Leonie Marie Hundt

• Diese Bachelorarbeit untersucht die Leistungsfähigkeit von Super-Recognizern und KI-basierten Gesichtserkennungssystemen. Der Schwerpunkt der Untersuchung liegt auf der Genauigkeit der Gesichtserkennung unter verschiedenen Bedingungen, wie der Identifikation von Personen mit Snapchat-Filtern modifizierten Gesichtern und die Erkennung von Geschwisterpaaren. Dabei werden sowohl die Stärken als auch die Schwächen der menschlichen Fähigkeiten im Vergleich zu maschinellen Verfahren thematisiert. Zusätzlich wird der Einfluss von verschiedenen Faktoren auf die Leistungsfähigkeit der Super-Recognizer und KI-basierten Gesichtserkennungssysteme betrachtet. Diese Arbeit hebt die Bedeutung der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Gesichtserkennungstechnologien hervor und diskutiert ihre Anwendbarkeit. Ziel der Arbeit ist es, ein fundiertes Verständnis für das Zusammenspiel von menschlicher und maschineller Gesichtserkennung zu schaffen und Impulse für zukünftige Untersuchungen zur Integration und Verbesserung dieser Systeme zu geben.
• This bachelor thesis investigates the performance of super-recognizers and AI-based face recognition systems. The focus of the investigation is on the accuracy of face recognition under different conditions, such as the identification of people with Snapchat filter-modified faces and the recognition of sibling pairs. Both the strengths and weaknesses of human capabilities compared to machine methods are discussed. In addition, the influence of various factors on the performance of super-recognizers and AI-based face recognition systems is considered. This thesis emphasizes the importance of the continuous development of facial recognition technologies and discusses their applicability. The aim of the work is to create a sound understanding of the interaction between human and machine facial recognition and to provide impulses for future studies on the integration and improvement of these systems.