»Ach, du meine Güte, Markus, sind Sie aber erwachsen geworden!« Der junge Mann ist verwirrt: Wer ist diese Frau, die ihn im Supermarkt so selbstverständlich anspricht wie eine alte Bekannte? »Wahrscheinlich erkennen Sie mich nicht«, erklärt sie ihm nun: »Aber ich bin in der zweiten Klasse Ihre Schwimmlehrerin gewesen!« Markus ist verblüfft. Er kann sich kaum noch an den Fünf-Tage-Kurs erinnern, geschweige denn an die Lehrerin. Und die allermeisten von uns dürften wohl ähnlich erstaunt reagieren. Wenn Menschen älter werden, verändern sich ihre Gesichtszüge, der ein oder andere trägt jetzt vielleicht einen Bart oder eine ganz andere Frisur. In der Regel gelingt es uns daher höchstens bei Verwandten oder langjährigen Schulfreunden, die Gesichter auch noch nach längerer Zeit richtig zuzuordnen. Bei flüchtigeren Bekanntschaften aber fällt uns das schwer, oder wir schaffen es gar nicht.

Für so genannte Super-Recognizer dagegen sind derartige Situationen Alltag. Sie erkennen eine Person noch viele Jahre später, selbst wenn sie diese nur ein- oder zweimal kurz gesehen haben: die Verkäuferin in der Herrenabteilung, den Taxifahrer, die Freundin einer Freundin auf einer Party. Offenbar verarbeiten sie unbekannte Gesichter so effizient, wie es anderen Menschen nur bei vertrauten Personen gelingt.

Außerdem identifizieren Super-Recognizer jemanden oft sogar dann, wenn nur spärliche visuelle Informationen zur Verfügung stehen. Die meisten von uns könnten einen ehemaligen Schulkameraden, der unscharf auf einem alten Foto zu sehen ist, nicht wiedererkennen – Super-Recognizer schon. Und genau solch eine Fähigkeit ist für die Polizei von großem Interesse. So unterstützt bereits seit einigen Jahren eine Spezialeinheit bestehend aus Super-Recognizern die Londoner Metropolitan Police bei der Aufklärung ungeklärter Fälle. Sie sichtet große Mengen Film- und Bildmaterial mit schlechter Auflösung, in denen die biometrische Software zur Personenidentifizierung (siehe »Kurz erklärt«) bisher versagt hat. Die kleine Gruppe besteht aus Polizisten, die dadurch auffielen, dass sie 2011 eine erstaunlich hohe Anzahl von Tätern anhand von Videoaufnahmen von Krawallen in und um London identifiziert hatten. Wissenschaftlern stellt sich dabei die Frage: Wie machen sie das? Verarbeiten sie Gesichter womöglich ganz anders als Durchschnittsmenschen?

Während das Phänomen der Super-Recognizer erst in jüngster Zeit in den Fokus der Forschung rückte, beschäftigen sich Wissenschaftler schon länger mit der Gesichtserkennung im Allgemeinen. In der Regel ist es uns nicht bewusst, welch kognitive Herausforderung sie darstellt. Manch einer scheint vielleicht ein bisschen besser darin (»Erinnerst du dich nicht? Das ist doch der Schauspieler aus …«). Aber zumindest erkennen wir Verwandte, Freunde und gute Bekannte mühelos – jedenfalls die meisten von uns. Dass es sich dabei um eine ebenso komplexe wie wichtige Leistung des Gehirns handelt, wird jedoch schnell klar, wenn sie nicht oder nur teilweise funktioniert. Bereits im 19. Jahrhundert gab es Berichte über Menschen, die nicht in der Lage waren, selbst vertraute Personen an ihrem Gesicht wiederzuerkennen, und sich neue Gesichter nicht merken konnten. Mitte des 20. Jahrhunderts erhielt dieses Defizit den Namen »Prosopagnosie« (siehe »Kurz erklärt«).

Aus der Perspektive eines Prosopagnostikers ist es nun nicht so, als bestünde die Welt aus lauter gesichtslosen Menschen. Vielmehr kann er durchaus alle Details eines Gesichts sehen. Allerdings vermag er diese nur innerhalb eines eingeschränkten kleinen Bereichs gleichzeitig zu erfassen und zu integrieren – eine simultane und »ganzheitliche« Verarbeitung aller Informationen des Gesichts gelingt ihm nicht. Deshalb braucht er beim Identifizieren einer Person im Durchschnitt auch länger als andere und irrt sich außerdem ziemlich häufig. Begegnet ein Prosopagnostiker unerwartet – das heißt nicht in der üblichen Situation und Umgebung – einem Bekannten, benötigt er oft zusätzliche Informationen wie die Stimme oder den Gang, um sich dessen Identität zu erschließen.

Die »erworbene Prosopagnosie« kann durch Schädigungen verschiedener Hirnbereiche entstehen. Im Gehirn ist ein ganzes Netzwerk aus Arealen für die Wahrnehmung von Gesichtern zuständig. Wird eines davon verletzt, funktioniert die Gesichtserkennung nicht mehr normal. Zeigt man beispielsweise Probanden mit erworbener Prosopagnosie zwei Porträts unbekannter Personen (siehe »Nicht identisch«), können sie bis zu 25 Sekunden für die Entscheidung brauchen, ob es sich um ein- und dieselbe Person handelt.

Mensch schlägt Maschine

Es gibt aber auch Menschen ohne Hirnschädigung, die Gesichter schlecht erkennen können – das bezeichnet man als angeborene Prosopagnosie. Diese Individuen befinden sich, was die Fähigkeit zur Gesichtserkennung betrifft, an einem Ende des Spektrums. Am anderen Ende steht die eingangs erwähnte Schwimmlehrerin; sie stellt offensichtlich das Gegenteil zum Prosopagnostiker dar. Sie erkennt ihren ehemaligen Schüler wieder, obwohl er inzwischen erwachsen geworden ist. Mit anderen Worten, ihr Gehirn schafft es, ein und dieselbe Person trotz gravierender Veränderungen zu identifizieren. An genau dieser elementaren Herausforderung scheitert bislang die übliche automatische Gesichtserkennungssoftware. Deren Algorithmen (wie sie inzwischen etwa in den meisten Smartphones und Fotoapparaten integriert sind) können zwar mit hoher Wahrscheinlichkeit das Vorhandensein eines Gesichts anzeigen. Jedoch versagen sie regelmäßig, wenn es darum geht, dessen Identität zu bestimmen.

Erst vor wenigen Jahren wurde das erste Programm entwickelt, das dabei mit menschenähnlicher Genauigkeit operiert. Hierfür muss es allerdings mit mehreren hunderten bis tausenden unterschiedlichen Bildern einer jeden Person gefüttert werden. Auf diese Weise »lernt« es anhand von extrem großen Bilddatenmengen das jeweilige prototypische Gesicht. Aber warum braucht eine automatische Erkennungssoftware wesentlich mehr Lernerfahrungen als ein Mensch, um Gesichter wiederzuerkennen? Im Gegensatz zum menschlichen Gehirn kann der Computer nicht über identitätsirrelevante Unterschiede wie altersbedingte Veränderungen der Gesichtszüge, die Bildqualität oder die Beleuchtung »hinwegsehen«. Das wiederum machen wir Menschen nämlich automatisch. Es erklärt aber noch nicht, wie eine kleine Gruppe von Personen, die Super-Recognizer, zu ihrem außergewöhnlichen Talent kommt.

Verschiedene Forscher laden inzwischen mutmaßliche Gesichterprofis ins Labor, um sie genauer unter die Lupe zu nehmen. Bislang steckt die Forschung aber noch in den Kinderschuhen, das haben wir 2019 in einer Veröffentlichung deutlich gemacht. Zum Thema wurden gerade einmal 22 wissenschaftliche Artikel publiziert (Stand: April 2020).

Was zeichnet Super-Recognizer aus?

Nach den bisherigen Ergebnissen zeigen Super-Recognizer eher durchschnittliche Leistungen in den Bereichen Empathie, Intelligenz, Gedächtnis und allgemeiner Wahrnehmung. Sie sind demnach nicht etwa mit Gedächtnissportlern zu vergleichen und besitzen wohl weder herausragende intellektuelle Gaben noch besondere visuelle Fähigkeiten. Lediglich was die Gesichtserkennung angeht, fallen sie zuverlässig aus dem Raster. Dies bestätigte eine 2016 publizierte Studie von Arbeitsgruppen (Anna Bobak) an den Universitäten von Bournemouth und Stirling. In einem neu entworfenen Experiment sollten sich die Probanden zunächst Porträts von 20 Personen einprägen – dabei hatten sie für jedes Bild nur fünf Sekunden Zeit. Anschließend mussten sie bei 40 ebenso kurzen Videoclips angeben, ob sie einen der Gezeigten wiedererkennen. Nur in der Hälfte der Filme kamen die Zielpersonen überhaupt vor. Die Videos waren zudem bei normaler Raumbeleuchtung aufgenommen und besaßen jene Qualität, die für Überwachungskameras typisch ist (siehe »Zielsicher wiedererkannt«). Tatsächlich gelang den Super-Recognizern die Identifizierung noch mit einer Treffsicherheit von 67 Prozent und damit um knapp neun Prozent besser als den Kontrollpersonen.

Könnten die Supertalente, wenn es um die Identifizierung von Personen geht, etwa vor Gericht, bei einer Fahndung oder im Grenzschutz, tatsächlich einem Polizisten mit langjähriger Berufserfahrung überlegen sein? Einiges deutet inzwischen darauf hin. Wir wissen, dass der Abgleich von Fotos für die meisten Menschen eine extrem herausfordernde Aufgabe darstellt. Laut Studien erzielen Testpersonen selbst dann nur eine Trefferquote von ungefähr 80 Prozent, wenn die Bilder einer zu identifizierenden Person noch vom selben Tag stammen. Wie Ahmed Megreya von der Qatar University zusammen mit Kollegen 2013 beobachtete, fällt die Quote sogar auf 60 Prozent, sobald wenige Monate zwischen den Aufnahmen liegen.

Nun könnte man meinen, dass geschulte Personen bei den Tests besser abschneiden. Doch Trainings, die darauf abzielen, die Fähigkeit zur Gesichtserkennung zu optimieren, führten bislang nicht zu außergewöhnlichen Leistungen. Ein Lerneffekt bei der Gesichtserkennung existiert zwar. Er wird erkennbar, wenn wir in ferne Länder reisen, in denen die Gesichter der Menschen physiognomisch stärker von denen unseres eigenen Kulturkreises abweichen. So fällt es uns zu Beginn schwer, einzelne Personen zu unterscheiden und wiederzuerkennen – man spricht vom Other-Race-Effekt. Je mehr Menschen mit den uns zunächst fremden Gesichtszügen wir dann begegnen, desto eher gelingt es uns, sie auseinanderzuhalten und schließlich ebenso sicher zuzuordnen wie Gesichter aus unserem gewohnten Kulturkreis. Dies unterstreicht, dass sich die Fähigkeit, Gesichter effizient zu verarbeiten, durch soziale Interaktionen verbessert.

Offenbar sind dieser erfahrungsbedingten Leistungssteigerung jedoch Grenzen gesetzt. Laut einer 2014 veröffentlichten Studie eines Teams um David White von der University of New South Wales in Sydney beispielsweise sind ausgebildete Grenzschützer nicht erfolgreicher als ungeschulte Probanden darin, die Identität einer Person, die vor ihnen steht, mit einem Passbild abzugleichen. Sollten Super-Recognizer sie darin wirklich übertreffen, wäre ein Screening auf besondere Gesichtserkennungsfähigkeiten im Rahmen der Auswahl entsprechender Mitarbeiter (etwa im Grenzschutz oder bei Antiterroreinheiten) durchaus denkbar. Ob Super-Recognizer dem Other-Race-Effekt allerdings stärker oder schwächer unterliegen, müssen künftige Studien erst noch zeigen.

Auf den Kopf gestellt

Was läuft bei Super-Recognizern während der Gesichtserkennung im Gehirn anders? Erste empirische Hinweise stammen aus Verhaltensstudien zur Gesichtswahrnehmung. Beispielsweise beschreibt der Inversionseffekt das Phänomen, dass die meisten Menschen Gesichter besser unterscheiden und erkennen können, wenn diese aufrecht und nicht auf dem Kopf stehen (siehe »Der Inversionseffekt«. Interessanterweise zeigen Prosopagnostiker keine orientierungsabhängigen Leistungsunterschiede. Bei einigen Super-Recognizern hingegen ist der Inversionseffekt überdurchschnittlich stark ausgeprägt, wie wir an der Bournemouth University herausfanden. Für den Menschen (abgesehen vom Prosopagnostiker) ist ein Gesicht immer mehr als die Summe aller Teile. Super-Recognizer jedoch integrieren die Gesichtsinformationen vielleicht in einem noch viel stärkeren Ausmaß.

In einer 2017 publizierten Studie analysierte unser Team (Anna Bobak) zudem die Augenbewegungsmuster von Super-Recognizern, während diese Porträtfotos betrachteten. Was auffiel: Als Gruppe betrachtet fixierten sie dabei vergleichsweise intensiver die Mitte der ihnen präsentierten Gesichter. Bei der Kontrollgruppe scheinen dagegen im Durchschnitt die Augen den Blick verstärkt zu fesseln, und Prosopagnostiker konzentrieren sich mitunter eher auf die Mundregion. Allerdings ist der genaue Zusammenhang zwischen den Augenbewegungen und der Gesichtsverarbeitung im Gehirn alles andere als klar. Betrachtet man einzelne Kontrollpersonen, zeigen etliche von ihnen Blickmuster, die denen von einzelnen Super-Recognizern oder gar Prosopagnostikern ähneln können.

Blick auf das Individuum

Das bestätigt, was andere Forscher und auch wir (Meike Ramon) an der Universität Freiburg (Schweiz) zuvor bereits beobachtet hatten: Die Art und Weise, wie jemand ein Gesicht mit den Augen abtastet, lässt keine Rückschlüsse darauf zu, wie gut oder schlecht er beim Erkennen von Gesichtern ist. So erzielen Versuchspersonen mit ähnlichen Augenbewegungen ganz unterschiedliche Leistungen bei den Erkennungstests, und jene mit gleich guten Ergebnissen zeigen nicht unbedingt vergleichbare Blickmuster (siehe »Visuell abgetastet«). Außerdem unterscheiden sich Super-Recognizer auch in ihren Fähigkeiten bei der Gesichtserkennung. Als Gruppe gesehen schneiden sie bei diversen Tests zwar besser ab als Normalpersonen. Betrachtet man jedoch die Ergebnisse der einzelnen Super-Recognizer bei verschiedenen Aufgaben, lässt sich hin und wieder eine erstaunliche Variabilität beobachten. Im »One in ten«-Szenario etwa müssen die Probanden in einer Auswahl von zehn Porträtbildern eine Zielperson identifizieren, die sie von einem anderen einzelnen Foto her kennen (siehe »Einer von zehn«). Dabei ist Letztere nur bei der Hälfte der Durchgänge in der Auswahl tatsächlich enthalten. Hier erreichten Super-Recognizer recht ähnliche Werte, wie wir an der University of Sterling herausfanden. In Bereichen des CCTV-Tests dagegen war einer der Gesichterprofis sogar eher unterdurchschnittlich erfolgreich. Hohe Effizienz in einem Test geht also nicht unbedingt mit überdurchschnittlicher Leistung bei einem anderen einher (siehe »Eine bunte Gruppe«).

Auch wenn die Ursache ihres Talents bisher noch im Dunkeln liegt, haben Gesichterprofis bereits mehrfach ihre Effizienz bewiesen. Etwa 2014 im Fall der ermordeten Alice Gross: Das 14-jährige Mädchen verließ an einem Sommertag das Haus und kam nicht wieder. Während der Sichtung etlicher Stunden Videomaterial von örtlichen Überwachungskameras entdeckten die Polizisten der Super-Recognizer-Spezialeinheit das Mädchen zusammen mit einer nur schwach erkennbaren Silhouette eines Mannes auf einem Fahrrad. Beide verschwanden in einem nahe gelegenen, nicht überwachten Waldgebiet. In Aufnahmen von anderen in der Nähe positionierten Kameras erkannten die Beamten denselben Mann, als er gerade in einem Laden Bier kaufte und dann in den Wald zurückkehrte. So schafften es die Polizisten schließlich, den Mörder zu identifizieren.

Das Interesse an Super-Recognizern bei der Straffahndung wächst zunehmend. In Deutschland holte sich die Kölner Polizei Unterstützung von der Spezialeinheit der Londoner Metropolitan Police, um die Täter der Silvester-Übergriffe von 2015 ausfindig zu machen. Die Super-Recognizer-Polizisten sichteten Überwachungsvideos und berieten die Fahnder. Zudem gelang es, unter den Kölner Beamten einige zu identifizieren, die eventuell ebenfalls eine erstaunlich gute Fähigkeit zur Gesichtserkennung besitzen.

Gemeinsam mit dem Landeskriminalamt Berlin entwickle ich (Meike Ramon) als deren wissenschaftliche Beraterin zurzeit ein mehrstufiges Verfahren, um unter den Mitarbeitenden der Berliner Polizei Super-Recognizer zu finden. Dieses soll auch anderen Behörden zugänglich gemacht werden, was auch fragwürdigen kommerziellen Entwicklungen entgegenwirken würde.

Super-Recognizer in Aktion

In Freiburg arbeitet die Polizei aktiv mit uns und Super-Recognizern aus diversen Ländern zusammen. Die Kooperation diente zunächst dazu, die Suche nach Verdächtigen im Rahmen von zwei Straftaten einzugrenzen. Dabei wollten wir auch herausfinden, ob es Gesichtsprofis gibt, die hierfür besonders gut geeignet sind. Denn die Befunde legen ja nahe, dass die einzelnen Super-Recognizer nicht alle Aufgaben gleich gut bewältigen.

Aus dieser Zusammenarbeit wurde eine aktuell laufende Studie. Mit Bild- und Videomaterial gelöster Fälle erfassen wir die individuelle Treffgenauigkeit von Personen. Hierzu zeigen wir Zivilisten, die in Labortests überdurchschnittlich gut abschnitten, Polizisten mit durchschnittlicher Fähigkeit sowie welchen, die von Kollegen für Super-Recognizer gehalten werden, Material der Kantonspolizei Freiburg. Erste Befunde deuten daraufhin, dass interessanterweise die bisherigen Labortests nicht zuverlässig vorhersagen können, wie gut jemand tatsächlich Täter identifizieren kann. Das zeigt uns, dass bessere Tests und Kriterien nötig sind, um unser Verständnis von Super-Recognizern zu erweitern. Die Suche geht also weiter.

(* obere Reihe ganz rechts)