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Gesichtserkennung in Deutschland - Untersuchung einer Aussage Horst Seehofers

Symbolbild Gesichtserkennung

In dieser Arbeit untersuchen Studierende des dualen Studiengangs Angewandte Informatik (DAI), ob die Sicherheit an deutschen Bahnhöfen durch den Einsatz von Gesichtserkennung erhöht werden kann. Ergebnis ist, dass die Sicherheit nur minimal erhöht werden kann. Es wird leichter, Verbrechen aufzuklären und gesuchte Personen ausfindig zu machen, jedoch findet kaum Prävention statt. Für diese minimale Erhöhung der Sicherheit wird der mit der Einführung solcher Systeme verbundene finanzielle Aufwand wesentlich zu hoch eingeschätzt, sodass die Aussage Horst Seehofers, ein Einsatz solcher Systeme auf dem aktuellen Stand der Technik sei sinnvoll, anzuzweifeln ist.

1. Einleitung

Vom 01. August 2017 bis zum 31. Juli 2018 lief am Bahnhof Berlin Südkreuz ein Pilotprojekt mit dem Namen „Sicherheitsbahnhof“ des Bundesministeriums des Innern, für Bau und Heimat in Zusammenarbeit mit dem Bundespolizeipräsidium, dem Bundeskriminalamt und der Deutsche Bahn AG.
In Teil 1 dieses Projektes, „Biometrische Gesichtserkennung“, sollte „der Nutzen von biometrischer Gesichtserkennungstechnik für polizeiliche Zwecke erprobt werden.“ [Bp18, S.9]

Zum Abschluss des Projektes sagte Bundesminister des Innern, für Bau und Heimat Horst Seehofer (CSU) in einer Pressemittelung am 11. Oktober 2018: „Die Ergebnisse zeigen, dass die Technik zur Gesichtserkennung unsere Polizistinnen und Polizisten im Alltag erheblich unterstützen kann. Die Systeme haben sich in beeindruckender Weise bewährt, so dass breite Einführung möglich ist. Wir können damit in bestimmten Bereichen die Polizeiarbeit noch effizienter und effektiver gestalten und damit die Sicherheit für Bürgerinnen und Bürger verbessern.“ [Pr18]
In diesem Paper sollen die Wahrhaftigkeit und Sinnhaftigkeit dieser populistischen Aussage untersucht werden. Die Untersuchung bezieht sich dabei auf die folgende These: „Die aktuell in Deutschland an öffentlichen Orten eingesetzten Gesichtserkennungssysteme bringen keine Verbesserung der Sicherheit“.

Zur Untersuchung der These werden zunächst die notwendigen Begriffe eingeführt und aktuelle Standards der Gesichtserkennung beschrieben. Dabei liegt der Fokus darauf, welche Technologien bei dem Pilotprojekt verwendet wurden, auf das Horst Seehofer sich bezieht. Auf dieser Grundlage wird dann die These diskutiert, wobei die Diskussion sich sowohl auf den subjektiven als auch den objektiven Sicherheitsbegriff beziehen wird, die in Kapitel 2 eingeführt werden. Auch die Abschätzung von Nutzen und Aufwand sowie Erfahrungen aus anderen Ländern, in denen Gesichtserkennung bereits großflächig genutzt wird, werden betrachtet. Zuletzt folgt die Evaluierung des Ergebnisses.

2. Grundlagen

2.1 State of the art: Gesichtserkennung

Generell gibt es zwei verschiedene Auffassungen des Begriffs „Gesichtserkennung“. Die eine bezieht sich auf die Erkennung des Vorhandenseins eines Gesichts, während die andere die Identifikation von Personen anhand ihres Gesichtes meint. Das Bundesministerium für Sicherheit im Internet (BSI) definiert den Begriff „biometrische Gesichtserkennung“ entsprechend der Identifikation wie folgt: „Bei der biometrischen Gesichtserkennung wird über eine Kamera das Gesicht einer Person aufgenommen und mit einem oder mehreren zuvor gespeicherten Gesichtsbildern verglichen.
Dabei wird zunächst das Bild zum Beispiel in einem PC digitalisiert. Die Erkennungssoftware lokalisiert sodann das Gesicht und berechnet seine charakteristischen Eigenschaften. Das Ergebnis dieser Berechnung, das sogenannte Template, wird mit den Templates der gespeicherten Gesichtsbilder verglichen. Dies gilt nur dann nicht, wenn als Referenzbild das Originalbild verwendet wird, das für den Erkennungsvorgang gegen ein aktuelles Originalbild verglichen wird.“ [Ge19]

Für die Zuordnung eines erkannten Gesichts zu einer gesuchten Person muss also ein Referenzbild der gesuchten Person vorhanden sein, aus dem ein Template generiert wird. Der Definition ist zu entnehmen, dass als Hardware lediglich eine Kamera mit ausreichender Auflösung sowie ein Computer zur Bilddigitalisierung und zur Ausführung der Software benötigt werden.
Die Studie der Bundespolizei, auf die Horst Seehofer sich in der Pressemitteilung bezieht, verwendete Kameras des Typs „AXIS M1125“. Für die Hardware gibt es zwei Ansätze, einer aufbauend auf einer klassischen, CPU-basierten Rechnerarchitektur, der andere auf einer GPU-basierten Rechnerarchitektur. Letztere erlaubt dabei eine parallele und damit grundsätzlich schnellere Verarbeitung. [Bp18, S.16-17]

Weiterhin beschreibt das BSI mehrere Ansätze der Gesichtserkennung, die jedoch alle gewisse Schlüsselelemente nutzen. So würden die meisten Systeme bestimme, charakteristische Merkmale der Gesichter anhand digitalisierter Bilder erkennen. Dabei wären vor allem diejenigen Gesichtsmerkmale interessant, die sich seltener durch die Mimik ändern. Diese umfassen beispielsweise „die obere[n] Kanten der Augenhöhlen, die Gebiete um die Wangenknochen und die Seitenpartien des Mundes.“ Meistens würden dafür klassische Verfahren der Bildverarbeitung und -Analyse genutzt. In diesen würden zunächst die Augen im Gesicht lokalisiert, und dann lege die Software ein Gitternetz über das Gesicht, anhand dessen die Merkmale erkannt werden. [Ge19]

Andere Gesichtserkennungssysteme nutzen inzwischen auch selbstlernende Algorithmen.  In dem Pilotprojekt wurden drei verschiedene Erkennungssysteme getestet, BioSurveillance des Unternehmens Herta Security, Morpho Viode Investigator (MVI) des Unternehmens IDEMIA sowie Anyvision des Unternehmens Anyvision. Alle drei Systeme nutzen dabei neuronale Netze statt klassischer geometrischer Erkennungsverfahren. BioSurveillance und Anyvision arbeiten auf einer auf GPU basierenden Architektur. [Bp18, S.17]
Die Erkennungsrate aller eingesetzten Systeme hängt stark vom Winkel zu den zu erkennenden Gesichtern ab. Am effektivsten sind sie bei einem Erfassungswinkel von unter 15° (horizontal und vertikal) zum Gesicht. [Bp18, S.31] Die bei diesem Pilotprojekt eingesetzten Systeme lieferten in verschiedenen Testdurchläufen unterschiedliche Ergebnisse: Im ersten Durchlauf lag die Trefferrate, die Wahrscheinlichkeit, eine gesuchte Person richtig zu erkennen, zwischen 76,7% und 94,4%, während die Fehlerrate, die Wahrscheinlichkeit, eine nicht gesuchte Person falsch als gesuchte Person zu identifizieren, bei 0,67% lag. Im zweiten Durchlauf lag die Trefferrate zwischen 80% und 98,1% und die Fehlerrate bei 0,34%.
Eine UND-Verknüpfung zweier Systeme könnte die Fehlerrate auf 0,00018% senken, reduziere dabei aber auch die Trefferrate auf etwa 68,1%. [Bp18, S.35] Die Systeme sind nach aktuellem Stand „als Unterstützungsinstrumente für die polizeiliche Arbeit zu qualifizieren“ und sollen lediglich Alarm schlagen, eine Entscheidung über einen Einsatz soll weiterhin durch Polizeibeamte gefällt werden. [Bp18, S.37]

2.2 Öffentlicher Ort

Der Begriff des öffentlichen Ortes soll hier als Ort im öffentlichen Raum verstanden werden. Laut Roman Pernack wird „im Allgemeinen […] angenommen, dass der öffentliche Raum ein freier urbaner Raum sei, in welchem sich alle Individuen frei und nach ihren Bedürfnissen bewegen können.“ [Pe05, S.12]
Der öffentliche Raum wird demnach von den öffentlichen Orten in ihrer Gesamtmenge gebildet. Auch öffentliche Plätze in Privatbesitz, wie Bahnhöfe oder Flugplätze, gehören der Definition nach zum öffentlichen Raum und gelten demnach als öffentliche Plätze.

2.3 Sicherheit

Da der Begriff der Sicherheit oft in unterschiedlichen Kontexten verwendet wird, ist es notwendig, den Ausdruck Sicherheit im juristischen beziehungsweise verwendeten Sinne zu definieren. „Die öffentliche Sicherheit meint die Unverletzlichkeit der objektiven Rechtsordnung, der subjektiven Rechte und Rechtsgüter des Einzelnen, wie insbesondere das Leben, körperliche Unversehrtheit und Freiheit, sowie der Einrichtungen und Veranstaltungen des Staates und sonstigen Träger der Hoheitsgewalt.“ [Ma14]

Bei der Videoüberwachung von öffentlichen Orten soll vor allem die öffentliche Sicherheit verbessert werden. Per Definition ist diese Sicherheit „gegeben bei einer stabilen Rechtsordnung, dem Schutz der Rechte der einzelnen Bürgerinnen und Bürger, aber auch der Funktionsfähigkeit des Staates und von öffentlichen Einrichtungen.“ [Fr16, S.3-9]
Weiterhin kann Sicherheit grundsätzlich auch als Sicherheitsempfinden der Bevölkerung aufgefasst werden. Dadurch ergibt sich eine Unterscheidung hinsichtlich objektiver Sicherheit, also die tatsächliche Abwesenheit von Gefährdungen der Rechtsordnung, und subjektiver Sicherheit als Abwesenheit von Furcht vor diesen Gefährdungen. [Sc10, S.717]

Als Verbesserung der Sicherheit bedeutet folglich, dass die genannten Kriterien der Definition öffentlicher Sicherheit verbessert werden, ohne andere deutlich einzuschränken. Dabei zählt sowohl eine Verbesserung der subjektiven als auch der objektiven Sicherheit als Verbesserung. Allgemein liegt ein besonderes Augenmerk in einem Rechtsstaat immer auf der Ausgewogenheit zwischen Freiheit und Sicherheit.

3. Analyse

3.1 Aufwand-Nutzen-Rechnung

Bei einer flächendeckenden Überwachung mittels Gesichtserkennung fließen mehrere Faktoren in die Gesamtkosten ein. Es müssen Kameras installiert und gewartet, Aufnahmen auf Datenträgern gespeichert und ausgewertet und eine Infrastruktur gewährleistet werden. Um Identitäten zuordnen zu können, muss vorerst ein Registrierungsprozess (Enrollment) erfolgt sein, bei dem die biometrischen Daten in der Datenbank hinterlegt werden [Ul17]. Für die entsprechenden Datenmengen müssen außerdem Server aufgestellt werden. An Orten an denen geeignete Kameras bereits zur Verfügung stehen, können Installationskosten eingespart werden.

Wenn man von einem Ausbau der Überwachung auf einen Großteil des deutschen öffentlichen Raums ausgeht, muss erstmal ästimiert werden wie viele Kameras aufgestellt/vernetzt werden müssen. Dies könnte ungefähr so aussehen:

Tabelle 1 – Kameras Bahnhöfe

 

Ort

Anzahl der Orte

Geschätzte Kameras pro Ort

Anzahl der Kameras

Beschaffungskosten [€] (360 Kamera)

Fernverkehrsknotenpunkte

21

70

1.470

529.200

Fernverkehrsbahnhöfe

85

50

4.250

1.530.000

Mittlere Bahnhöfe

239

40

9.560

3.441.600

Frequentierte Nahbahnhöfe

630

20

12.600

4.536.000

Kleine Nahbahnhöfe

1.000

10

10.000

3.600.000

Dünn besiedelte Gegenden

2.500

4

10.000

3.600.000

Landbahnhöfe

900

2

1.800

648.000

Gesamt

5.375

 

49.680

17.884.800

[Db18]

Tabelle 2 – Kameras Öffentlicher Raum

Überwachungsprojekt

Anzahl der Kameras

Beschaffungskosten [€] (360 Kamera)

Montagekosten [€] (100 Kamera)

Bahnhöfe

49.680

17.884.800

4.968.000

Straßen

6.444.800

2.320.128.000

644.480.000

Öffentliche Plätze

1.028.000

370.080.000

102.800.000

Gesamt

7.522.480

2.708.092.800

752.248.000

 

Hierbei wird davon ausgegangen, dass die insgesamt 644.380 Kilometer langen Straßen im Abstand von 100 Metern mit Kameras ausgestattet werden und die 2056 Städte und ihre öffentlichen Plätze mit durchschnittlich 500 Kameras pro Stadt überwacht werden. Für einen direkten Bezug auf das Überwachungsprojekt in Berlin wurde die AXIS M1125 als Vergleichspreis für diese Ästimation verwendet [Bp18, S.16].
Zu den Anschaffungs- und Montierungskosten müssen noch Schulung, Software Lizenzen, Zubehör, Wartung, Kabel und Rechenzentren addiert werden, die in dieser Abschätzung der Übersichtlichkeit halber nicht berücksichtigt wurden.

2018 wurden bereits circa 900 Bahnhöfe in Deutschland mit insgesamt 6.000 Kameras überwacht [Br18, S.2]. Nach Angaben der Bundesregierung beliefen sich zu diesem Zeitpunkt die durchschnittlichen Ausstattungskosten eines großen Bahnhofs bei 1,5 Millionen Euro und die eines mittelgroßen Bahnhofs bei 500.000 Euro [Br18, S.4].

Mit diesen Angaben wären durchschnittlich sechs bis sieben Kameras an jedem der 900 Bahnhöfe installiert. Wenn man davon ausgeht, dass auch noch kleinere Bahnhöfe ausgestattet wurden, kann man mit mindestens 25.000 Euro Ausstattungskosten pro Kamera rechnen. Dies würde dem Fünfzigfachen unserer angenommenen Anschaffungs- und Montagekosten entsprechen. Die Videoüberwachung von der hier gesprochen wird, verwendet allerdings noch keine Gesichtserkennung mittels Künstlicher Intelligenz, sondern wird zum Teil live durch die Bundespolizei verfolgt [Br18, S.2].

Dem Ministerium nach konnten durch die Überwachung der Bahnhöfe 2017 in Deutschland 1.943 Gesetzeswidrigkeiten aufgeklärt werden [Br18, S.5]. Insgesamt wurden im gleichen Jahr deutschlandweit 5,56 Millionen Straftaten erfasst und 3,2 Millionen aufgeklärt [Bm19, S. 12].
Somit wurden ca. 0,06 Prozent der aufgeklärten Fälle mittels Bahnhofüberwachung gelöst. Mit großflächigem Ausbau der Überwachung und Nutzung von Gesichtserkennung ließe sich dieser Prozentsatz eventuell noch etwas steigern, zumal es sich bei den 1.943 aufgeklärten Fällen nur um die Videoüberwachung an Bahnhöfen handelt.

Es sollte zusätzlich bedacht werden, dass die Überwachungsgebiete ausreichend beleuchtet sein müssen, um die Gesichtserkennung verlässlich anwenden zu können. Ansonsten entsteht zusätzlich der Aufwand Beleuchtung anbringen zu müssen. Der Erfassungswinkel von 15° sollte ebenfalls bei der Montur berücksichtigt werden. Die Kameras lassen sich also nicht überall sinnvoll montieren.

Eine größere Abdeckung des öffentlichen Raumes würde die Kriminalität vermutlich noch weiter in unüberwachte Gebiete umleiten, verhindert aber auch nicht zwingend weitere Delikte an überwachten Orten, wie es sich an Bahnhöfen bereits bewiesen hat. Die Kriminalität nimmt lediglich punktuell ab und an anderen Orten zu. Die subjektive Sicherheit würde zwar steigen, aber die Kriminalitätsrate nicht bedeutend verringern. Die automatische Gesichtserkennung könnte Kosten bei der Aufklärung einsparen, die sonst für mehr Personal aufgewandt hätten, werden müssen. Außerdem lassen sich mit größerem Überwachungsraum auch tendenziell mehr Straftaten beobachten und somit schneller aufklären.

3.2 Erfahrungen aus anderen Ländern

In diversen anderen Staaten wird oder wurde Mustererkennung und/oder öffentliche Videoüberwachung bereits eingesetzt. Aufgrund der auch durch die Europäische Union bedingten ähnlichen Gesetzgebung, sollen im Folgenden vorrangig europäische Länder betrachtet werden.

Durch langjährige und umfangreiche Erfahrung in der Thematik, lässt sich als gutes Beispiel Großbritannien anführen. Der Staat begann bereits 1985 in Bournemouth mit der ersten öffentlichen Videoüberwachung [Gr01, S.12].
Die Hauptstadt London wird allgemein auch als „CCTV-Hauptstadt“ bezeichnet, was bedingt durch die Kameradichte in Großbritannien von einer Kamera pro 50 Einwohner berechtigt erscheint. In diese Statistik einbezogen ist allerdings auch die Videoüberwachung in privater Hand, wie diese in Kaufhäusern üblich ist. [Gr01, S.12]
Bei 16% der im Jahr 1995 verkaufen Kameras (300.000) war die öffentliche Hand der Abnehmer (48.000). Die Installation von 28 Kameras, mit der eine Fläche von ca. 5 Quadratkilometern überwacht werden kann, kostete 400.000 Pfund. 2001 wurde in bereits 530 Stadtzentren ein Überwachungssystem installiert, für welches jährlich ca. 300 Millionen Pfund ausgegeben werden. Sollten die Aufnahmen nicht zur Strafverfolgung genutzt werden, erfolgt nach einem Monat eine automatische Löschung des Materials.
Man kann also festhalten, dass es für deutsche Politiker wichtig wäre, Erfahrungsberichte aus England in ihren Entscheidungen zu berücksichtigen. Ein Problem bei der Erfolgsbewertung ist die de facto fehlende Evaluation. Lediglich 0,02% der Gelder für Videoüberwachung werden tatsächlich für die Auswertung genutzt [Gr01, S.13], weshalb lediglich auf einige Erfolge bzw. Misserfolge eingegangen werden kann.

Vielen „unschuldigen“ Bürgern vermitteln Kameras ein Gefühl der erhöhten Sicherheit. Die Erhöhung dieser subjektiven Sicherheit wird in England im Gegensatz zu Deutschland ein sehr hoher Stellenwert beigemessen und ist bei Debatten / Entscheidungen ein nicht zu unterschätzender Faktor. [Gr01, S.14]
Man erwartet durch die gefühlte Sicherheitserhöhung bspw. vermehrt Kundschaft in den Innenstädten. Hier kann beispielhaft die Installation von Videoüberwachung in einem Londoner U-Bahnhof angeführt werden, an dem danach „mehr Fahrkarten [ver]kauft [wurden] und viele Fahrgäste [angaben], sich sicherer zu fühlen.“ [Gr01, S.13] Es sollte jedoch beachtet werden, dass dieses Beispiel lediglich ein Einzelfall sein kann. Trotzdem sollte die Erhöhung der subjektiven Sicherheit auch in Deutschland nicht unterschätzt werden.

Von einem allgemeingültigen Erfolg von Videoüberwachung, welche auch in England zur Verfolgung von gesuchten Straftätern genutzt wird [Gr01, S.14], kann nicht gesprochen werden. Zwar „stieg die Aufklärungsrate von Gewaltdelikten in Brighton um 38%“ [Gr01, S.14], ein Rückgang von Diebstahl oder Vandalismus konnte in Glasgow allerdings nicht nachgewiesen werden.

In einem Interview mit „Deutschlandfunk“ gab eine Gemeinderätin an, dass die Kameras für Festnahmen „nicht besonders hilfreich“ gewesen seien. Andere Quellen berichten, dass lediglich drei Prozent aller Straftaten [Pi16] Es lässt sich folglich festhalten, dass Videoüberwachung für bestimmte Delikte effektiv sein könnte, für andere weniger. Generell ist fraglich, ob Kameraüberwachung (dauerhaft) abschreckend sein kann. Man kann vermuten, dass nach einer „Gewöhnungsphase“ die Abschreckungswirkung deutlich nachlässt. Ein weiteres Problem könnte die Verschiebung von Kriminalität in nicht überwachte Gebiete sein. Dies ist zwar noch nicht abschließend geklärt, allerdings deuten Studien und Experten darauf hin. [Gr01, S.14]

Dies lässt sich gut vorstellen und auf Deutschland übertragen. Führe man eine flächendeckende Überwachung des Hauptbahnhofs Leipzig ein, könnte 50 Meter vor dem Bahnhof „ungesehen“ mit Rauschgift gehandelt werden. Sollte sich die Kriminalität verschieben, wäre es unter dem Gesichtspunkt der sozialen Gerechtigkeit schwierig zu begründen, welche Gebiete man überwacht und welche nicht. [Gr01, S.14] Sollen nur wirtschaftlich lukrative Orte überwacht werden oder auch andere? Sollte die Technik auch in ärmeren Stadtvierteln eingesetzt werden oder nur zur Sicherheit der Wohlhabenden?

Zudem wird in Großbritannien auch die mobile Gesichtserkennung von NEC („Novacek Watch“) eingesetzt, welche 300 Bilder / Sekunde aufnehmen kann und diese mit einer Datenbank von 23 Millionen Referenzbildern abgleicht. [Zy19] Gegen dieses System läuft gerade eine Klage von Ed Bridge wegen Verletzung der Privatsphäre.

Allgemein wird sich seitens der Politik sehr auf das Thema Kameraüberwachung fokussiert, weshalb, wie auch eingangs erwähnt, der Bereich hohe Kosten verursacht. Sollte Deutschland verstärkt Videoüberwachung (auch mit Gesichtserkennung) einsetzen, liegt es nahe, dass an anderer Stelle ähnlich wie in England Budget gekürzt würde [Gr01, S.14].
Andere Präventionsmaßnahmen / Öffentlichkeitsarbeit der Polizei gegen Kriminalität müssten dann ggf. eingestellt oder stark reduziert werden.

3.3 Risiken für Privatpersonen

Das Ziel der Gesichtserkennung sollte sein, die subjektive und objektive Sicherheit zu erhöhen. Aber ist es auch möglich, dass sie für einzelne Personen Risiken birgt? Wie präzise ist die Gesichtserkennung, wie oft werden Personen falsch verdächtigt? In den bisherigen Piloteinsätzen in Deutschland wurden in der ersten Phase 0,67% der Personen fälschlicherweise als gesuchte Person erkannt, in der zweiten Phase waren es nur noch 0,34%. Mit weniger als 1% wirkt dieser Wert sehr gering, das heißt jedoch, dass aus 1000 Personen eine Person falsch erkannt und verdächtigt wird.

Täglich reisen circa. 300.000 Menschen über den Berliner Hauptbahnhof, davon wären 2010 beziehungsweise 1020 Personen fälschlich erkannt worden. Dazu kommt, dass Systeme, die beispielsweise in den USA eingesetzt wurden, große Schwierigkeiten haben, People-of-Color und Frauen genau zu identifizieren, dass die Falscherkennungen bei diesen Personengruppen noch häufiger auftreten. Aus diesem Grund werden Gesichtserkennungssysteme in San Francisco in Zukunft verboten. [Rc19, S.3]

Eine Falscherkennung muss natürlich nicht zwangsläufig ein hohes Risiko mit sich bringen. Nach aktuellem Stand wird jeder Treffer durch Polizeibeamte verifiziert, sodass nicht automatisch ein Einsatz ausgelöst wird. Sollte es trotzdem noch einen falschen Treffer geben, reicht in den allermeisten Fällen eine einfache Personenkontrolle aus, um den Fehler aufzuklären. Durch Verknüpfung mehrerer Systeme kann die Fehlerrate verringert wer-den, das zieht jedoch auch eine Verringerung der Trefferrate nach sich.

Egal wie genau die Systeme jedoch werden, wird durch verstärkte Überwachung immer ein Teil der persönlichen Freiheit für die gewonnene Sicherheit eingetauscht, denn es wer-den so immer Aufnahmen von diversen Personen gemacht, die potentiell auch gespeichert werden können, was immer eine gewisse Gefahr birgt. Das Extrembeispiel ist in dem Fall China, wo der Aufenthalt an bestimmten Orten oder das ausführen bestimmter Tätigkeiten teilweise drastische Maßnahmen nach sich zieht, was durch Gesichtserkennung automatisiert stattfinden kann.

3.4 Ergebnisse

Zusammenfassend sollte man die Videoüberwachung / Gesichtserkennung aus zwei Blickwinkeln betrachten: die Steigerung der objektiven und die der subjektiven Sicherheit. Betrachtet man die Kameraüberwachung objektiv, so ist theoretisch das Verhindern von weiteren Verbrechen von bereits zur Fahndung ausgeschriebenen Straftätern möglich, so-fern diese sich an öffentlichen Orten aufhalten. Der Punkt stärkt allerdings nur teilweise die öffentliche Sicherheit, weil zum einen die initiale Straftat bereits begangen wurde und zum anderen ein Täter vermutlich weiß, dass er gesucht wird und Orte mit Kameraüberwachung meiden wird.
Weiter helfen die Aufnahmen von Verbrechen der Polizei die Ermittlung effektiver und effizienter zu gestalten und somit Fälle schneller aufzuklären. Bspw. wäre eine Öffentlichkeitsfahndung per Phantombild nicht so effektiv, wie eine mit echtem Bildmaterial des Täters. Die Erfahrung aus Großbritannien lehrt, dass durch Videoüberwachung Verbrechen lediglich in unüberwachte Gebiete, die durch die Kennzeichnungspflicht der Videoüberwachung leicht auszumachen sind, verlagert werden. Daraus resultiert, dass zwar die Anzahl an Delikten an überwachten Plätzen sinkt, nicht jedoch die Gesamtanzahl. Straftäter werden also nicht unbedingt davon abgehalten, einen Rechtsbruch zu begehen, sondern mehr zur Vorsicht gemahnt. Subjektiv vermittelt die Videoüberwachung (besonders die deutliche / auffällige) den Eindruck, „man sei nicht allein“, was der großen Mehrheit der Bevölkerung besonders nachts an Bahnhöfen ein Sicherheitsgefühl geben sollte.
Bei großflächiger Überwachung sollte man jedoch auch Personen berücksichtigen, die sich durch den Einsatz von Gesichtserkennung ständig beobachtet fühlen und somit eher ein Gefühl der Unsicherheit oder Angst entsteht. Interessant ist auch, wer die aufgenommenen Daten auswertet. Nach polizeifachlicher Bewertung sollten dies auch längerfristig Menschen und keine Computer („KI“) übernehmen. Denn auch nur geringe relative Fehler (0,1%) des Systems könnten an stark frequentierten öffentlichen Orten für absolut hohe Falscherkennungen führen, die dann Personal, welches an „echten“ Einsätzen benötigt wird, binden. Bei angenommen 100.000 Personen, die täglich den Frankfurter Flughafen besuchen, wären das immerhin 100 fälschliche Alarmierungen am Tag. Zusätzlich zu den Fehlalarmen für die Beamten, wäre hier auch wieder ein Risiko für eigentlich nicht gesuchte Privatpersonen vorhanden.

Allgemein ist noch zu sagen, dass durch Gesichtserkennung weniger Prävention, dafür mehr Unterstützung bei menschlicher Überwachung geleistet wird. Denn durch die leichte Möglichkeit, die Kameras zu umgehen (Licht, Winkel, Kapuze) und auch die ab-nehmende menschliche Konzentration bei der Monitorbeobachtung nach ca. 20 Minuten könnte eine (zusätzliche) menschliche Überwachung (z.B. durch Streife) nicht ersetzt werden.
Möchte man nun die Frage beantworten, ob Gesichtserkennung die öffentliche Sicherheit nun erhöht, sollte zwischen der objektiven und der subjektiven Sicherheit unter-schieden werden. Betrachtet man Letztere, wird die Sicherheit erhöht. Ob jedoch auch objektiv die Sicherheit so stark verbessert wird, dass der finanzielle und personelle Ein-satz sich lohnt, ist eher fraglich, da wie in Abschnitt 3.2 erwähnt, andere (Präventions-) Maßnahmen durch den Fokus auf Gesichtserkennung vernachlässigt werden könnten.

4. Ausblick

Identifikation Anhand von Gesichtserkennung kann nur eine begrenzt hohe Genauigkeit gewährleisten und ist von vielen Faktoren abhängig. Andere Methoden zur Erkennung von Personen durch künstliche Intelligenz können dort eventuell noch Aus-hilfe verschaffen. Sollte die Identifikation anhand des Ganges in Zukunft dazu in der Lage sein, die Videoüberwachung in Echtzeit zu unterstützen, könnte diese beispiels-weise parallel zur Gesichtserkennung gegenprüfen ob eine Person richtig erkannt wurde. Die Rechenleistung, die dafür erforderlich wäre, würde allerdings hohe Kosten mit sich bringen. Aktuell ist dies jedoch technisch noch nicht umsetzbar.

4.1 Evaluation

Um eine qualifizierte Aussage über die Richtigkeit von Horst Seehofers Behauptung zu treffen, haben wir uns zunächst intensiv mit dem Stand der Technik beschäftigt. Unser Fokus lag dabei bewusst auf dem Pilotprojekt, auf das sich das Zitat bezieht. Wir haben dann Überlegungen dazu angestellt, inwieweit die Einführung solcher Systeme die Sicherheit überhaupt erhöhen kann und sahen uns schnell in philosophische und politische Diskussionen zu den Themen Freiheit und Sicherheit abdriften.

Daher haben wir versucht, uns etwas mehr auf den technischen Aspekt zu fokussieren und eine Art Kosten/Nutzen-Rechnung anzustellen. Dabei ist uns klar geworden, dass der rein finanzielle Aufwand der flächendeckenden Einführung solcher Systeme absurd hoch ist und von Experten sogar noch höher eingeschätzt wird als unsere Hochrechnungen ergeben haben. In Anbetracht dieser Rechnungen haben wir das Projekt eigentlich schon als gescheitert abgestempelt. Um Seehofer jedoch eine faire Chance zu geben, haben wir trotzdem analysiert, welche Vorteile und Risiken Gesichtserkennung in Kombination mit flächendeckender Video-überwachung auf die Sicherheit hat. Schlussendlich mussten wir aber festhalten, dass nach aktuellem Stand der Technik eine Einführung rein finanziell kaum realisierbar ist und dieser hohe finanzielle Aufwand kaum das gewonnene Maß an Sicherheit aufwiegt.

4.2 Zusammenfassung

Die Gesichtserkennung allein ist objektiv betrachtet noch keine lohnende Investition zur Steigerung der Sicherheit. Dafür ist die Verlässlichkeit noch zu gering und die Kosten zu hoch. In Kombination mit anderen Identifikationsmaßnahmen kann die Überwachung optimiert werden. Die ausgeweitete Überwachung würde allerdings größtenteils nur für punktuelle Ab- und Zunahme der Kriminalität sorgen.

Quellen

  • [Fr16] Frevel, Bernhard: Auf der Suche nach dem Sicherheitsbegriff, Springer VS, Wiesbaden, 2016
  • [Gr01] Gras, Marianne: "Videoüberwachung in Großbritannien" Neue Kriminalpolitik, vol. 13, no. 4, 2001, Seiten 12–15. JSTOR, unter www.jstor.org/stable/43262473 abgerufen am 09.01.2020
  • [Ma14] Maunz/Dürig, 71. Ergänzungslieferung München 2014, Art. 8 GG, Rdn. 154
  • [MDD14] Maunz, Theodor; Düring, Günter; Depenheuer, Otto: Grundgesetz: Kommentar, 71. Ergänzungslieferung, Verlag C. H. Beck, München, 2014
  • [Pe05] Pernak, Roman: Öffentlicher Raum und Verkehr: eine sozialtheoretische Annäherung, dritte Auflage, Berlin, 2005
  • [Sc10] Schmidt, Manfred G.: "Wörterbuch zur Politik", dritte überarbeitete und aktualisierte Auflage, Alfred Kröner Verlag, Stuttgart, 2010

 

 

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