Identifikation von Personen in Videoaufnahmen anhand von Körperstruktur und Bewegungsmustern

Es gibt eine Art von Gutachtenauftrag, die die meisten Menschen überrascht, wenn ich sie beschreibe. Nicht die grausamen Fälle, nicht die Gutachten über verweste Körper oder umstrittene forensische Befunde in Mordprozessen. Was die Leute konsistent verblüfft, ist Folgendes: In einem erheblichen Teil meiner Fälle lautet die zentrale Frage nicht, was passiert ist, sondern wer dabei war, als es passierte. Und die Antwort muss aus einem Überwachungskameraauftritt stammen, der im schlechtesten Fall mit 4 Frames pro Sekunde aufgezeichnet wurde, mit einer Linse, die so verschmutzt ist, dass man dem Gebäudeeigentümer eine Reinigung seit 2011 unterstellen könnte, aus einem Kamerawinkel, der 37 Grad zu steil nach unten zeigt, um unterhalb der Hüfte irgendetwas Verwertbares zu zeigen, bei Lichtverhältnissen, die eine sowjetische Dokumentation aus den 1980er Jahren wie Hochglanz wirken ließen.

Das ist die Realität der forensischen Personenidentifikation aus Video. Nicht die sauberen Laborbedingungen, unter denen ein Großteil der akademischen Gangerkennungsforschung stattfindet. Nicht die kalibrierten Mehrkamera-Setups, die kontrollierte Beleuchtung, die kooperativen Testpersonen, die exakt auf einem markierten Pfad in der Richtung gehen, die der Algorithmus erwartet. Das Material, mit dem ich arbeite, kommt auf einem USB-Stick oder über eine Polizeidatenübertragung an, und nach 30 Sekunden kann ich in der Regel einschätzen, ob es brauchbar ist oder ob die nächsten Stunden eine Übung in disziplinierter Frustration werden.

Beide Ergebnisse können forensisch produktiv sein. Das überrascht die meisten.

Worauf die Methode tatsächlich beruht

Personenidentifikation aus Video beruht auf einer biologischen Grundtatsache. Jeder Mensch bewegt sich anders. Der Unterschied ist nicht zufällig, und er ist statistisch gesehen nicht subtil: Er ist in der Skelettstruktur, der Muskulatur, dem neurologischen Bewegungsmuster verankert, das sich über Jahrzehnte des Gebrauchs, der Verletzung, der Kompensation und der Gewohnheit herausgebildet hat. Gangbild ist kein Kostüm, das jemand ablegen kann. Es ist, innerhalb von Grenzen, so individuell wie ein Fingerabdruck, und anders als ein Fingerabdruck ist es aus der Entfernung beobachtbar, ohne dass die Person es weiß, und ohne jede biometrische Sensorik außer einer Kamera.

Der forensische Gutachter nutzt diese Individualität entlang mehrerer paralleler Dimensionen. Körperstruktur, im anthropometrischen Sinn, bezeichnet die messbaren Proportionen des Skeletts: das Verhältnis von Rumpfhöhe zu Beinlänge, die Schulterbreite, die relativen Längen von Ober- und Unterarm, die Beckenbreite und Dutzende weiterer Merkmale, die dem willkürlichen Einfluss der beobachteten Person entzogen sind. Diese Maße kann niemand bewusst verändern, während er an einer Sicherheitskamera vorbeigeht. Sie sind, wie sie sind, und in einer Population ausreichender Größe schränken sie den Kandidatenpool erheblich ein, noch bevor überhaupt die Bewegung analysiert wird.

Der anthropometrische Ansatz hat in der forensischen Identifikation eine lange Geschichte, die um mehr als ein Jahrhundert vor der Videoüberwachung liegt. Bertillons Identifikationssystem aus den 1880er Jahren beruhte auf Körpermessungen, und obwohl Bertillon selbst die Einzigartigkeit seines spezifischen Messbatteriepakets überschätzte, ist die zugrundeliegende Erkenntnis, dass Skelettproportionen eine Person individualisieren, seither nie ernsthaft angefochten worden. Was sich verändert hat, ist die Fähigkeit, diese Proportionen aus Material zu extrahieren, anstatt die physische Anwesenheit und Kooperation der Person zu erfordern.

Bewegungsmuster legen eine weitere Individualisierungsebene über die Strukturmerkmale. Der Gangzyklus, die Abfolge von Standphase, Schwungphase und Doppelstand, ist nicht von Person zu Person gleich. Schrittlänge, Kadenz, maximale Schrittabhebehöhe, Beckenrotation, der charakteristische Bogenschwung der Armbewegung, das Ausmaß der Fußaußen- oder -innenstellung, das Muster der Gewichtsübertragung über den Fuß vom Fersenauftritt bis zum Zehenabstoß: Jeder dieser Parameter variiert, und er variiert in einer Weise, die mit der Skelettstruktur, den Muskelkraftmustern und der neurologischen Vorgeschichte des Individuums korreliert. Eine Person, die im Alter von 35 Jahren aufgrund einer Lendenwirbelverletzung eine spezifische Haltungsveränderung durchgemacht hat, produziert eine Gangsignatur, die nicht identisch mit dem ist, was sie vor dieser Verletzung produzierte. Diese Signatur bleibt, weil das Nervensystem das Angepasste adaptiert und dann konserviert.

Die Biomechanik liefert den theoretischen Rahmen für das mathematische Verständnis dieser Muster. Die Physik der menschlichen Fortbewegung umfasst die Wechselwirkung von Bodenreaktionskräften, Gelenkmomenten, Muskelaktivierungssequenzen und der kinematischen Kette vom Sprunggelenk zur Schulter, die Kraft in einer charakteristischen Sequenz durch den Körper überträgt. Die mathematischen Modelle, die die Biomechanik zur Quantifizierung dieser Wechselwirkungen verwendet, sind im Prinzip ein Präzisionsinstrument. In der Praxis sind sie nur so präzise, wie es die Eingabedaten erlauben, und die Eingabedaten in einem forensischen Kontext sind fast nie sauber.

Die Lücke zwischen Laborforschung und forensischer Realität

Die akademische Gangerkennungsforschung hat in den letzten 3 Jahrzehnten eine beeindruckende technische Literatur hervorgebracht. Sarkar und Kollegen etablierten 2005 die HumanID Gait Challenge, die einen Benchmark-Datensatz und eine Reihe standardisierter experimenteller Bedingungen bereitstellte, die einen systematischen Leistungsvergleich über Algorithmen hinweg ermöglichten (Sarkar, S., et al., 2005, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 27(2), 162-177). Die Arbeit von Han und Bhanu aus dem Jahr 2006 über Gait Energy Images zeigte, dass Silhouettenmittelung unter kontrollierten Bedingungen rechnerisch handhabbare Gangreflexionen mit starker Diskriminanzfähigkeit produzieren kann (Han, J., & Bhanu, B., 2006, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(2), 316-322). Die Überblicksarbeiten von Aggarwal und Cai (1999) und Moeslund, Hilton und Krüger (2006) kartierten die theoretische Landschaft in einer Weise, die grundlegend geblieben ist.

Die Lücke zwischen diesen Ergebnissen und den Bedingungen, denen ich in der Praxis begegne, ist keine Kritik an der Forschung. Es ist ein strukturelles Merkmal des Feldes, das Praktiker internalisieren und in jedem Fall explizit berücksichtigen müssen.

Der HumanID-Datensatz wurde mit 30 Frames pro Sekunde aufgezeichnet. Der Großteil des Überwachungsmaterials, das ich erhalte, läuft zwischen 6 und 15 Frames pro Sekunde. Der Challenge-Datensatz verwendete hochwertige Kameras mit bekannten Spezifikationen. Überwachungskameras in deutschen Lebensmittelgeschäften, Parkhäusern und den Orten, an denen Straftaten stattfinden, sind häufig 5 bis 10 Jahre über ihrem Austauschtermin hinaus, bei Installation kalibriert und seitdem nicht mehr angepasst, auf Aufzeichnungssystemen laufend, die zur Speicherersparnis weitere Kompressionsartefakte hinzufügen. Der Challenge-Datensatz hatte Testpersonen, die auf einem kontrollierten Pfad in bekannter Entfernung von der Kamera gingen. Das Material, das ich analysiere, zeigt Verdächtige, die die Kamera möglicherweise in einem Winkel passierten, von anderen Fußgängern teilweise verdeckt, in variablen Entfernungen, manchmal durch Kleidung teilweise verborgen, die bewusst gewählt wurde, um die Identifizierbarkeit zu reduzieren.

Nichts davon macht die Analyse unmöglich. Es verändert, welche Schlussfolgerungen vertretbar sind.

Was ich tatsächlich tue, wenn die Datei ankommt

Der erste Schritt jeder Analyse ist eine ehrliche technische Beurteilung des Materials. Bevor ich mir den Verdächtigen überhaupt ansehe, dokumentiere ich die technischen Parameter der Aufnahme: Framerate, Auflösung, Kompressionscodec und Qualitätseinstellung, Kamerahöhe und geschätzter Winkel, Lichtverhältnisse und etwaige Verzerrungsquellen. Das ist keine bürokratische Pflichterfüllung. Es bestimmt, welche Schlussfolgerungen das Material überhaupt stützen kann.

Eine Aufnahme mit 6 Frames pro Sekunde erlaubt keine zuverlässige Analyse der Gangzyklusdauer, weil bei dieser Framerate mehrere Phasen des Zyklus vollständig zwischen Frames fallen. Eine Kamera, die zu hoch montiert ist und steil nach unten zeigt, kollabiert die Beinlänge, was anthropometrische Schätzungen von Körpergröße und Proportionen unzuverlässig macht. Eine stark komprimierte Aufnahme mit großen Blockartefakten in der Kleidungsregion macht die Silhouettenextraktion unpraktikabel. Jede dieser Einschränkungen, sofern nicht dokumentiert und berichtet, produziert Schlussfolgerungen, die sicherer wirken, als sie sind. Meine Verpflichtung gegenüber dem Gericht besteht nicht darin, die hilfreichste Antwort zu liefern. Es ist die genaueste.

Diese Vorabdokumentation hat über die Jahre zu Szenarien geführt, in denen mein Bericht zu einem Fall aus einem einzigen Satz bestand: Das vorliegende Material erlaubt keine forensisch belastbare Schlussfolgerung zur Personenidentifikation. Einige Auftraggeber finden das unbefriedigend. Das ist verständlich, ändert aber nichts an der Befundlage. Ein negatives Gutachten ist immer noch ein Gutachten. Es schützt den Beschuldigten vor einer Verurteilung auf der Grundlage von Beweismitteln, die in Wirklichkeit nichts beweisen.

Sobald die Qualitätsbewertung abgeschlossen ist und die technischen Grenzen festgestellt sind, verläuft die eigentliche Analyse gleichzeitig auf 2 Spuren: der strukturellen Spur und der kinematischen Spur.

Auf der Strukturspur extrahiere ich, soweit die Bildqualität es erlaubt, die sichtbaren Körperproportionen der Person in der Aufnahme. Schulterbreite. Das Rumpf-zu-Beinlängenverhältnis. Beckenbreite, geschätzt aus der durch die Gangbewegung induzierten seitlichen Bewegung. Wo Messungen aufgrund von Bildqualität oder Kleidung unmöglich sind, notiere ich die Beobachtung qualitativ: Die sichtbaren Proportionen sind konsistent oder inkonsistent mit der Referenzperson. Keine Messung, die ich nicht verteidigen kann, wird berichtet.

Auf der kinematischen Spur analysiere ich das Bewegungsmuster Bild für Bild. Schrittlänge, geschätzt aus der Position der Füße relativ zu identifizierbaren Bodenmerkmalen. Amplitude und Symmetrie des Armschwingens. Beckenrotation, sichtbar in der Schulterlinienbewegung und der charakteristischen seitlichen Gewichtsverschiebung während der Einbeinstandphase. Vorwärts-Rückwärts- und seitliche Rumpfneigung. Jede Asymmetrie, ob haltungs- oder kinematikbedingt, wird dokumentiert, weil Asymmetrie diagnostisch wertvoll ist: Eine Person, die ihre linke Schulter etwas tiefer als die rechte trägt, tut das aus einem Grund, und dieser Grund bleibt über die Zeit bestehen.

Der Vergleich mit Referenzmaterial erfolgt dann durch Abgleich der aus dem Überwachungsmaterial extrahierten Merkmale mit den Merkmalen, die aus Referenzaufnahmen der bekannten Person extrahiert wurden. Der Vergleich ist nicht kategorisch. Ich schlussfolgere nicht, dass Person A definitiv Person B ist. Ich schlussfolgere, dass der Vergleich Merkmalsübereinstimmungen zeigt, die mit einer gemeinsamen Herkunft konsistent sind, oder Merkmalsdivergenzenen, die eine gemeinsame Herkunft unwahrscheinlich machen, oder, häufig, dass das Material keine Schlussfolgerung in eine der beiden Richtungen erlaubt. In letzterem Fall sage ich genau das.

Sachverständige Sichtbewertung und ihre notwendige Disziplin

Neben der quantitativen Analyse läuft die Komponente, die in akademischen Behandlungen der forensischen Biometrie das größte Unbehagen erzeugt: die sachverständige Sichtbewertung. Das ist der erfahrene Gutachter, der Material betrachtet und Schlussfolgerungen aus einer ganzheitlichen Lektüre von Bewegungsmustern zieht, die sich nicht immer auf numerische Parameter reduzieren lassen, weil die Materialqualität keine numerische Extraktion ermöglicht, aber dennoch Information trägt.

Das Unbehagen ist nachvollziehbar. Die Sichtbewertung ist subjektiv in dem Sinne, dass sie von Erfahrung und Ausbildung des Beobachters abhängt. Verschiedene Gutachter können zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen aus demselben Material gelangen. Das sind echte Einschränkungen. Die forensische Gemeinschaft hat darauf mit der Entwicklung strukturierter Beurteilungsprotokolle reagiert, die dem Prozess Disziplin auferlegen: Der Gutachter dokumentiert, welche spezifischen Merkmale beobachtet werden, warum diese Merkmale als relevant erachtet werden, und welche Schlussfolgerung jedes Merkmal unabhängig stützt, bevor ein ganzheitliches Urteil gebildet wird. Dieser strukturierte Ansatz reduziert, wenngleich er nicht eliminiert, das Risiko von Ankereffekten, Bestätigungsverzerrungen und anderen kognitiven Fehlern, für die Sichtbewertungen anfällig sind.

In der Praxis bedeutet das: Ich sehe das Material von der bekannten Person, bevor ich das Überwachungsmaterial analysiere, grundsätzlich nicht. Die Reihenfolge ist entscheidend. Wer zuerst das Referenzmaterial sieht, läuft Gefahr, das Überwachungsmaterial durch diese Brille zu lesen. Wer zuerst die Frage beantwortet, was im Überwachungsmaterial zu sehen ist, ohne den Kandidaten zu kennen, kommt zu einer unvoreingenommeneren Merkmalsextraktion. Dieses blinde Protokoll ist nicht immer durchhaltbar, weil Auftraggeber nicht immer das Material in der richtigen Reihenfolge einreichen, aber es ist das, worauf ich bestehe, wenn die Umstände es zulassen.

Was die Sichtbewertung von Experten bietet, das algorithmische Methoden noch nicht zuverlässig ersetzen können, ist die Fähigkeit, Material zu verarbeiten, das für quantitative Methoden schlicht zu degradiert ist. Ein guter forensischer Gutachter, der 8 Frames einer Person betrachtet, die durch ein Parkhaus geht, kann manchmal ein charakteristisches Schulterdrop oder Armschwingmuster identifizieren, das kein Algorithmus markieren würde, weil kein Algorithmus auf Material dieser Qualität unter diesen Bedingungen mit diesem Kamerawinkel trainiert wurde. Die 2 Ansätze sind daher komplementär, nicht konkurrierend.

Der Beweisstandard in deutschen Gerichten

Forensische Bewegungsanalyse ist als Sachverständigengutachten in deutschen Strafverfahren nach dem Standard zulässig, der für alle Gutachten gilt: Der Sachverständige muss qualifiziert sein, die Methodik muss wissenschaftlich etabliert sein, und die Schlussfolgerungen müssen transparent und reproduzierbar sein. Die für dieses Feld spezifische Herausforderung ist die Reproduzierbarkeit von Sichtbewertungsschlussfolgerungen, weil diese nicht automatisch reproduzierbar sind wie ein chemisches Testergebnis.

Deutsche Gerichte, nach meiner Erfahrung, gehen damit gut um, wenn der Sachverständige klar macht, worauf die Analyse beruht. Das Problem entsteht, wenn Sachverständigenaussagen übertrieben werden, wenn ein probabilistischer Befund als kategorisch dargestellt wird, oder wenn die Beweisgrenzen des Materials nicht explizit kommuniziert werden. In diesen Fällen greift die Verteidigung, zu Recht, die Grundlage des Gutachtens an, und das Gericht muss eine Glaubwürdigkeitsbeurteilung treffen, ohne den technischen Hintergrund, um die konkurrierenden Behauptungen vollständig beurteilen zu können.

Mein Ansatz in jedem Fall ist es, die dünnste Schlussfolgerung zu liefern, die das Material stützt, formuliert mit genau dem Gewissheitsgrad, den das Material trägt, begleitet von einer vollständigen Beschreibung dessen, was Einschränkungen mich daran hindern, weiterzugehen. Das ist manchmal unbefriedigend für die Ermittler, die die Analyse beauftragt haben. Sie wollen ein Ja oder Nein. Das Material erlaubt in vielen Fällen eine qualifizierte Antwort statt einer absoluten, und eine qualifizierte Antwort zu liefern ist das einzige forensisch Ehrliche. Ein Sachverständiger, der unter Druck mehr in eine Schlussfolgerung packt, als das Material hergibt, tut niemandem einen Gefallen, am allerwenigsten dem Verfahren, dem er dienen soll. Diese Einsicht ist keine Zurückhaltung. Sie ist die Kernkompetenz.

Bouchrika und Kollegen lieferten die direkt relevanteste empirische Grundlage für den forensischen Gangvergleich in ihrer Studie aus dem Jahr 2011, die echtes CCTV-Material verwendete, das am Flughafen London Gatwick aufgezeichnet und gegen bekannte Personen validiert wurde. Sie zeigten, dass ein auf Gelenkkinematik basierender Vergleich auch unter realen Überwachungsbedingungen statistisch bedeutsame Ergebnisse liefern kann (Bouchrika, I., Goffredo, M., Carter, J., & Nixon, M. S., 2011, Journal of Forensic Sciences, 56(4), 882-889).

Das Problem der kontextabhängigen Variation

Bewegungsmuster sind innerhalb einer Person über die Zeit stabil, aber sie sind nicht unter allen Bedingungen festgelegt. Das ist einer der Faktoren, die forensische Vergleiche genuiner Komplexität verleihen.

Eine Person, die normal geht, produziert eine bestimmte Gangsignatur. Dieselbe Person, die schnell geht, produziert eine andere: Schrittlänge nimmt zu, Kadenz nimmt zu, Armschwingamplitude nimmt zu, der Gangzyklus wird effizienter. Eine Person, die eine Last trägt, produziert ein modifiziertes Muster: Die Rumpfneigung verschiebt sich nach vorne, der Schwerpunkt sinkt leicht, das kompensatorische Armschwingen ist reduziert. Eine Person, die sich bewusst ist, beobachtet zu werden, was Verdächtige in der Nähe von Sicherheitskameras oft sind, kann ihr Gangbild bewusst oder unbewusst verändern.

Der forensische Gutachter muss all diese Variationsquellen bei der Durchführung eines Vergleichs berücksichtigen. Das Referenzmaterial muss, soweit möglich, mit dem Überwachungsmaterial in Bezug auf Gehgeschwindigkeit, Last, Untergrund und Schuhwahl abgestimmt sein. Komar und Buikstras grundlegende Arbeit zur forensischen anthropologischen Methodik etabliert den erkenntnistheoretischen Rahmen für dieses Unsicherheitsmanagement: Die Verpflichtung des Sachverständigen gilt der Genauigkeit der Analyse, nicht dem Ergebnis des Falls, und wo Unsicherheit besteht, ist sie zu berichten, nicht zu unterdrücken (Komar, D. A., & Buikstra, J. E., 2008, Forensic Anthropology: Contemporary Theory and Practice, Oxford University Press).

Wohin das Feld geht

Die Integration algorithmischer Methoden in die forensische Ganganalyse schreitet schnell voran. Maschinenlernverfahren werden bei ausreichender Materialqualität irgendwann menschliche Sachverständige übertreffen. Was sich in absehbarer Zukunft nicht automatisieren lässt, ist die Urteilsebene, die das algorithmische Ergebnis umgibt: die Bewertung der Materialqualität, die bestimmt, ob ein algorithmisches Ergebnis bedeutsam ist, die strukturierte Sachverständigenbeurteilung für Fälle, bei denen die Qualität für algorithmische Verarbeitung zu gering ist, und die ethische Disziplin, ehrliche Unsicherheit zu liefern statt sicherer Schlussfolgerungen, die das Material nicht stützt.

Ross und Jains Arbeit zur Informationsfusion in der Biometrie hat gezeigt, dass die Kombination mehrerer biometrischer Modalitäten und mehrerer Analysemethoden konsistent jeden Einzelansatz übertrifft (Ross, A., & Jain, A. K., 2003, Pattern Recognition Letters, 24(13), 2115-2125). Das gilt unmittelbar für den forensischen Kontext: Die robustesten Analysen kombinieren Strukturvergleich, kinematische Analyse, sachverständige Sichtbewertung und, wo verfügbar, algorithmischen Output, jedes gewichtet nach seiner Zuverlässigkeit unter den spezifischen Materialbedingungen des Falls. Ein Algorithmus, der auf idealem Material hervorragende Leistung erbringt, auf schlechtem Material aber zu zuversichtlichen Fehlergebnissen tendiert, ist für sich allein kein brauchbares Werkzeug. Er wird zum brauchbaren Werkzeug in der Hand eines Gutachters, der das Material und seine Grenzen kennt.

Die Dichte der Überwachungskameras in deutschen Städten hat in den letzten 10 Jahren erheblich zugenommen, und nimmt weiter zu. Mehr Kameras bedeuten mehr Material auf den Schreibtischen von Sachverständigen, und die Fälle werden nicht einfacher. Material moderner hochauflösender IP-Kameras in gut gewarteten öffentlichen Bereichen ist tatsächlich dem vollen Spektrum analytischer Techniken zugänglich. Material veralteter Analogsysteme in ländlichen Tankstellen nicht, und die Gerichte werden weiterhin Sachverständige brauchen, die diesen Unterschied ehrlich machen und klar kommunizieren können.

Was das in der Praxis bedeutet

Personenidentifikation aus Video ist kein binäres Verfahren. Es ist kein Scanner, der ein rotes oder grünes Licht produziert. Es ist ein analytischer Rahmen, der vergleichende Informationen aus unvollkommenem Material extrahiert, die Unsicherheit in dieser Extraktion quantifiziert und eine dem tatsächlichen Inhalt des Materials angemessene Schlussfolgerung liefert.

Wer mehr als das verspricht, betreibt keine forensische Arbeit. Er performt sie. Der Unterschied zählt, wenn die Schlussfolgerung dazu verwendet wird, jemanden einzusperren.

Ich arbeite innerhalb der Grenzen, die das Material setzt. Wo diese Grenzen eine starke Schlussfolgerung erlauben, formuliere ich sie stark. Wo nicht, sage ich genau, wie weit das Material trägt, und keinen Schritt weiter. Das Gericht, nicht der Sachverständige, entscheidet, was mit dem Ergebnis geschieht. Diese Aufgabenteilung ist die Architektur des Systems, und sie ist die richtige.

Abgrenzung zur Gesichtserkennung

Eine Frage, die mir regelmäßig gestellt wird, von Anwälten, von Journalisten und von Mandanten, die zu verstehen versuchen, wofür sie bezahlen, ist die Unterscheidung zwischen forensischer Gang- und Körperstrukturanalyse und der Gesichtserkennung, die in öffentlichen Debatten über biometrische Identifikation zur Standardreferenz geworden ist. Die Antwort ist wichtig, weil die Verwechslung beider zu schlecht kalibrierten Erwartungen in beide Richtungen führt.

Gesichtserkennung, wie sie in der aktuellen Generation von Deep-Learning-Systemen implementiert ist, ist unter Bedingungen ausreichender Bildqualität erheblich genauer als Gangerkennung. Ein hochauflösendes Frontal- oder Nahfrontalbild eines Gesichts von ausreichender Größe, unter akzeptablen Lichtverhältnissen aufgenommen, erlaubt eine Erkennungsleistung, die unter kontrollierten Bedingungen an die theoretische Grenze heranreicht. Diese Genauigkeit bricht schnell zusammen, wenn die Bildqualität abnimmt, wenn das Gesicht aus ungünstigen Winkeln zu sehen ist, oder wenn es durch Mützen, Schals, Brillen oder andere Verdeckungen verborgen ist. Das Gesicht ist mit anderen Worten gleichzeitig das individuell am stärksten diskriminierende biometrische Merkmal und dasjenige, das von der betroffenen Person am leichtesten verborgen oder verändert werden kann.

Gang und Körperstruktur unterliegen anderen Einschränkungen. Niemand geht durch ein Parkhaus mit verborgenem Gangbild. Niemand kann einen Schal tragen, der seine Schrittlänge verändert, oder eine Mütze, die seine Beckenrotation modifiziert. Die Verdeckung kinematischer Merkmale durch bewusste Gangveränderung ist möglich, aber kognitiv anspruchsvoll und schwer über die Dauer einer Überwachungsaufnahme konsistent aufrechtzuerhalten. Eine Person, die ihren Gang bewusst verändert, produziert in der Regel selbst ein charakteristisches Muster: den kontrollierten, leicht künstlichen Rhythmus jemandes, der sich darauf konzentriert, anders zu gehen, anstatt einfach zu gehen.

Die praktische Implikation ist, dass Gang- und Körperstrukturanalyse am nützlichsten genau dort ist, wo die Gesichtserkennung versagt: bei Material, auf dem das Gesicht nie sichtbar ist, bei dem der Verdächtige zu weit entfernt ist, als dass Gesichtsmerkmale aufgelöst werden könnten, oder bei dem das Gesicht bewusst verdeckt wurde. Diese Fälle sind in realen Strafermittlungen häufig. Die Person, die ihr Gesicht abdeckt, hat eine Entscheidung getroffen, die ihr Bewusstsein für die Kameraüberwachung bestätigt, ist aber dadurch nicht jeder biometrischen Beobachtung entkommen.

Die 2 Methoden stehen nicht in Konkurrenz. Fälle, in denen sowohl Gesichts- als auch kinematische Evidenz verfügbar sind, erlauben den Informationsfusionsansatz, den Ross und Jain als konsistent jeder Einzelmodalität überlegen dokumentierten. Fälle, in denen nur Kinematik verfügbar ist, werden durch Kinematikanalyse allein behandelt, mit Schlussfolgerungen, die auf das kalibriert sind, was diese Analyse stützen kann. Fälle, in denen beides fehlt, werden mit der ehrlichen Feststellung behandelt, dass das Material keine Identifikation erlaubt.

Ethik, Datenschutz und die Ausweitung der Überwachung

Die analytische Frage und die ethische Frage sind nicht dieselbe Frage, und ihre Verwechslung nützt niemandem.

Die Tatsache, dass die forensische Ganganalyse nützlich ist, beantwortet nicht die Frage, wie viel Überwachungskameraabdeckung in einer demokratischen Gesellschaft angemessen ist. Die Tatsache, dass vorhandenes Material forensisch analysiert werden kann, rechtfertigt nicht, mehr Material zu sammeln, als ein vernünftiger Datenschutzrahmen erlaubt. Das sind politische und rechtliche Fragen, die der Öffentlichkeit und dem Gesetzgeber gehören, nicht dem forensischen Sachverständigen.

Einige der Datenschutzbedenken, die in öffentlichen Diskussionen über biometrische Überwachung häufig geäußert werden, gelten für den spezifischen forensischen Kontext nicht in der Weise, die manchmal angenommen wird. Die Sorge vor Massenüberwachung durch Gangerkennung ist primär eine Sorge vor automatisierten Echtzeitsystemen, die das Material jeder Person, die an einer Kamera vorbeiläuft, verarbeiten. Das ist ein legitimes und ernstes Anliegen. Es ist eine andere Situation als die retrospektive forensische Analyse archivierten Materials im Kontext einer spezifischen Strafermittlung, bei dem das Material bereits existiert, bei dem die Verarbeitung auf einen benannten Verdächtigen oder eine beschriebene Person gerichtet ist, und bei dem die Schlussfolgerung dem kontradiktorischen Scrutinium eines Strafverfahrens unterliegt.

Die ethischen Verpflichtungen des forensischen Sachverständigen in diesem Kontext sind klar: ehrlich analysieren, Unsicherheit genau berichten, nicht über das hinausgehen, was das Material stützt, und professionelle Unabhängigkeit von den Ermittlungs- und Strafverfolgungsinteressen des Auftraggebers wahren. Das Sachverständigengutachten, das bestätigt, was Ermittler bereits glauben, ohne unabhängige Bewertung, ist kein forensisches Gutachten. Es ist eine Pressemitteilung in einem anderen Format.

Das Datenschutzrecht in Deutschland, und unionsweit durch die DSGVO, legt klare Verpflichtungen für den Umgang mit biometrischen Daten fest. Überwachungsmaterial, das eine Personenidentifikation erlaubt, ist personenbezogenes Datum im Sinne der DSGVO, und seine Verarbeitung, einschließlich der forensischen Analyse, unterliegt den entsprechenden Anforderungen an die Rechtsgrundlage und den Grundsätzen der Datensparsamkeit. Meine Praxis entspricht diesen Anforderungen, einschließlich der Arbeit auf der Basis der relevanten vertraglichen Grundlagen für die Datenverarbeitung in strafrechtlichen Ermittlungskontexten.

Die Ausweitung der Überwachungsinfrastruktur in deutschen Städten ist eine Tatsache, die von forensischen Sachverständigen, die das produzierte Material analysieren oder nicht analysieren, nicht rückgängig gemacht wird. Sie wird durch demokratische Beratung darüber geformt, was die öffentliche Sicherheit erfordert und was der Datenschutz verlangt. Ich trage zu dieser Beratung bei, wenn ich darum gebeten werde, in den angemessenen öffentlichen Kontexten. Im Analysezimmer analysiere ich das Material, das rechtmäßig erhoben und rechtmäßig zur Untersuchung beauftragt wurde.

Quellen

• Aggarwal, J. K., & Cai, Q. (1999). Human motion analysis: A review. Computer Vision and Image Understanding, 73(3), 428-440. https://doi.org/10.1006/cviu.1998.0744
• Bouchrika, I., Goffredo, M., Carter, J., & Nixon, M. S. (2011). On using gait in forensic biometrics. Journal of Forensic Sciences, 56(4), 882-889. https://doi.org/10.1111/j.1556-4029.2011.01793.x
• Han, J., & Bhanu, B. (2006). Individual recognition using gait energy image. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(2), 316-322. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2006.38
• Komar, D. A., & Buikstra, J. E. (2008). Forensic Anthropology: Contemporary Theory and Practice. Oxford University Press.
• Moeslund, T. B., Hilton, A., & Krüger, V. (2006). A survey of advances in vision-based human motion capture and analysis. Computer Vision and Image Understanding, 104(2-3), 90-126. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2006.08.002
• Ross, A., & Jain, A. K. (2003). Information fusion in biometrics. Pattern Recognition Letters, 24(13), 2115-2125. https://doi.org/10.1016/S0167-8655(03)00079-5
• Sarkar, S., Phillips, P. J., Liu, Z., Vega, I. R., Grother, P., & Bowyer, K. W. (2005). The HumanID Gait Challenge Problem: Data sets, performance, and analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 27(2), 162-177. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2005.39
• Whittle, M. W. (1996). Gait Analysis: An Introduction. Butterworth-Heinemann.