Wie Betrugserkennung Johnny und Julia hervorbrachte: Eine Browser-Trainingsgeschichte

Albert Stepanyan, ein Entwickler bei Biorg in der Abteilung für Forschung und Entwicklung, hat ein browserbasiertes Nackentrainings-Spiel entwickelt, nachdem ihm aufgefallen war, dass die Gesichtserkennungstechnologie, die in ihrem Video-Identifikationssystem zur Betrugsbekämpfung verwendet wird, auch als Bewegungstracker dienen kann. Das Spiel mit dem Namen "Johnny and Julia" nutzt die MediaPipe Face Mesh Bibliothek, um Gesichtspunkte zu erkennen und die Kopfrotation in Echtzeit zu berechnen. Die Nutzer führen 30 zufällig generierte Bewegungen aus, indem sie einem virtuellen Trainer auf dem Bildschirm folgen (Johnny für Männer, Julia für Frauen – das Geschlecht wird mithilfe von face-api.js erkannt). Das System bewertet die Synchronisation der Nutzer, indem es die erwarteten Bewegungszeiten mit den tatsächlichen Verzögerungen vergleicht und einen prozentualen Wert mit aufmunterndem Feedback liefert. Anfangs gab es Kompatibilitätsprobleme mit Mobilgeräten, die jedoch gelöst wurden, indem mobile Geräte anhand von Geräteorientierung und Touch-Ereignissen erkannt werden, statt anhand der Bildschirmgröße. Die Benutzeroberfläche passt sich sowohl im Hoch- als auch im Querformat an, wobei die Fenster für Nutzer und Trainer entsprechend positioniert werden. Die Musikwiedergabe wurde hinzugefügt, nachdem beobachtet wurde, dass einige Nutzer sich mit Hintergrundmusik rhythmischer bewegten; der ausgewählte Titel hat ein Tempo von etwa 140 Beats pro Minute. Die gesamte Tracking-Bibliothek wird lokal gehostet, um externe Abhängigkeiten zu vermeiden, und das Projekt ist frei zugänglich.