Recomandări cheie
- Algoritmii de recunoaștere facială sunt din ce în ce mai buni la citirea fețelor cu măștile.
- Un nou studiu prezintă limitări ale modului în care un algoritm poate citi o mască de față, cum ar fi culoarea și forma măștii.
- Experții spun că industria recunoașterii faciale lucrează activ pentru a include măștile faciale în algoritmii lor.
Multe industrii au trebuit să se adapteze la pandemie, inclusiv industria recunoașterii faciale. Experții spun că tehnologia se îmbunătățește încet în recunoașterea persoanelor care poartă măști de față.
Un nou raport publicat de Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) arată rezultatele a 65 de algoritmi noi de recunoaștere facială creați după declanșarea pandemiei de COVID-19, precum și a 87 de algoritmi trimiși înainte de pandemie. Raportul a dezvăluit că dezvoltatorii de software devin mai buni în dezvoltarea algoritmilor care recunosc fețele mascate, chiar fiind la fel de precisi ca algoritmii obișnuiți de recunoaștere facială.
„În timp ce câțiva algoritmi pre-pandemiei rămân în continuare printre cei mai precisi pentru fotografiile mascate, unii dezvoltatori au trimis algoritmi după pandemie care arată o acuratețe semnificativ îmbunătățită și sunt acum printre cei mai precisi din testul nostru”, se arată în raport..
Ceea ce a descoperit studiul
Studiul a fost al doilea de acest fel realizat de NIST cu același set de date menit să testeze algoritmii de recunoaștere facială și acuratețea acestora în prezența măștilor de față. Autorii raportului au folosit 6,2 milioane de fotografii și au aplicat simulări ale diferitelor combinații de măști digitale acestor imagini.
Mei Ngan, coautor al raportului și informatician la NIST, a declarat pentru Lifewire într-un interviu telefonic că prezența măștilor faciale a dus în esență tehnologia de recunoaștere facială înapoi cu aproximativ doi până la trei ani.
„Ratele de eroare sunt între 2,5% și 5%, comparabile cu cea a tehnologiei de ultimă generație în 2017”, a spus ea.
Un raport anterior al NIST publicat în iulie a analizat performanța algoritmilor de recunoaștere facială trimiși înainte de martie 2020, înainte ca Organizația Mondială a Sănătății să declare o pandemie globală. Acest prim studiu a constatat că rata de eroare a acestor algoritmi pre-pandemiei este între 5% și 50%.
Chiar dacă acești algoritmi devin mai buni la citirea fețelor mascate, studiul mai recent a constatat că unii factori afectează rata de eroare, cum ar fi culoarea măștii (măștile mai întunecate precum roșu sau negru au rate de eroare mai mari) și modul în care masca este modelat (formele de mască mai rotunjite au rate de eroare mai mici).
Ngan a spus că algoritmii folosesc partea vizibilă a feței cuiva, cum ar fi regiunea din jurul ochilor și a frunții, pentru a recunoaște trăsăturile feței, în loc să citească prin mască în sine.
Viitorul recunoașterii faciale și al măștilor de față
Ngan a spus că este evident că dezvoltatorii au adus îmbunătățiri semnificative cu algoritmii lor de recunoaștere facială atunci când vine vorba de măști de față.
„Este în mod clar nevoia ca sistemele de recunoaștere facială să funcționeze sub constrângerile purtării măștilor de față”, a spus ea. „Având în vedere lucrurile pe care le-am făcut și rezultatele studiului nostru recent, vedem că industria recunoașterii faciale lucrează activ pentru a include măștile faciale în algoritmii lor.”
Deoarece tehnologia se îmbunătățește, asta înseamnă că va fi mai ușor să facem lucruri precum deblocarea telefoanelor în timp ce purtăm o mască de față, dar există și alte implicații atunci când vine vorba de recunoașterea facială care avansează în acest fel.
Numerele studii arată că recunoașterea facială este raportată pe scară largă că identifică greșit persoana greșită și are părtiniri rasiale. Un studiu din 2019 al NIST a constatat că tehnologia de recunoaștere facială identifică greșit oamenii de culoare și asiatici de până la 100 de ori mai des decât oamenii albi.
Chiar dacă tehnologia devine din ce în ce mai bună la citirea măștilor de față, procentul de eroare - oricât de mic - ar putea fi totuși o preocupare pentru identificarea greșită a unei persoane care poartă o mască de față.
În timp ce cel mai recent raport NIST arată că algoritmii sunt din ce în ce mai buni în gestionarea sarcinii măștii faciale, Ngan a spus că doar timpul va spune dacă acesta este într-adevăr locul în care se îndreaptă viitorul recunoașterii faciale în perioadele de pandemie..
„Poate ne putem aștepta la reduceri suplimentare ale erorilor sau poate dezvoltatorii ar putea găsi limitări în ceea ce privește cantitatea de informații unice din regiunea nemascata”, a spus Ngan.
