Incom ist die Kommunikations-Plattform der Fachhochschule Potsdam

In seiner Funktionalität auf die Lehre in gestalterischen Studiengängen zugeschnitten... Schnittstelle für die moderne Lehre

Incom ist die Kommunikations-Plattform der Fachhochschule Potsdam mehr erfahren

FACE VALUE

FACE VALUE ist eine experimentelles Fotoprojekt, welches als Algorithmic Portraiture, basierend auf einen Tech-Input zum Thema Face Recognition im Kurs Postdigital Strategies [in Art and Design] startete und später im Kurs Lichtfänger zwei fortgeführt wurde.

I. KONZEPT

Biometrische Daten, Vorratsdatenspeicherung, Gesichtserkennung,
Maschinelles Lernen und Algorithmen, diese Dinge sind heute
Allgegenwärtig.

Wir bewegen uns in ihnen, sie bearbeiten, dokumentieren,
interpretieren, fällen Urteile.
Stellen Realität dar, oder verändern sie.
Die Dokumentierung und Wahrnehmung der Welt findet nicht
mehr nur von Menschen statt sondern auch zunehmend von Computern.
Die sogenannten Phänomene Computer Vision
(zu Deut. maschinelles Sehen) und Machine Learning
(Maschinelles Lernen) werden zunehmend mächtige Werkzeuge zur
Dokumentation und Verarbeitung des Menschen, seinem Verhalten
und seiner Umwelt.

Bild- und Gesichtserkennung findet zunehmend Gebrauch
im öffentlichen Raum, auf Bahnhöfen, Demonstrationen
zur Ermittlung von vermeintlichen Straftätern, sowie
zur generellen Identifizierung.

Gesichtserkunngsmethoden wie der Viola-Jones Algorithmus (2001)
ermitteln Eigenschaften und Werte aus Bildern und ordnen sie
den darin enthaltenen Objekten zu.
Die sogenannte Saliency Heat Map, ist eine Möglichkeit den
Verlauft der maschinellen Verarbeitung des Bildes sichtbar zu machen
und ihn grafisch darzustellen.
Sie zeigt Besonderheiten in Bildern auf und macht sichtbar welche
Fragmente für die Beurteilung durch den Algorithmus
von Relevanz sind.

In Kombination dieser Saliency Maps mit verschiedenen dokumentarischen
zuvor algoritmisch verarbeiteten Bildmotiven soll eine banale
und beiläufige Realität erzeugt werden, welche durch das gelegentliche
in Erscheinung treten dieser Maschinellen Komponente gestört
und erweitert wird.

Mit Hilfe von starker Manipulation und Entfremdung der Originalbilder
wurde versucht sowohl den Algorithmus selbst zu beeinflussen, als auch
sich seiner Ästhetik anzueignen und sich ihrer zu bedienen.

Wenn nun nichtmehr nur der Mensch die Fähigkeit besitzt sich und seine
Umwelt wahrzunehmen, zu dokumentieren und diese zu beurteilen,
so stellt sich die Frage welche Bedeutung diese Verfahren sowohl für
die fotografische als auch für die gesellschaftliche
und politische Gegenwart haben.

II. HINTERGRUND

Vorausgehend zu dieser Arbeit geht eine Recherche zum Thema
Face Recogntion welche Ursprünglich als reiner Tech-Input
für den Kurs Post-Digital Strategies in Design and Art gedacht war.

Im weiteren Verlauf dieser Recherche habe ich mich jedoch weiter
vertieft und zusammen mit einem Informatikstudent der Technischen
Universität Berlin einfache Gesichterkennungs-Algorithmen auf
verschiedenstes Bildmaterial angewendet.

Genutzt haben wir hauptsächlich Open Source scripte der Plattform
Github. Wir haben eine einfache Gesichtserkennung welche auf der
sog. Haar Cascade basiert verwendet und in Python
angepasst um erste Bilder zu Analysieren.

Beispiele erster vom Algorithmus erkannter und auch nicht erkannter
Gesichter in Bildern. Rechtsunten sind Ausschnitte aus dem Code in
Python zu sehen.

Auf Grundlage einer online entdeckten sog. Saliency Heat Map (Eine Art Wärmebildkarte, welche den Verlauf des Haar Cascade Tools sichtbar macht), entstand die Idee mit dieser Ästhetik zu Arbeiten.

Im Verlauf dieses Semesters habe ich sowohl für meine Recherche als auch für die Bewältigung dieser Aufgabe mit dem in Berlin lebenden New Yorker Künstler Adam Harvey Kontakt aufgenommen.

Schwerpunkt seiner Arbeiten liegt auf neuen Technologien, Privatsphäre, Biometrischen Daten und co. und hat mir für diese Arbeit die
maßgebende Inspiration gegeben, sowie mir per EMail mehrfach Hilfe geleistet.

Beispielfoto, Auschnitt aus einem der verwendeten Pythoncodes.

Verschiedene Saliency Maps, teilweise bereits mit Fotografien kobiniert.

Verschiedene Detailansichten später im unten zu sehenden Cluster
eingebetteter und zum Teil überlagerter Bilder.

III. ERGEBNIS

Entstanden ist ein 100 cm x 136 cm großer Print

Dieser besteht aus vielen einzelnen Fotografieren welche in einem Cluster angeordnet sind und teilweise von Fragmenten der Saliencymaps als
Störer überlagert werden.

IV. FAZIT

Ich betrachte dieses Projekt als noch nicht abgeschlossen.

Ein Projekt von

Fachgruppe

Kommunikationsdesign

Art des Projekts

Studienarbeit im Hauptstudium

Betreuung

Prof. Wiebke Loeper Prof. Winfried Gerling

Zugehöriger Workspace

Lichtfänger II. Ist es so gewesen? Das Dokumentarische in der Fotografie

Entstehungszeitraum

Sommersemester 2018