Top-3 automatisch erkannte Bildfehler

Zuerst zu den Eckdaten: Bei 7.5% der Foto-Uploads einer Person wird das Foto automatisch zurückgewiesen. Dreiviertel dieser Personen reichen dann bereits beim zweiten Versuch ein akzeptiertes Fotos ein, 17% benötigen einen dritten und 9% einen vierten Versuch.

Beim vierten Versuch wird die KI übersprungen und das Bild wird in jedem Fall akzeptiert. Auf diese Weise kann ausgeschlossen werden, dass körperlich beeinträchtigten Personen der Upload durch die KI verweigert wird. Ist die Fotoqualität ungenügend, kann das Foto immer noch bei der manuellen Qualitätskontrolle abgelehnt werden.

Die Gesamtzahl der erfolgreichen Foto-Uploads wird durch die First Gate Checks hingegen nur unwesentlich reduziert: 99,4% aller Personen schaffen es, ein von der KI akzeptiertes Foto einzureichen.

Ablehnungsgründe

Rang 1: Mit knapp 42% ist der Randabstand der häufigste Ablehnungsgrund. Dieser wird bei insgesamt 3% der Uploads als unzureichend eingestuft. Ist der Abstand zum Rand zu gering, kann das Bild nicht schön zugeschnitten werden und es entstehen Lücken, meist unterhalb vom Kinn oder durch abgeschnittene Frisuren. Dieses Problem tritt häufig bei bestehenden Passfotos auf. Photo Collect definiert eine "Safety Zone" rund um das Gesicht, die auf jeden Fall mit Bildinhalt gefüllt sein muss.

Rang 2: Ein zu niedrig aufgelöstes Gesicht wird bei 21% der Zurückweisungen resp. 1,6% aller Uploads  beanstandet. Photo Collect schaut dabei nicht nur auf die Auflösung des eingereichten Fotos, sondern auf die Pixelzahl im relevanten Gesichtsbereich. Gemäss ICAO-Standard müssen zwischen den Pupillen horizontal mindestens 100 Pixel Abstand vorhanden sein. Dieser Fehler tritt auf, wenn die Bilder von vornherein zu klein aufgelöst sind (was bei alten Bilddateien oft der Fall ist), oder wenn die Person auf dem Bild von zu weit weg aufgenommen ist.

Rang 3: Eine falsche Kopfposition ist der Auslöser bei 19% der Zurückweisungen und tritt bei 1,4% aller Uploads auf. Hier unterscheidet Photo Collect zwischen dem häufig vorkommenden links/rechts wegschauen (“yaw”, 85%) und der Aufnahme aus der Frosch-/Vogelperspektive (“pitch”, 15%). Die Rotation des Kopfes wird von Photo Collect automatisch korrigiert und erscheint daher nicht in dieser Statistik.

Interessant: Bilder mit Hygienemasken waren im Jahr 2021 weit verbreitet - ab Mitte 2022 finden wir kaum noch solche Uploads. Gruppenbilder mit mehr als einer Person sind extrem selten, sie kommen nur in 0.09% aller Uploads vor.

Fazit

Die Qualitäts-Checks haben sich als effektives und kostengünstiges Mittel erwiesen, um offensichtlich schlechte Fotos herauszufiltern und eine spätere Ablehnung in der manuellen Qualitätskontrolle zu vermeiden. Da bei 7,5% der Personen das Foto mindestens einmal automatisch zurückgewiesen wird, gehen wir davon aus, dass durch die Qualitäts-Checks die Ablehnungsquote bei der manuellen Qualitätskontrolle um etwa ein Drittel (5 von 15 Prozentpunkten) gesenkt werden kann.

Verwendete Daten

Die Daten stammen von verschiedenen Photo Collect Instanzen aus dem Frühjahr 2023. Die Analyse basiert auf rund 23’000 Fotos.

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