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Anti-Gesichtserkennungsmasken

Alexandra Waligorski

Seit den Terroranschlägen vom 11. September 2001 wird automatisierte Gesichtserkennung zunehmend als Prävention zur Ortung sogenannter faces of terror propagiert. Im Zusammenspiel mit flächendeckenden Videoaufzeichnungen ist facial recognition zu einer omnipräsenten Überwachungspraxis avanciert. Dabei handelt es sich um die automatisierte Lokalisierung (facial detection) und Identifizierung von Personen anhand ihrer spezifischen Gesichtsgeometrie und Textureigenschaften des Kopfes in Frontalansicht. Videokameras in öffentlichen Räumen liefern kontinuierlich Bilddaten, die mithilfe von Gesichtserkennungsalgorithmen und ohne die explizite Einwilligung der Betroffenen ausgewertet werden können. Somit ist es möglich, die Bewegungsmuster aller Menschen nachzuvollziehen, deren biometrische Daten bereits über Fahndungsfotos oder andere Formen der Registrierung in ein System miteinander vernetzter Datenbanken eingepflegt wurden. Anonym sind Stadtbewohner_innen daher vielerorts nur noch, wenn sie sich gezielt anonymisieren. Vor diesem Hintergrund erfahren Maskierungen im öffentlichen Raum eine neue Aktualität und werden von Aktivist_innen wie Künstler_innen verstärkt als Protestform aufgegriffen. In Abgrenzung zur klassischen Vermummung (vgl. Balaclava / Hoodie/ Guy Fawkes-Maske) entwickeln Künstler_innen Masken und Gesichtsmodifizierungen, die die technische Bedingtheit von Gesichtserkennung reflektieren. Daraus entwickelt sich eine Kunst der countersurveillance, die die Mechanismen der Gesichtserkennung und -normierung abwehrt und gleichzeitig sichtbar macht. Sterling Crispins Data Masks (seit 2013) etwa bilden eine Art reverse engineering. Crispin analysiert gängige Gesichtserkennungsalgorithmen und verkehrt ihre Funktionsweise, um Datenmasken zu generieren, die für das menschliche Auge einer amorphen, ovalen Masse gleichen, während sie für die Kamera alle Informationen enthalten, die sie auch aus einem menschlichen Gesicht extrahieren würde (fig. 1). Crispin entwickelt Repräsentationen maschinellen Sehens und führt vor, wie menschliche Identität durch Maschinen wahrgenommen wird. Die entstandenen 3D-Drucke sollen in aktivistische Widerstandspraxen eingebunden werden und die Träger_innen dazu bemächtigen, den kontrollierenden Blick der Maschine zu erwidern und zu spiegeln.

Auch Zach Blas thematisiert dieses technologische Gesehenwerden. Seine Fag Face Masks (2012), Teil der Werkreihe Facial Weaponization Suite (2011-2014), sind wulstige, pinke Masken, denen spezifische Datensätze zugrunde liegen: Sie bilden ein nicht identifizierbares Amalgam aus biometrischen Daten queerer Männer (fig. 2). Sie verweisen auf die Tradition wie auch auf die ungebrochene Aktualität von Mess- und Klassifizierungsverfahren, deren Entwicklung und Anwendung zur Normierung und Diskriminierung von Personengruppen u.a. aufgrund ihrer Hautfarbe oder sexuellen Orientierung führt. Die Masken entstehen in offenen Workshops, bei denen die Herstellung der Objekte mit der Aufklärung über biometrische Verfahren einhergeht. Die Teilnehmer_innen werden nicht nur in einen gemeinsamen Produktionsprozess, sondern ebenso in eine kritische Diskussion der computergenerieten Gesichtssynthesen eingebunden.

Der Do-It-Yourself Charakter und die Bemächtigung ziviler Akteur_innen steht ebenfalls im Mittelpunkt von CV Dazzle (2010), einem Projekt des Künstlers Adam Harvey. In Kollaboration mit Haarstylist_innen und Visagist_innen entwickelt Harvey Schminkanleitungen und Frisuren, die ihre Träger_innen vor der Gesichtserkennung (face detection), schützen (fig. 3). Die als Tutorials verbreiteten Anweisungen zeigen, wie Gesichtspartien gezielt mit kontrastreichen geometrischen Formen bemalt oder mit asymmetrischen Haarsträhnen verfremdet werden können, damit Algorithmen, wie etwa facebooks Photo Tagger und Photo Finder, nicht ermitteln können, dass sich auf Bildern identifizierbare menschliche Gesichter befinden.

Die beschriebenen künstlerischen countersurveillance-Projekte entwickeln Maskierungen, die ihre Nutzer_innen in übersteigerter Form sichtbar werden lassen und gleichzeitig einen Schutz vor Überwachung bieten. Sie machen transparente Technologien der Kontrolle wahrnehmbar und stellen im Gegenzug informationelle Opazität her, indem sie den automatisierten Zugriff auf das Gesicht als Träger von Identitätsmerkmalen vereiteln.

fig. 1: Sterling Crispin, Data Masks: Chronos, 2013, Copyright: der Künstler.
fig. 2: Zach Blas, Facial Weaponization Suite: Fag Face Mask for Queer Opacity at LA Pride, Foto: David Evans Frantz, 2013; unter: https://www.flickr.com/photos/zachblas/9028358779/in/photostream/
fig. 3: Adam Harvey, CV Dazzle – Look 3, Foto: Adam Harvey/ Art Direction: DIS Magazine, 2013.

Web:

Über die Autorin:
Alexandra Waligorski ist Kunsthistorikerin und Kuratorin. Sie hat Kunstgeschichte und Islamwissenschaft in Hamburg, Damaskus und Posen studiert. Als wissenschaftliche Mitarbeiterin betreute sie von 2012-2014 das Leuphana Arts Program der Leuphana Universität Lüneburg. Derzeit ist sie Kuratorin für das NODE Forum for Digital Arts in Frankfurt sowie Research Associate im Forschungsprojekt „Reconfiguring Anonymity. Contemporary Forms of Reciprocity, Identifiability and Accountability in Transformation“.
Kontakt: waligorski[at]leuphana.de

Reference / Quellennachweis:
Alexandra Waligorski: Anti-Gesichtserkennungsmasken, in: Aesthetics of Resistance, Pictorial Glossary, The Nomos of Images, ISSN: 2366-9926, 13 January 2016, URL: http://nomoi.hypotheses.org/325.