Uw IP: Onbekend · Je status: BeschermdOnbeschermdOnbekend

Wat is beeldherkenning: de risico’s en mogelijkheden

Stel je voor dat een vreemdeling op straat een foto van je neemt en er achter kan komen wie je bent, waar je woont en met wie je online bevriend bent. Klinkt griezelig, of niet? Met beeldherkenning is het mogelijk. Wat is beeldherkenning precies en wat zijn de risico’s en mogelijkheden van deze nieuwe techniek?

Ilma Vienažindytė

Ilma Vienažindytė

Wat is beeldherkenning: de risico’s en mogelijkheden

Wat is beeldherkenning?

Beeldherkenning of Image Recognition (IR) is een techniek die gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie om mensen, plaatsen en objecten te identificeren.

Dat doet het door de manier waarop we visuele informatie waarnemen na te bootsen met behulp van kunstmatige intelligentie, machinaal leren en neurale netwerken.

Een beeld is verdeeld in kleine deeltjes die pixels worden genoemd. Een machine leest of ‘begrijpt’ een beeld door de visuele informatie die in pixels is opgeslagen – zoals posities, patronen en kleuren – te analyseren. Op deze manier leert het algoritme beelden herkennen en kunnen gegevenspatronen, die in een bepaald deel van een beeld worden gedetecteerd, bijvoorbeeld worden gedefinieerd als het gezicht van een mens.

Hoe helpt machinaal leren bij beeldherkenning?

Machinaal leren of Machine Learning geeft beeldherkenning een boost door apparaten in staat te stellen grote hoeveelheden gegevens te verwerken en daarvan te leren.

Hoe werkt machinaal leren? Ten eerste worden er een groot aantal afbeeldingen met toegewezen labels in een systeem ingevoerd. Als het doel is om mensen in beelden te identificeren, voeren we beelden met en zonder mensen in een systeem in en labelen we ze als zodanig. Het resultaat is dat het systeem patronen begint te begrijpen en in de toekomst de aanwezigheid van mensen in beelden zal kunnen herkennen.

Een goed voorbeeld is beeldherkenning met Google Lens. Google Lens is een beeldherkennings-app die via de camera van je telefoon allerlei objecten kan herkennen. Je kunt deze beeldherkennings-app bijvoorbeeld gebruiken om onbekende planten of insecten te identificeren. Om een systeem goede beeldherkenning te leren, zijn tienduizenden beelden nodig. Het is dus wel een proces dat veel middelen vergt.

Waar wordt beeldherkenning voor gebruikt?

  • Zelfrijdende auto's gebruiken beeldherkenning om hun omgeving te analyseren en verkeersborden, markeringen, andere voertuigen, voetgangers en meer te identificeren.
  • ID-controle. Gezichtsherkenning en biometrische identificatietechnieken kunnen voor ID-controle worden ingezet. Als een systeem je kan herkennen door je gezicht te scannen, is er geen noodzaak meer voor fysieke identiteitsbewijzen. Social media maakt ook al gebruik van deze techniek om gezichten in foto’s te herkennen.
  • Het identificeren van ongepaste inhoud. Websites en organisaties kunnen beeldherkenning gebruiken om automatisch inhoud te filteren die niet aan hun beleid voldoet. Door dit proces te automatiseren zijn er geen (of tenminste minder) menselijke medewerkers nodig.
  • Beeldherkenning op de smartphone. Apps voor beeldherkenning zijn populair. Google Lens is bijvoorbeeld een bekende beeldherkennings-app die je helpt om planten, dieren en andere dingen die je in het dagelijkse leven tegenkomt te identificeren.
  • Optische tekenherkenning of Optical Character Recognition (OCR) werkt met behulp van een scanner die tekens in een beeld kan herkennen en deze vervolgens omzet naar een tekstbestand.

Uitdagingen en bedreigingen voor beeldherkenning

  • Identiteitsvervalsing. Als beeldherkenning op grote schaal wordt ingevoerd, kan iemand je identiteit met behulp van een foto vervalsen om toegang tot gevoelige gegevens te krijgen.
  • Inbreuk op de privacy. Systemen die ons aan onze gelaatstrekken kunnen herkennen, kunnen ons makkelijk volgen. Met CCTV-camera's kan worden nagegaan waar we zijn, waar we naartoe gaan en wat we doen.
  • Gegevensverzameling. Beeldherkenning opent de deur voor het op grote schaal verzamelen van gegevens. Als derden foto’s of video’s in je iCloud of Google Cloud analyseren kunnen ze veel te weten komen over wat je in je vrije tijd doet, over je persoonlijke leven en over je gewoonten.
  • Meer censuur. Beeldherkenning kan censuur verergeren. In 2018 toonden onderzoekers van Google vooroordelen aan in beeldherkenningsalgoritmen, die bijvoorbeeld alleen westerse huwelijksscènes herkenden.

Als je dit artikel leest, betekent dat waarschijnlijk dat je je online privacy en veiligheid belangrijk vindt. Overweeg in dat geval om de Threat Protection-functie van NordVPN te gebruiken. Deze premium functie helpt je risicovolle websites te vermijden, beschermt tegen malware en verbetert de algehele online veiligheid.

Ook beschikbaar in: English, Svenska en andere talen.

Ilma Vienažindytė
Ilma Vienažindytė Ilma Vienažindytė
Ilma Vienažindytė is een contentmanager met een passie voor technologie en online beveiliging. Naast haar focus op tech, brengt ze graag cyberbeveiligingsinzichten naar nieuwe markten.