Во время пандемии COVID-19 медицинские маски для лица стали одним из главных способов защиты и распространенным элементом повседневной одежды. Однако, по данным Национального института стандартов и технологий США (NIST), ношение таких масок привело к росту ошибок в работе алгоритмов по распознаванию лиц. Частота ошибок увеличилась до 5-50 %, при стандартном показателе 0,3%.
Примечательно, что чаще всего ошибки вызывают именно черные маски, а не синие или белые. Также исследование показало, что, чем больше маской прикрыт нос, тем сложнее системе идентифицировать личность.
По словам Мэй Нган, специалиста по компьютерным технологиям NIST, до конца лета Институт продолжает проверять работу систем распознавания лиц, разработанных уже во время пандемии с учетом использования масок.
В современном мире существует множество различных алгоритмов распознавания лиц. Например, в устройствах iPhone используются датчики глубины. На паспортном контроле применяется алгоритм, измеряющий расстояние между объектами на лице и сопоставляющий лицо человека с его фотографией на документе, — сопоставление «один к одному». Именно такой тип распознавания и был рассмотрен в исследовании NIST.
Тем не менее есть и другой тип — «один ко многим». Этот алгоритм сканирует толпу и находит совпадения лиц с данными базы. Такой процесс намного сложнее, так как здесь мы не можем контролировать угол и освещение. Алгоритм «один ко многим» не был включен в исследование NIST, но эксперты полагают, что частота ошибок при таком типе распознавания еще выше.
Комментарии