據(jù)外媒CNET報(bào)道，許多人臉識(shí)別公司都宣稱(chēng)，即使在戴著口罩的情況下，他們也能精準(zhǔn)地識(shí)別人的身份，但一項(xiàng)研究的最新結(jié)果顯示，有了遮擋物后這些算法的錯(cuò)誤率正在急劇增加。在周二的更新中，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所（NIST）研究了3月中旬COVID-19大流行宣布后提交的41種人臉識(shí)別算法。其中許多算法在設(shè)計(jì)時(shí)都考慮到了口罩問(wèn)題，并聲稱(chēng)即使在半邊臉被遮住的情況下，它們?nèi)匀荒軌驕?zhǔn)確識(shí)別人的身份。
7月，NIST發(fā)布了一份報(bào)告，指出口罩正在挫敗常規(guī)的人臉識(shí)別算法，錯(cuò)誤率從5%到50%不等。NIST被廣泛認(rèn)為是人臉識(shí)別準(zhǔn)確率測(cè)試的權(quán)威機(jī)構(gòu)，并期望算法能在識(shí)別戴著口罩的人方面有所改進(jìn)。研究發(fā)現(xiàn)。每個(gè)算法的錯(cuò)誤率都出現(xiàn)了增長(zhǎng)。雖然有些算法總體上還是有準(zhǔn)確率的，比如中國(guó)人臉識(shí)別公司大華的算法錯(cuò)誤率從沒(méi)有口罩的0.3%上升到有口罩的6%，但也有一些算法的錯(cuò)誤率上升到99%。
Rank One是一家在底特律等城市使用的人臉識(shí)別供應(yīng)商，在沒(méi)有口罩的情況下，錯(cuò)誤率為0.6%，而一旦數(shù)字化應(yīng)用口罩，錯(cuò)誤率為34.5%。5月，該公司開(kāi)始提供 “眼周識(shí)別”，號(hào)稱(chēng)可以只從眼睛和鼻子上識(shí)別人。
Rank One首席執(zhí)行官Brendan Klare表示，由于該機(jī)構(gòu)規(guī)定每個(gè)組織只能提交一份資料，因此該公司無(wú)法向NIST提交該算法。
“因此，NIST的口罩研究并不能反映我們?cè)诳谡执嬖诘那闆r下進(jìn)行識(shí)別的能力，”Klare在一封電子郵件中說(shuō)。
在學(xué)校和空軍基地使用的TrueFace，一旦加入口罩，其算法錯(cuò)誤率從0.9%上升到34.8%。該公司首席執(zhí)行官Shaun Moore8月12日對(duì)CNN表示，其研究人員正在研究一種更好的算法，用于檢測(cè)戴著口罩的人。TrueFace沒(méi)有回應(yīng)置評(píng)請(qǐng)求。
雖然每一種人臉識(shí)別算法在加入口罩后都遭受了更高的錯(cuò)誤率，但有些錯(cuò)誤率低至3%，這表明算法即使在人臉被遮住的情況下也不是不可能識(shí)別人。
口罩是限制新冠病毒傳播的行之有效的工具，世界各國(guó)政府已經(jīng)強(qiáng)制要求人們戴上口罩，以減少疫情的影響。健康專(zhuān)家預(yù)計(jì)，大多數(shù)人需要繼續(xù)佩戴口罩多年，因此需推動(dòng)人臉識(shí)別公司改進(jìn)算法。
NIST有一份關(guān)于口罩如何影響人臉識(shí)別算法的持續(xù)報(bào)告，使用其數(shù)據(jù)庫(kù)中的600萬(wàn)張圖像，并將口罩?jǐn)?shù)字化地添加到照片上。
如果NIST使用戴著口罩的人的真實(shí)照片，而不是數(shù)字添加的遮擋物，錯(cuò)誤率可能會(huì)更高，因?yàn)槲锢砜谡挚赡苡胁煌年幱?、紋理和圖案，也會(huì)混淆算法。
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