KI News: Kurz und klar.

Digital Rights Groups fordern die Rücknahme der automatischen Kennzeichen‑Erkennung (ALPR) der San‑Jose‑Polizei. Die Electronic Frontier Foundation (EFF) und die American Civil Liberties Union of Northern California (ACLU‑NC) haben die Stadt und ihre Polizeibehörde in einem Bundesgericht verklagt, weil die Kameras angeblich ohne richterliche Anordnung eingesetzt wurden.

Schätzungsweise 100 Millionen Menschen weltweit leben mit Gesichtsdifferenzen, die die moderne Gesichtserkennung oft nicht erkennt. Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Technologie berichten Betroffene, dass sie dadurch den Zugang zu wichtigen Systemen und Dienstleistungen erschwert oder sogar komplett blockiert bekommen. Diese Entwicklung wirft ernsthafte Fragen zu Inklusion, Datenschutz und Gleichberechtigung im digitalen Zeitalter auf. Es gilt, die Algorithmen zu verbessern und gesetzliche Rahmenbedingungen zu schaffen, damit niemand aufgrund seiner Gesichtsmerkmale benachteiligt wird.

DirecTV hat angekündigt, ab 2026 auf seinen Bildschirmschonern KI-generierte Werbespots zu zeigen, die das Gesicht des jeweiligen Nutzers einbinden. Diese Maßnahme soll die Werbewirksamkeit erhöhen und den Nutzern ein noch individuelleres Erlebnis bieten.

Ab Oktober wird das Biometrische Ein- und Ausreise-System (BEAS) in 29 Schengen-Staaten eingeführt. Alle Reisenden, darunter Briten und Amerikaner, die die meisten europäischen Länder besuchen, müssen ihre Fingerabdrücke und Gesichter registrieren. Das neue Verfahren soll die Sicherheit erhöhen und die Grenzkontrollen vereinfachen.

Eine Gruppe von Senatoren hat dem US‑Immigration- und Zollschutz (ICE) einen streng formulierten Brief geschickt, in dem sie ihre Besorgnis über die Nutzung von Gesichtserkennungstechnologie zum „Reinigen“ der Nation von Personen mit unrechtmäßigen Dokumenten zum Ausdruck bringt.

In einer neuen Studie aus dem arXiv-Preprint 2508.19312 wird ein innovatives Gesichtserkennungssystem vorgestellt, das federiertes Lernen mit dem OpenMax-Algorithmus kombiniert.

In einer aktuellen Studie aus dem arXiv-Repository wurde die Wirkung der Bildauflösung auf die Genauigkeit von Gesichtserkennungsmodellen untersucht. Dabei standen die neuesten Deep‑Learning‑Algorithmen YOLOv11, YOLOv12 und MTCNN im Fokus.

Zwei ehemalige Harvard-Studenten, die zuvor eine Gesichtserkennungs-App für Meta’s Ray‑Ban‑Gläser entwickelt haben, gründen ein neues Unternehmen, das Smartgläser mit ständig aktivem Mikrofon produziert.

Forscher zeigen, dass die Genauigkeit von Gesichtserkennungssystemen in Laborumgebungen deutlich höher liegt als in der Praxis. Die meisten öffentlichen Anwendungen basieren auf Benchmark‑Tests, die idealisierte Bedingungen simulieren. In realen Situationen – mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Bewegungen und Bildqualitäten – sinkt die Trefferquote erheblich. Experten fordern daher realistischere Tests und stärkere Regulierung, um die Zuverlässigkeit im Alltag zu gewährleisten.