Исследование Национального института стандартов и технологий США (NIST) показало, что маски для лица, которые стали необходимыми для выхода на улицу в период COVID-19, создают препятствия для работы алгоритмов распознавания лиц.
Так, частота ошибок некоторых из 89 наиболее широко используемых алгоритмов выросла на 5-50%. В обычной ситуации этот показатель не превышал 0,3%. Черные маски чаще вызывают ошибки, чем синие, а, чем больше закрыт нос человека, тем сложнее идентифицировать его лицо.
Мей Нган, автор доклада и специалист по компьютерным технологиям NIST отметил, что теперь исследователи хотят проверить работу алгоритмов, которые были разработаны именно в период пандемии.
Стоит отметить, что алгоритмы распознавания лиц из числа проверенных NIST работают путем измерения расстояний между объектами на лице. Это немного отличается от того, как распознавание лиц работает на iPhone, где используются датчики глубины.
NIST стал первым правительственным учреждением, которому поручили оценить точность алгоритмов наряду со многими другими системами.
Примечательно, что в отчете приводится только тип распознавания лиц, известный как сопоставление «один к одному». Это процедура, используемая при пересечении границ и на паспортном контроле, где алгоритм проверяет, соответствует ли лицо их идентификатору. Однако системы распознавания лиц для массового наблюдения сканируют толпу, чтобы найти совпадения с лицами в базе данных. Это называется системой «один ко многим». И, хотя отчет NIST не охватывает системы «один ко многим», они, как правило, считаются наиболее подверженными ошибкам. Сам процесс выявления лица в толпе сложнее, так как нельзя контролировать угол или освещение.
Таким образом, ношение масок, скорее всего, серьезно нарушает работу алгоритмов «один-ко-многим».
Согласно данным внутреннего бюллетеня министерства внутренней безопасности США, там обеспокоены «потенциальным воздействием, которое широкое использование защитных масок
может оказать на операции безопасности, включающие системы распознавания лиц».
Между тем некоторые компании из этой области, например, российская NtechLab, уже обещают, что их новые алгоритмы могут идентифицировать людей даже в балаклаве.
См. также:
