Herzsignale aus Radardaten enthüllen Geschlecht und Alter
Herzsignale, die kontaktlos über Radar erfasst werden, können Geschlecht und Alter einer Person mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Forscher der Carlos-III-Universität Madrid haben in einer neuen Studie gezeigt, dass maschinelles Lernen auf Basis solcher Signale eine Trefferquote von bis zu 78 Prozent beim Geschlecht und 73 Prozent bei der Einteilung in Altersgruppen erreicht. Die Ergebnisse werfen Fragen zum Datenschutz auf, da sensible persönliche Daten unbemerkt aus physiologischen Signalen abgeleitet werden könnten. Die Studie untersucht erstmals, ob demografische Merkmale wie Geschlecht und Alter implizit in Herzsignalen kodiert sind, die mittels Doppler-Radar gewonnen werden. Diese Technologie ermöglicht eine berührungslose Erfassung der Herzaktivität durch Analyse winziger Brustwandbewegungen, was Vorteile in Hygiene und Komfort bietet, aber auch Artefakte durch Bewegung oder Umwelteinflüsse birgt. Die Forscher wandelten die Rohsignale in Scalogramme um – eine Zeit-Frequenz-Darstellung – und trainierten ein Convolutional Neural Network (CNN) zur Klassifikation. Aufgrund…










