicherheit deutlich erhöhen“, sagt Professor Rainer Stiefelhagen vom Institut für Anthropomatik des KIT. Für Tests und als Grundlage für die Weiterentwicklung nehmen die Wissenschaftler bei drei Heimspielen des KSC im Wildparkstadion Daten auf, zum ersten Mal am 31. Juli. Dabei fungieren Mitarbeiter der Projektpartner als Testpersonen, der normale Stadionbetrieb sowie die übrigen Besucher sind dadurch nicht beeinträchtigt. Ziel ist es zunächst, diese Test-Personen über Kameras am Eingang für Gäste-Fans sowie am Aufgang zum Gäste-Fanbereich automatisch in der Menschenmasse zu entdecken.
Für die Analyse der Videobildfolgen muss das Verfahren in Echtzeit ablaufen. Eine Anforderung, die bislang auf Kosten der Erkennungsleistung ging. „Die notwendigen Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit können wir nur mit einer Parallelisierung der Software erreichen“, so Stiefelhagen. „Es geht also um die Frage: Wie lässt sich ein Verfahren in parallel ausführbare Teilprobleme zerlegen, sodass es bei der verfügbaren Rechenleistung bestmögliche Ergebnisse liefert?“ Grundlage dafür sind Manycore-Systeme, also Rechensysteme mit mehreren Prozessorkernen (engl. „core“) auf einem Chip. Auf diesen Systemen lassen sich die Einzelbilder von Videos parallel verarbeiten, so dass auch aufwändige Berechnungen in Echtzeit ausführbar sind. Zeitkritisch ist unter anderem der Abgleich mit den gesuchten Personen.
Neben der reinen Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit eröffnet die Parallelisierung ganz neue Möglichkeiten für die Gesichtserkennung. So können auf Manycore-Systemen verschiedene Gesichtserkennungsverfahren gleichzeitig ausgeführt werden. Die Ergebnisse der Einzelverfahren können dann kombiniert werden, um die Erkennungsleistung zu steigern.
Der Praxistauglichkeit des Verfahrens wird im Karlsruher Wildparkstadion geprüft. Der Projektpartner b.i.g. gebäude service gmbh ist dort als Dienstleister für die Sicherung und Überwachung der Einrichtung zuständig und wird die Praxisevaluierung leiten. Ziel ist, dass die Projektpartner GPP communication und Videmo Intelligente Videoanalyse im Anschluss an das Projekt das Verfahren in eine marktfähige Softwarelösung umsetzen.
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Projekt im KMU-innovativ-Programm mit insgesamt 1,2 Millionen Euro.
Nähere Informationen zum Programm:
(http://www.bmbf.de/de/10785.php)
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