Auch Computer sehen in Wolken Gesichter

Wolkengesichter

Eine der grundlegenden Arbeitsweisen unseres Gehirns ist die Mustererkennung. Wir suchen hinter allem eine Struktur oder eine Bedeutung und sehen uns selbst in anderen Objekten wie Wolken. Das Seouler Künstlerkollektiv Shinseungback Kimyonghun bildet genau diese Funktion am Computer nach.

Bei ihrem neuesten Projekt Cloud Face nutzen die Künstler Gesichtserkennungssoftware, um in einzelnen Wolkenfetzen Formen zu finden, die wie menschliche Gesichter aussehen. Die Idee kam den Künstlern, als sie eine an einem Angelhaken hängenden Webcam aus einem Fenster hängen ließen und versuchten, so Bilder von echten Menschengesichtern einzufangen.

Die Software schoss aber auch Bilder von Objekten – wie Bäumen oder Gras – , die die Software als menschlich genug einstufte. Ich schaute in den Himmel und dachte mir „Warum sollte ich nicht diesen Fehler nutzen und die Software Gesichter in den Wolken suchen lassen?“, so Kim Yong Hun. Die Entdeckung dieses Fehlers brachte mich dazu, mich mit maschinellem Sehen zu beschäftigen.

Die Künstler entwickelten darum ein System, das automatisch Bilder von Wolkengesichtern schießt: Ein auf der Gesichtserkennungsbibliothek von OpenCV basierendes Skript und eine zum Himmel gerichtete Spiegelreflexkamera. So entstand eine Sammlung von mehr als 150.000 Bildern, in dem das Skript 1.000 Gesichter erkannte.

Cloud Faces basiert auf der Arbeit von Wissenschaftlern, die untersuchen, warum und wie unser Gehirn Gesichter in Objekten wie Wolken, Toast oder verrottendem Holz erkennt. Viele Wissenschaflter sehen darin einen wichtigen Bestandteil der menschlichen Evolution, so auch Dr. Sinha vom MIT: In menschlichen Gesichtern stecken so viele Informationen – nicht nur in Bezug auf die Identität der anderen Person, sondern auch ihre psychische Verfassung, Gesundheit und andere Faktoren. Für unser Gehirn ist es darum wichtig, über eine gute Gesichtserkennung zu verfügen, deren Einschlusskriterien nicht allzu streng sind. Es ist folgenreicher, ein Gesicht „zu verpassen“, als ein Nicht-Gesicht als Gesicht wahrzunehmen. [Shinseungback KimyonghunThe New York Times]

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