Der Erkennungsdienst ist ein Kernstück der Polizeiarbeit und der Rechtsmedizin. Seine klassischen Methoden sind das Messen, die körperliche Untersuchung, die Fotografie und die Fingerabdrücke (1). Hinzu gekommen ist die molekulargenetische Untersuchung, also der genetische Fingerabdruck ( DNA-Identifizierungsmuster). Bei der Identifizierung Verstorbener kommen dieselben Methoden zum Einsatz.

Andere biometrische Merkmale bilden die Grundlage für die Schrift- und die Stimmerkennung.

In der Informationstechnik werden viele dieser biometrischen Methoden zur Zugangssicherung und Authentifizierung verwendet. Bernhard Haluschak hat jetzt seinen älteren Artikel bei aktualisiert (2), der einen spannenden Überblick liefert.

Die von ihm beschriebenen Verfahren werden, soweit es sich anbietet, auch wegen ihres forensischen Einsatzes angesprochen.

Abschließend würdigt Haluschak die vorgestellten Verfahren wegen ihrer Erkennungssicherheit und Akzeptanz ( S. 15, Bild), worauf er einen Ausblick folgen lässt ( S. 16, Bild: Wachstumsmarkt Biometrie).
 

 
Zur Erkennung des Fingerabdrucks sind zwei Verfahren üblich. Beim optischen Fingerprint wird Licht von einer speziellen Leuchtquelle durch ein Prisma auf die Fingeroberfläche gestreut. Die reflektierten Lichtstrahlen nimmt eine im Gerät integrierte CCD-Kamera auf ( S. 2). Auf eine ähnliche Art funktionieren die noch teuren Aufnahmen per Ultraschall ( Bild) und über die Wärmeabstrahlung ( S. 3).

Dagegen werden bei den kapazitiven Fingerprint-Systemen Kondensatorplatten mit einer Vielzahl von Sensorelementen eingesetzt, mit denen die Kapilarstruktur abgebildet wird ( S. 2, Bild).

Wie bei der forensischen Daktyloskopie wird auch beim IT-Fingerprint der Fingerabdruck nicht anhand seines Gesamtbildes analysiert, sondern anhand des individuelles Merkmalsschemas, also der Anordnung und Ausbildung von Minutien (Minutiae-Based Fingerprint Matching - MBFM, S. 4). Der erste Schritt dazu ist die Bildbearbeitung und -ausrichtung ( S. 4, Bild).

Eine andere Methode verwendet das Correlation Based Fingerprint Matching (CBFM). Statt einzelne Merkmale mit der Referenz zu vergleichen, benutzt es charakteristische Bildausschnitte als Referenz und macht einen Mustervergleich ( S. 4).

Die Fingerabdrücke sind bei allen Menschen unterschiedlich, so dass sie eine hohe Authentifizierungssicherheit versprechen. Entsprechend haben die automatischen Verfahren eine äußerst hohe Erkennungsrate ( S. 15).
  

 
Für das Handgeometrie-Verfahren kommen in aller Regel optische Erfassungstechniken zum Einsatz. Auf das Abbild der Hand werden nach einem bestimmten Analyseverfahren Knotenpunkte und Linien gesetzt. Sie dienen zur Messung der Länge, der Breite und der Dicke der einzelnen Finger. ( S. 5, Bild).

Die Handgeometrie ist nur wenig unterscheidungssicher. Bei ihrer Erfassung muss nicht nur eine Kontaktfläche berührt, sondern die Finger auch in eine vorgegeben Position gebracht werden. Das verringert die Akzeptanz ( S. 15).

Zur zweidimensionalen Gesichtserkennung stellt Haluschak zwei Verfahren vor.

Das Elastic Graph Matching hat Ähnlichkeit mit der Handerkennung. Bei ihm wird ein Gitter über das Gesicht gelegt. Das Verfahren platziert die Knotenpunkte des Gitters auf die markanten Gesichtselemente wie Augen, Mundwinkel oder Nasenspitze. Die ausgewählten Gesichtspunkte bilden ein "verbogenes" elastisches Gitter mit festen Relationen. ( S. 6, Bild).

Die Eigen-Faces-Methode spricht er nur kurz an. Sie verwendet fremde Referenzgesichter und ermittelt daraus einen Merkmalsvektor für das Gesicht ( S. 6). Mir scheint dieses Verfahren relativ grob zu sein.
 

 
Äußerst interessant ist das dreidimensionale Gesichtserkennungssystem, das Haluschak beschreibt ( S. 7). Bei ihm werden die Gesichtskonturen mit zwei Infrarotquellen beschienen und kenntlich gemacht ( Bild links außen; Bild). Daraus werden Vektorpunkte errechnet ( Bild links Mitte; Bild) und schließlich nach dem Vorbild von Gittermustern zu einer Netzstruktur verbunden ( Bild links innen; Bild).

So reichen 2-3 Sekunden aus, um eine Person zu erfassen. Die Identifikation durch das System dauert nicht länger als 1/10 Sekunde. Das Kamerasystem ist relativ handlich und unauffällig montierbar.

Die 3D-Methode eignet sich grundsätzlich auch zur Überwachung öffentlicher Plätze oder von Versammlungsräumen [ (3) mit vom 19.06.2009).

Die Gesichtserkennungsverfahren arbeiten berührungsfrei und lassen deshalb eine hohe Akzeptanz erwarten. Ihre Nachteile sind die aufwendige und leistungsstarke Technik, die sie erfordern, und die ganz erheblichen Probleme mit dem Persönlichkeits- und Datenschutz, wenn sie zur Kundenidentifikation oder sogar in der Öffentlichkeit eingesetzt werden ( S. 15).
 

 
Die Iris ist der äußere Schließmuskel des Auges. Sie steuert durch ihre Größe die Lichtmenge, die in das Augeninnere einfällt. Dazu bildet sie eine kranzartike Struktur, in deren Zentrum sich die Pupille, also das Loch für den Lichteinfall befindet. Dieser Kranz hat eine individuelle Schlieren- und Farbstruktur, die zur optischen Mustererkennung genutzt werden kann ( S. 8; Iris-Scan, Bild). Dabei muss besonders auf den Abstand des Aufnahmegerätes geachtet werden (Hamming-Distanz), was das Verfahren vor praktische Probleme stellt.

Die Retina hingegen ist der Augenhintergrund. An seiner Oberfläche zeichnen sich individuelle Muster durch Adern ab. Das retinale Blutadermuster im menschlichen Auge bleibt auch bei Alterung oder bei Krankheit unverändert und ist in der Natur einzigartig. ( S. 9, Bild)

Um ihre Struktur zu erfassen, eignet sich am besten Infrarotlicht. Ihre Stabilität macht die Retina-Erkennung zum sichersten System bei dem Vergleich körperlicher biometrischer Merkmale.

Bei den Erkennungsverfahren werden Laser- oder Infrarotstrahlen eingesetzt, was die Akzeptanz sehr stark verringert. Ihre Vorteile sind die hohe Erkennungssicherheit ( S. 15).
 

 
Die Stimmidentifikation ist ein besonders spannendes Kapitel. Der Stimmklang ist äußerst abhängig von der Tagesform, von Krankheiten, von gewollten Verstellungen und physischen Verfremdungen (Sprechen durch ein Tuch, Micky-Maus-Stimme durch Einatmen von Helium). Durch diese Veränderungen und Verfremdungen hindurch lassen sich dennoch individuelle Merkmale bestimmen.

Die forensische Stimmerkennung nutzt dazu psychologische, sprachwissenschaftliche und physikalische Merkmalsbestimmungen.

Dabei werden auch - in welcher Reihenfolge auch immer - regionale und individuelle Sprachgewohnheiten bewertet. Sie geben Näherungswerte über das Alter, die Herkunft, die Bildung und über die organischen Besonderheiten der sprechenden Person.

Das Frequenz-Spektrogramm ( Bild) der Stimme kann sich durch Verstellung und körperliche Form des Sprechenden in der Streckung und Ausdehnung ändern. Die Verhältnisse zwischen den Kurvenstrukturen bleiben jedoch recht stabil. Vor allem organisch bedingte Nebengeräusche (Knarzer, Zungenschnalzer) geben eine gute Sicherheit bei der Bewertung.

Das gilt auch für die automatische Stimmerkennung: Allerdings bleiben die typischen Charakteristika wie Akzent, Betonung oder Sprechgeschwindigkeit nahezu unverändert und ermöglichen somit eine gute Stimmerkennung. ( S. 10)

Die Stimmerkennung hat hohe Akzeptanz. Ihre Nachteile sind die aufwendige Auswertung die große individuelle Sprachvariabilität, die die Erkennungsrate beeinträchtigt ( S. 15).
 

 
Das biometrische Verfahren zur Unterschriftenerkennung nutzt das dynamische Schreibverhalten eines Benutzers. Es analysiert dabei die Bewegung des Stifts ... und den Druck des Schreibgeräts auf die Unterlage in Abhängigkeit von der Zeit. [ S. 11, Bild; siehe auch (4)]

Die automatische Schrifterkennung beschränkt sich auf die aktuell eingegebene Paraphe. Der Schwerpunkt der forensischen Schrifterkennung besteht hingegen darin, Urkunden auf ihre Urheberschaft zu untersuchen. Dafür werden andere Verfahren eingesetzt. Das sind besonders die chemische Pasten- und Materialanalysen zur Eingrenzung der Herstellungszeiten von Schreibmaterialien, die chemisch-physikalische Untersuchung von Farben (welcher Prozess hat vorher und welcher nachher stattgefunden?) und die Alterungsbestimmung unter Berücksichtigung der Aufbewahrungsbedingungen.

 Die Schrifterkennung wird weithin akzeptiert. Ihre Nachteile sind die problematische Trennung zwischen variabler und invarianter dynamischer Schriftmerkmale bei der Erkennung und ein hoher Zeitbedarf ( S. 15).
 

 
Das Adermuster ist bei allen Menschen unterschiedlich, das gilt auch für eineiige Zwillinge. Beim Venenscan-Verfahren werden die Handflächen mit infrarotem Licht kontaktlos bestrahlt. Dabei treten die direkt unter der Hautoberfläche verlaufenden Adern als Muster hervor. Diese Strukturen erfasst ein Bildsensor und vergleicht sie mit der zuvor gespeicherten „Venen-Karte“ des Benutzers. Beim Auftreffen des Lichts sind die Venen als dunkle Reflexion sichtbar. ( S. 12, Bild)

Das Verfahren hat eine gute Erkennungsrate und wird wegen seiner Messung auf Distanz auch gut akzeptiert. Einige Banken in Japan sollen bereits mit dem Verfahren arbeiten, um ihre Mitarbeiter und ihre Kunden zu identifizieren.

 Die Vorteile der Methode sind ihre Berührungsfreiheit und die Unterscheidungssicherheit wegen der menschlichen Adermuster. Ihr Nachteil ist der hohe Kostenaufwand ( S. 15).
 

 
 Bei der Tastentippdynamik-Analysemethode werden die Eigenheiten des Benutzers (analysiert), wie er Buchstaben und Zahlen auf der Tastatur tippt. Das System kann in Form einer separaten oder integrierten Tastatur sowie einer speziellen Geräte-Firmware oder speziellen Software auf den Markt kommen. ( S. 13, Bild 1, Bild 2).

 Die Auswertung des Tippverhaltens ist kostengünstig und hat eine hohe Anwenderakzeptanz. Sie erwartet aber eine lange Anlernzeit und ist infolge sich ändernden Tippverhaltens unsicher ( S. 15).
 

 
Jeder Mensch soll ein typisches und unverwechselbares Herzschlagmuster aufweisen.

Wie bei nahezu allen biometrischen Verfahren erstellt das System zuerst ein Referenzmuster des Herzschlages. Hierbei werden spezifische Parameter des Herzschlages mithilfe eines handelsüblichen Sensors – ähnlich wie bei einem Elektrokardiogramm (EKG) – unter verschiedenen physischen Bedingungen gesammelt. Das aufgenommene Kardiogramm ... dient als Referenzmuster für eine Vergleichsanalyse. ( S.14, Bild 1, Bild 2)

Das Verfahren ist noch in der Entwicklungsphase. Über seine Akzeptanz und Erkennungssicherheit lassen sich noch keine Aussagen treffen ( S. 15).
 

 
Die automatischen biometrischen Erkennungsverfahren wollen eine hohe individuelle Erkennungssicherheit und wenige Fehlschläge bei hoher Mitarbeiter- und Kundenakzeptanz sowie geringen Kosten. Alles gleichzeitig geht nicht, wie die in aller Kürze vorgestellten Verfahren zeigen.

Seit zehn Jahren im Einsatz ist die (unsichere) Handerkennung, die Abnahme des Fingerabdrucks und die Augenscanverfahren, wobei das letzte mit den meisten Akzeptanzproblemen kämpfen muss.

Die Stimm-, die Schrift- und die Tippverhalten-Identifikation halte ich wegen ihrer Variantenbreite für wenig tauglich, um mit angemessenem Aufwand eine sichere Authentifizierung zu ermöglichen. Bei normalen Sicherheitsanforderungen und der Kombination mehrerer Verfahren sind sie jedoch aus IT-Sicht ausreichend und nützlich.
 

 
Die Forensik hat lang zurückreichende Erfahrungen mit biometrischen Merkmalen und der Identifizierung von Menschen. Wegen der Fingerabdrücke und der Gesichtsanalyse nutzt sie die selben biometrischen Merkmale wie die automatische Erkennung.

Die Ader- und Venenscan-Methode bietet auch dem forensischen Erkennungsdienst einen neuen Ansatz mit äußerst hoher Variantensicherheit. Es könnte sich lohnen, sie in die Erhebung mit einzubeziehen.

Die dreidimensionale Gesichtserkennung fällt aus dem Rahmen der übrigen Methoden heraus, weil sie auch auf Distanz und in der Öffentlichkeit eingesetzt werden könnte. Im Zusammenhang mit der Kameraüberwachung wird bereits mit der automatischen Auswertung auffälligen Verhaltens (5) und der Verfolgung von Einzelpersonen experimentiert. Die dadurch berührten Probleme mit dem Persönlichkeitsschutz liegen auf der Hand.
 

(1) siehe auch Desorptions-Sprüh-Ionisierung und Zwangsweise Abnahme von Fingerabdrücken beim Dritten

(2)  Bernhard Haluschak, Von Fingerprint bis zur Gesichtserkennung, tecchannel 30.01.2009

(3) siehe auch automatische Videoüberwachung und Überwachungskameras. Prävention und Aufklärung
19.06.2009: Florian Rötzer, Auch die US-Army will aus der Ferne Absichten erkennen, Telepolis 03.06.2009

(4) Texterkennung und Authentifizierung, Schriftgutachten und ein historisches Rätsel

(5) siehe (3)