{"id":8090,"date":"2016-07-01T07:09:02","date_gmt":"2016-07-01T07:09:02","guid":{"rendered":"https:\/\/kasperskydaily.com\/germany\/?p=8090"},"modified":"2022-05-26T18:49:11","modified_gmt":"2022-05-26T16:49:11","slug":"how-facial-recognition-works","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/how-facial-recognition-works\/8090\/","title":{"rendered":"Mensch gegen Maschine: Gesichtserkennung"},"content":{"rendered":"<p>2010 <a href=\"http:\/\/edition.cnn.com\/2010\/TECH\/social.media\/07\/02\/facebook.recognition\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">lernten<\/a> die Besitzer der gr\u00f6\u00dften Gesichtserkennungsdatenbank der Welt \u2014 Facebook \u2014 wie man Portr\u00e4taufnahmen von Landschaften unterscheidet: das soziale Netzwerk suchte nach Gesichtern auf Fotos und markierte diese Bereiche. Manchmal machte es Fehler. Vier Jahre sp\u00e4ter war Facebook mit einer <a href=\"http:\/\/www.theverge.com\/2014\/7\/7\/5878069\/why-facebook-is-beating-the-fbi-at-facial-recognition\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Exaktheit von 97 Prozent in der Lage<\/a>, zu erkennen, wer auf einem Foto abgebildet war: eine oder zwei verschiedene Personen.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/l4Rn38_vrLQ?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n<p>Dies ist ein gro\u00dfer Fortschritt f\u00fcr Facebook, aber sein Algorithmus schneidet in manchen F\u00e4llen, im Vergleich zum menschlichen Gehirn, immer noch um drei Prozent schlechter ab Wenn uns jemand bittet, jemanden auf einem Foto mit schlechter Bildaufl\u00f6sung wiederzuerkennen, werden wir das <a href=\"http:\/\/web.mit.edu\/sinhalab\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">besser k\u00f6nnen als ein Computer<\/a>. Auch wenn diese Bilder aus einem ungew\u00f6hnlichen Winkel aufgenommen wurden.<\/p>\n<p>Dies ist ungew\u00f6hnlich, da Computer normalerweise exakter arbeiten als Menschen. Warum sind wir beim L\u00f6sen solcher Aufgaben besser und wie versuchen Computer, dasselbe zu tun?<\/p>\n<h2>Unser Gehirn wurde gut geschult<\/h2>\n<p>Es hat sich <a href=\"http:\/\/www.sciencemag.org\/news\/2012\/10\/identifying-brains-own-facial-recognition-system\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">herausgestellt<\/a>, dass ein bestimmter Bereich des Gehirns einzig zur Gesichtserkennung dient. Dieser Bereich nennt sich Gyrus fusiformis und ist Teil des Temporallappens und des Okzipitallappens. Menschen lernen von Geburt an, Gesichter zu erkennen \u2014 S\u00e4uglinge entwickeln diese F\u00e4higkeit in den ersten Tagen ihres Lebens. Mit nur vier Monaten kann das <a href=\"http:\/\/news.stanford.edu\/news\/2012\/december\/infants-process-faces-121112.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Gehirn eines Babys<\/a> bereits einen Onkel von dem anderen unterscheiden \u2014 und nat\u00fcrlich auch Tanten.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Y1lnrGIbweY?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n<p>Augen, Wangenknochen, Nase, Mund und Augenbrauen sind die Grundmerkmale, die helfen, uns gegenseitig zu erkennen. Die Haut ist ebenfalls wichtig, besonders die Beschaffenheit und der Teint. Es ist erw\u00e4hnenswert, dass unser Gehirn dazu tendiert, das Gesicht als Ganzes zu analysieren \u2014 <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Gesichtserkennung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">meistens konzentriert es sich nicht<\/a> auf individuelle Merkmale. Deswegen k\u00f6nnen wir mit Leichtigkeit Leute erkennen, auch wenn die H\u00e4lfte ihres Gesichts durch einen Schal oder ein St\u00fcck Papier verdeckt ist. Wenn man jedoch eine einfache Collage macht und Bilder zweier ber\u00fchmter Personen zusammenf\u00fcgt, kann es sein, dass der Betrachter einige Zeit ben\u00f6tigt, um zu erkennen, wer welche Person auf dem Bild ist.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/96\/2016\/06\/30171812\/joliepitt.gif\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/96\/2016\/06\/30171812\/joliepitt.gif\" alt=\"\" width=\"1280\" height=\"840\" class=\"aligncenter size-full wp-image-24509\"><\/a><\/p>\n<p>Das sehen Sie, wenn Sie Portr\u00e4tfotos von Brad Pitt und Angelina Jolie kombinieren.<\/p>\n<p>Von Geburt an speichert unser Gehirn Gesichter. Wir erstellen ein Muster und nutzen es zur Gesichtserkennung. Wenn man diese Vorlage zeichnen w\u00fcrde, <a href=\"http:\/\/ic.pics.livejournal.com\/vls_smolich\/36547418\/256052\/256052_900.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">s\u00e4he sie folgenderma\u00dfen aus<\/a>.<\/p>\n<p>Die Gesichtserkennung beginnt, sobald unser Gehirn das Aussehen einer Person mit einem internen Muster vergleicht: ob die Nase einer Person breiter ist, die Lippen f\u00fclliger sind, der Teint warm oder kalt ist, etc. F\u00fcr diejenigen, die nicht viel reisen, mag es so scheinen, als w\u00fcrden sich Menschen anderer V\u00f6lker sehr \u00e4hnlich sehen. Das liegt daran, dass ihre Vorlagen auf Merkmale sensibilisiert sind, die in ihrem Umfeld \u00fcblich sind.<\/p>\n<p>\u00dcbrigens k\u00f6nnen einige <a href=\"https:\/\/peerj.com\/articles\/1115\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Tiere wie Hunde und Affen ebenfalls Gesichter unterscheiden<\/a>. Obwohl das Schn\u00fcffeln ihnen viele hilfreiche Informationen vermittelt, k\u00f6nnen visuelle Bilder diesen Tieren helfen, andere Lebewesen zu erkennen. Was interessant ist, ist, dass der beste Freund des Menschen \u2014 der Hund \u2014 nicht nur versteht, was unsere Mimik ausdr\u00fcckt; er kann sogar <a href=\"http:\/\/www.wikihow.com\/Teach-a-Dog-to-Smile\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">lernen, zu l\u00e4cheln<\/a>.<\/p>\n<h2>Wie kann ein Computer Gesichter erkennen?<\/h2>\n<p>Wie steht das menschliche L\u00e4cheln in Zusammenhang mit der Gesichtserkennung? Sie sind fast untrennbar, da jeder Ausdruck unser Gesicht bis zur Unkenntlichkeit ver\u00e4ndern kann, besonders f\u00fcr Computeralgorithmen.<\/p>\n<p>Software kann zwei Frontalportraits vergleichen und feststellen, ob sie ein und dieselbe Person darstellen. Diese L\u00f6sungen arbeiten \u00e4hnlich wie ein Portraitk\u00fcnstler: sie analysieren die sogenannten Knotenpunkte der menschlichen Gesichter. Diese Punkte dienen dazu, unsere individuellen Gesichter zu erkennen; verschiedene Methoden haben zwischen 80 und 150 Knotenpunkte in einem einzigen Gesicht gefunden.<\/p>\n<p>Zum Beispiel messen sowohl Portr\u00e4tk\u00fcnstler als auch Software den Augenabstand, die Nasenbreite, die Tiefe der Augenh\u00f6hlen, die Kontur der Wangenknochen, L\u00e4nge der Kieferknochen und viele weiter Merkmale.<\/p>\n<p>Wenn man die Augenh\u00f6he ver\u00e4ndert oder das Modell bittet, seinen Kopf zu drehen, ver\u00e4ndern sich diese Ma\u00dfe. Da viele Gesichtserkennungsalgorithmen die Bilder nur zweidimensional analysieren, ist der Sichtwinkel ausschlaggebend f\u00fcr eine exakte Erkennung. Wollen Sie unerkannt bleiben? Verstecken Sie Ihre Augen und Wangenknochen hinter einer Sonnenbrille und bedecken Sie Ihr Kinn und Ihren Mund mit einem Schal, um Ihre Anonymit\u00e4t zu wahren. Als <a href=\"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/findface-experiment\/7505\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">wir den skandal\u00f6sen FindFace-Service testeten<\/a>, war dieser nur dazu im Stande, Personen mit frontalen Gesichtsportr\u00e4ts zu erkennen.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/96\/2022\/03\/18170334\/rec.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/96\/2022\/03\/18170334\/rec.jpg\" alt=\"\" width=\"1280\" height=\"840\" class=\"aligncenter size-full wp-image-28336\"><\/a><\/p>\n<p>So k\u00f6nnen Sie Gesichtserkennungssoftware austricksen, die mit zweidimensionalen Bildern arbeitet. Allerdings werden von Tag zu Tag fortschrittlichere Algorithmen entwickelt.<\/p>\n<h2>Was kommt als N\u00e4chstes?<\/h2>\n<p>Unser Gehirn trainiert den Gesichtserkennungsprozess w\u00e4hrend wir aufwachsen. Zwischen \u201euns\u201c und \u201edenen\u201c unterscheiden zu k\u00f6nnen, ist eine wesentliche F\u00e4higkeit, um zu \u00fcberleben. <a href=\"https:\/\/www.ted.com\/talks\/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Moderne Computer k\u00f6nnen wie Menschen lernen<\/a> und sich selbst programmieren. Um Resultate der computerisierten Gesichtserkennung zu verbessern, nutzen Entwickler Selbstlernalgorithmen, in die hunderte menschliche Portr\u00e4ts eingespeist werden; so entsteht eine Art Leitfaden. Es ist nicht schwierig diese Bilder zu finden \u2014 online gibt es viele davon, in sozialen Netzwerken, bei Fotohostinganbietern, virtuellen Fotoarchiven und anderen Webressourcen.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"500\" data-dnt=\"true\">\n<p lang=\"ru\" dir=\"ltr\">\u041f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u0438 \u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u0430\u044f \u0448\u0442\u0443\u043a\u0430: <a href=\"https:\/\/t.co\/hn1c4MnM5N\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">https:\/\/t.co\/hn1c4MnM5N<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/DCPec76zAn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">pic.twitter.com\/DCPec76zAn<\/a><\/p>\n<p>\u2014 Kaspersky (@Kaspersky_ru) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/Kaspersky_ru\/status\/721994286493896705?ref_src=twsrc%5Etfw\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">April 18, 2016<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>Die Gesichtserkennung wurde effizienter, als <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Three-dimensional_face_recognition\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Algorithmen begannen, mit dreidimensionalen Modellen zu arbeiten<\/a>. Durch das Projizieren eines Rastergitters auf die Gesichter und die Integrierung von Videoausschnitten von menschlichen K\u00f6pfen, kann die Software erkennen, wie diese Person aus verschiedenen Winkeln aussieht. \u00dcbrigens sind die Vorlagen in den menschlichen Gehirnen ebenfalls dreidimensional. Auch wenn die Technologie noch in ihrer Entwicklungsphase ist, kann man bereits mehrere patentierte Softwarel\u00f6sungen auf dem Markt finden.<\/p>\n<p>Studien \u00fcber die Mimik gewinnen an Zugkraft. Die realistische Wiedergabe von Emotionen ist eine Goldgrube f\u00fcr die Videospielindustrie, und eine gro\u00dfe Anzahl an Unternehmen arbeiten hart daran, ihre Charaktere immer \u00fcberzeugender zu machen. Wichtige Schritte in diese Richtung wurden bereits get\u00e4tigt. Dieselbe Technologie wird eine gro\u00dfe Hilfe f\u00fcr die Gesichtserkennungssoftware sein \u2014 wenn diese Programme die menschliche Mimik untersuchen, werden sie auf dem Foto erkennen, dass dieses lustige L\u00e4cheln wahrscheinlich zu dem jungen M\u00e4dchen, das auf der Stra\u00dfe steht, geh\u00f6rt.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/9ymDg2NI584?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n<p>Abgesehen von dreidimensionalen Modellen, arbeiten Entwickler an anderen Bereichen. Zum Beispiel <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/pulse\/taylor-swift-squad-want-rewrite-copyright-law-soros-fears-roughol\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">entwickelte<\/a> das Unternehmen Identix \u201eFacelt Argus\u201c eine biometrische Gesichtserkennungstechnologie. Sie analysiert die Einzigartigkeit der Hautbeschaffenheit: Linien, Poren, Narben usw. Die Erfinder von Facelt Argus behaupten, dass ihre Entwicklung Unterschiede zwischen eineiigen Zwillingen feststellen kann, was bisher mit der alleinigen Nutzung von Gesichtserkennungssoftware noch nicht m\u00f6glich war.<\/p>\n<p>Es hei\u00dft, dass dieses System unempfindlich gegen\u00fcber \u00c4nderungen der Gesichtsausdr\u00fccke (wie Blinzeln, Stirnrunzeln oder L\u00e4cheln) ist und f\u00e4hig ist, Schnauzb\u00e4rte oder Bartwuchs und das Erscheinungsbild mit Brillengl\u00e4sern auszugleichen. Die exakte Identifizierung kann um 20 bis 25 Prozent erh\u00f6ht werden, wenn Facelt Argus zusammen mit anderen Gesichtserkennungssystemen verwendet wird. Andererseits scheitert diese Technologie, wenn man Bilder mit niedriger Aufl\u00f6sung verwendet, oder wenn diese bei schlechten Lichtverh\u00e4ltnissen aufgenommen wurden.<\/p>\n<p>F\u00fcr diesen Fall gibt es ohnehin andere Technologien. Computerwissenschaftler des Karlsruher Instituts f\u00fcr Technologie haben eine <a href=\"http:\/\/www.dailymail.co.uk\/sciencetech\/article-3178864\/Nowhere-hide-Facial-recognition-technology-identify-people-complete-DARKNESS-reading-thermal-signatures.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">neue Technik entwickelt, die Infrarot-Personenportr\u00e4ts, <\/a>die bei schlechtem Licht oder in vollst\u00e4ndiger Dunkelheit aufgenommen wurden, erkennen kann.<\/p>\n<p>Diese Technologie analysiert menschliche W\u00e4rmesignaturen und vergleicht Mittel- und Fern-Infrarotbilder mit normalen Fotos, und erzielt eine maximale Exaktheit von 80 Prozent. Je gr\u00f6\u00dfer die Anzahl der verf\u00fcgbaren Bilder ist, desto erfolgreicher funktioniert der Algorithmus. Wenn nur ein erkennbares Bild zu Verf\u00fcgung steht, sinkt die Exaktheit auf 55 Prozent.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/a_W_ZmyYlj0?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n<p>Eine solche \u00dcbereinstimmung zu finden, ist nicht so einfach, wie es auf den ersten Blick scheint: Der Punkt ist, dass kein linearer Zusammenhang zwischen Gesichtern auf normalen Bildern und Infrarotbildern besteht. Das Bild, das auf Basis von W\u00e4rmesignaturen aufgenommen wurde, unterscheidet sich deutlich von einem normalen Portr\u00e4tbild, das bei Tageslicht aufgenommen wurde.<\/p>\n<p>Die Intensit\u00e4t der W\u00e4rmessignatur h\u00e4ngt stark von der Haut und der Umgebungstemperatur und sogar von dem Gem\u00fctszustand der Person ab. Abgesehen davon, haben Infrarotbilder normalerweise eine geringere Aufl\u00f6sung, als normale Fotos, was die Aufgabe noch erschwert.<\/p>\n<p>http:\/\/i.dailymail.co.uk\/i\/pix\/2015\/07\/29\/16\/2AEFE49A00000578-3178864-Computer_scientists_have_developed_a_technology_that_can_recogni-m-29_1438184452186.jpg<\/p>\n<p>Um dieses Problem zu l\u00f6sen, wechselten Wissenschaftler auf einen Algorithmus des maschinellen Lernens und speisten 1586 Fotos von 82 Personen in ihr System ein.<\/p>\n<h2>Gesichtserkennung ist \u00fcberall!<\/h2>\n<p>Heutzutage wird die Gesichtserkennungstechnologie fast \u00fcberall auf der Welt benutzt. K\u00fcrzlich hat Uber in China eine \u00e4hnliche Funktion <a href=\"https:\/\/www.techinasia.com\/uber-china-facial-recognition\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">eingef\u00fchrt<\/a>, um Kontrolle \u00fcber seine Taxifahrer zu haben. NEC und Microsoft <a href=\"http:\/\/www.biometricupdate.com\/201604\/nec-combines-facial-recognition-technologies-with-azure-iot-technology\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">kombinieren Gesichtserkennung mit dem Internet der Dinge<\/a>, damit Marketingspezialisten ihre Kunden besser und besser kennen lernen k\u00f6nnen. Gleichzeitig nutzen <a href=\"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/findface-deanon\/7524\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Trolle des russischen 2ch.ru-Forums einen Gesichtserkennungsservice, um Pornodarstellerinnen online anzugreifen<\/a>.<\/p>\n<p>Die Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie wird uns alles, was wir \u00fcber Privatsph\u00e4re wissen, nochmal \u00fcberdenken lassen. Das wird nicht heute oder dieses Jahr passieren, aber es ist bereits h\u00f6chste Zeit, um sich darauf vorzubereiten. Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Sie Ihr Gesicht nicht auswechseln, oder?<\/p>\n<p>Wenn Sie sich fragen, was das Ergebnis des technologischen Eindringens in die Privatsph\u00e4re ist, empfehlen wir Ihnen die britische Kleinserie \u201eBlack Mirror\u201c anzuschauen, insbesondere die Episode \u201e<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Fifteen_Million_Merits\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Fifteen Million Merits<\/a>\u201e.<\/p>\n<p><span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe class=\"youtube-player\" type=\"text\/html\" width=\"640\" height=\"390\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/zLZHdK6l55I?version=3&amp;rel=1&amp;fs=1&amp;showsearch=0&amp;showinfo=1&amp;iv_load_policy=1&amp;wmode=transparent\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Exakte Gesichtserkennung ist ein sehr menschlicher Prozess, aber PCs werden uns darin bald voraus sein. Ein Blick darauf, was es bereits gibt und was noch kommt.<\/p>\n","protected":false},"author":522,"featured_media":8093,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[6,2712],"tags":[1986,2169,37,2012,631,130,1544,936],"class_list":{"0":"post-8090","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-news","8":"category-special-projects","9":"tag-algorithmus","10":"tag-biometrische-daten","11":"tag-facebook","12":"tag-findface","13":"tag-gesichtserkennung","14":"tag-privatsphare","15":"tag-technologien","16":"tag-zukunft"},"hreflang":[{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/how-facial-recognition-works\/8090\/"},{"hreflang":"en-us","url":"https:\/\/usa.kaspersky.com\/blog\/how-facial-recognition-works\/7357\/"},{"hreflang":"en-gb","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.uk\/blog\/how-facial-recognition-works\/7382\/"},{"hreflang":"es-mx","url":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/how-facial-recognition-works\/7316\/"},{"hreflang":"es","url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/how-facial-recognition-works\/8564\/"},{"hreflang":"it","url":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/how-facial-recognition-works\/8512\/"},{"hreflang":"tr","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.tr\/blog\/how-facial-recognition-works\/2302\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/how-facial-recognition-works\/12073\/"},{"hreflang":"pt-br","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/how-facial-recognition-works\/6402\/"},{"hreflang":"ja","url":"https:\/\/blog.kaspersky.co.jp\/how-facial-recognition-works\/11385\/"},{"hreflang":"en-au","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.au\/blog\/how-facial-recognition-works\/12073\/"},{"hreflang":"en-za","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.za\/blog\/how-facial-recognition-works\/12073\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/tag\/algorithmus\/","name":"Algorithmus"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8090","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/522"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8090"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8090\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28729,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8090\/revisions\/28729"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8093"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8090"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8090"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8090"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}