Noszenie masek kikutów Algorytmy rozpoznawania twarzy

Wiele firm zajmujących się rozpoznawaniem twarzy twierdzi, że może identyfikować ludzi nawet z bardzo dużą dokładnością kiedy noszą maski na twarz, Ale najnowsze wyniki badania pokazują, że pokrycia dramatycznie zwiększają poziom błędów.

We wtorek, we wtorek, amerykański Narodowy Instytut Standardów i Technologii przyjrzał się 41 algorytmom rozpoznawania twarzy przesłanym po ogłoszeniu pandemii COVID-19 w połowie marca. Wiele z tych algorytmów zostało zaprojektowanych z myślą o maskach na twarz i twierdziło, że nadal są w stanie dokładnie identyfikować ludzi, nawet gdy połowa ich twarzy była zakryta.

W lipcu NIST opublikował raport stwierdzający, że maski na twarz utrudniają regularne algorytmy rozpoznawania twarzy poziomy błędu od 5% do 50%. NIST jest powszechnie uważany za wiodącego autorytetu w testowaniu dokładności rozpoznawania twarzy i oczekuje się, że algorytmy usprawnią identyfikację osób w maskach na twarz.

Ten dzień jeszcze nie nadszedł, ponieważ każdy algorytm doświadczył marginalnego wzrostu wskaźników błędów, gdy pojawiły się maski. Podczas gdy niektóre algorytmy nadal miały ogólną dokładność, jak na przykład wskaźnik błędów algorytmu chińskiej firmy Dahua, zajmujący się rozpoznawaniem twarzy, wynoszący od 0.3% bez masek do 6% z maskami, w przypadku innych odsetek błędów wzrósł do 99%.

Rank One, dostawca rozpoznawania twarzy używany w miastach takich jak Detroit, miał wskaźnik błędów 0.6% bez masek i 34.5% poziom błędów po zastosowaniu masek cyfrowo. W maju firma zaczęła oferować „rozpoznanie okołogałkowe, ”Który twierdził, że jest w stanie zidentyfikować ludzi tuż po ich oczach i nosie.

Prezes Rank One Brendan Klare powiedział, że firma nie była w stanie przesłać tego algorytmu do NIST z powodu ograniczenia agencji do jednego zgłoszenia na organizację.

„Zatem badanie maski NIST nie odzwierciedla naszej zdolności do identyfikacji w obecności masek” - powiedział Klare w e-mailu.

TrueFace, czyli używane w szkołach aw bazach Sił Powietrznych zaobserwował, że współczynnik błędów algorytmu po dodaniu masek wzrósł z 0.9% do 34.8%. Prezes firmy, Shaun Moore, powiedział CNN 12 sierpnia że jego badacze pracowali nad lepszym algorytmem wykrywania poza maskami.

TrueFace nie odpowiedział na prośbę o komentarz.

Przeczytaj całą historię tutaj…