Maszkok viselése tönkreteszi az arcfelismerő algoritmusokat

Számos arcfelismerő cég azt állította, hogy még pontosan is képesek azonosítani az embereket miközben arcmaszkokat viselnek, De a a legfrissebb eredmények egy tanulmányból azt mutatják, hogy a borítások drámai módon növelik a hibaarányt.

Az USA Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézete egy frissített kedden a 41 arc-felismerési algoritmust vizsgálta meg, miután a COVID-19 járvány március közepén bejelentésre került. Ezen algoritmusok nagy részét az arcmaszkok szem előtt tartásával tervezték, és azt állították, hogy még akkor is képesek az emberek pontos azonosítására, még akkor is, ha az arcuk felét borították.

Júliusban a NIST közzétett egy jelentést, amelyben megjegyezte, hogy az arcmaszkok megakadályozzák a rendszeres arcfelismerési algoritmusokat hibaarány 5% és 50% között. A NIST-t széles körben az arcfelismerés pontosságának tesztelésének vezető hatóságának tekintik, és várható algoritmusok javítják az emberek arcmaszkokban történő azonosítását.

Az a nap még eljött, mivel minden algoritmus a hibaarányok marginális növekedését tapasztalta, miután a maszkok megjelentek a képen. Míg egyes algoritmusok általánosságban továbbra is pontosak voltak, mint például a Dahua algoritmus hibaaránya, amely a maszk nélküli 0.3% -ról a maszkok nélkül 6% -ra nőtt, a mások esetében a hibaarány akár 99% -ra nőtt.

XNUMX. hely, arcfelismerő szolgáltató olyan városokban használják, mint Detroit, hibaaránya 0.6% volt maszkok nélkül, és 34.5% -os hibaarány volt, miután a maszkokat digitálisan alkalmazták. Májusban a vállalat elkezdteperiokuláris felismerés”, Amely állítólag képes volt az embereket a szemükről és az orráról közvetlenül azonosítani.

Az első rangú vezérigazgató, Brendan Klare elmondta, hogy a vállalat nem tudta benyújtani ezt az algoritmust a NIST-hez, mivel az ügynökség korlátozott egy szervezetenként egy benyújtásra.

"Így a NIST maszk tanulmány nem tükrözi azt a képességünket, hogy maszkok jelenlétében tudunk azonosítani" - mondta Klare egy e-mailben.

TrueFace, ami az iskolákban használják és a légierő bázisain az algoritmus hibaaránya 0.9% -ról 34.8% -ra nőtt, miután maszkokat adtak hozzá. A társaság vezérigazgatója, Shaun Moore, mondta a CNN-nek augusztus 12-én hogy kutatói egy jobb algoritmust dolgoztak ki a maszkokon túli észlelés érdekében.

A TrueFace nem válaszolt egy megjegyzéskérelemre.

Olvassa el a teljes történetet itt ...