Vad är ansiktsigenkänningsteknik?
Ansiktsigenkänningsteknik är en biometrisk metod som innebär att en individ automatiskt känns igen genom att biometriska uppgifter behandlas. För att kunna förstå hur tekniken fungerar är det därför viktigt att förstå vad biometriska uppgifter är.
Vad är biometriska uppgifter?
I dataskyddsförordningen, GDPR, (artikel 4.14) definieras biometriska uppgifter som personuppgifter som erhållits genom en särskild teknisk behandling som rör en fysisk persons fysiska, fysiologiska eller beteendemässiga kännetecken och som möjliggör eller bekräftar identifieringen av denna fysiska person, såsom ansiktsbilder eller fingeravtrycksuppgifter.
Biometriska uppgifter är med andra ord resultatet av mätningar som skett genom en teknisk behandling (biometrisk analys) av en persons individuella egenskaper i syfte att möjliggöra eller bekräfta identifiering av personen.
Exempel på egenskaper som är unika för varje person och som kan användas för biometrisk analys är:
- ansiktsgeometri
- fingeravtryck
- DNA
- iris
- handgeometri
- röst
Hur fungerar tekniken?
Begreppet biometrisk metod innefattar alla automatiserade processer för att känna igen en person baserat på dennes biologiska eller fysiska kännetecken. Det kan exempelvis vara fråga om igenkänning av fingeravtryck, av iris i ögat eller av rösten men också av ansiktet.
Igenkänning skapas genom jämförelse
Biometrisk identifiering, däribland ansiktsigenkänning, bygger på en jämförelse mellan två uppsättningar av biometriska uppgifter. För att ansiktsigenkänning ska vara möjlig krävs att ansikten kan detekteras i bilder samt att det går att analysera (uppmäta) de ansiktsdrag som kan betraktas som unika för en person. Det innefattar exempelvis mätningen av olika delar av ansiktet, som bland annat avståndet mellan ögonen, näsans bredd, käklinjens bredd och formen på kindbenen.
En AI-modell tränas med hjälp av bilder på ansikten
Ansiktsigenkänning möjliggörs genom att använda applikationer med artificiell intelligens (AI) och datorseende (eng. computer vision) som kan automatisera bearbetningen och analysen av bilder på ansikten. För att skapa en applikation för ansiktsigenkänning krävs i regel stora mängder bilder på ansikten som en AI-modell sedan tränas på. Det krävs för att AI-modellen, som applikationen använder, ska bli tillräckligt träffsäker.
Läs mer om träning av AI-modeller i vår vägledning om GDPR och AI.
En biometrisk mall skapas
När AI-modellen är färdigtränad och har lärt sig att analysera ansiktsdrag kan den skapa digitala, biometriska mallar som representerar dessa egenskaper. De biometriska mallarna är unika och specifika för varje person.
En biometrisk mall kan sedan jämföras med andra biometriska mallar som redan finns lagrade i exempelvis en central databas eller en personlig enhet, till exempel en mobiltelefon.
Ansiktsigenkänning sker i flera steg:
- insamling och analys av data från ett ansikte
- en unik digital mall (biometrisk mall) av ansiktet skapas
- den biometriska mallen jämförs mot tidigare lagrade mallar eller sparas i en databas för framtida jämförelse.
AI-modellen ger en statistisk uppskattning
Jämförelsen (resultatet) som AI-modellen ger är en statistisk uppskattning av hur väl de två mallarna matchar varandra. Det är viktigt att komma ihåg att AI-modellen inte ger något definitivt svar utan endast en statistisk uppskattning. Hur pass träffsäker AI-modellen behöver vara beror på det specifika sammanhanget där den ska användas.