フェイスマスクが顔認識ソフトウェアを混乱させる、調査結果

(写真B. NIST経由のヘイズ)

顔認識技術は せいぜい物議を醸す 。パンデミック時代のマスクを追加すると、アルゴリズムは簡単に混乱します。 研究によると 米国国立標準技術研究所(NIST)から。



テストされた89のシステムのうち、最高のシステムでさえ、デジタルで適用されたマスクを、同じカバーされていない顔のコントロールポートレートに半分の時間で一致させることができませんでした。 報告 見つける。

「パンデミックの到来とともに、顔認識技術がマスクされた顔をどのように処理するかを理解する必要があります」と、共著者でNISTのコンピューター科学者であるMeiNganは述べています。 「私たちは、パンデミックの前に開発されたアルゴリズムが、フェイスマスクを着用している被験者によってどのように影響を受ける可能性があるかに焦点を当てることから始めました。今年の夏の後半には、マスクされた顔を念頭に置いて意図的に開発されたアルゴリズムの精度をテストする予定です。





研究チームは、さまざまなマスク形状を元の画像にデジタルで適用することにより、「1対1」のマッチング(スマートフォンのロック解除やパスポートチェックの場合のように、同じ人物の2枚の写真を比較)に対する各アルゴリズムの能力を調査しました。もちろん、実際のマスクは異なります(各人がマスクを着用する方法を理解しているように)。ほとんどの人は外科用または再利用可能な布製マスクを着用しますが、顔にバンダナを巻くだけの人もいます。一方、他の人はもう少し専門的なものを選びました。 NISTは、形状、色(水色または黒)、および鼻の被覆の違いを含む9つのバリエーションを実装しました。

「結果からいくつかの大まかな結論を引き出すことができますが、注意点があります」とNgan氏は説明します。 「これらのアルゴリズムはいずれもフェイスマスクを処理するように設計されていません。使用したマスクはデジタル作品であり、本物ではありません。」このことを念頭に置いて、この調査では、マスクされた顔の全体的な精度が「大幅に」低下していることが示唆されています。



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マスクされていない画像を使用すると、アルゴリズムの失敗率は約0.3%です。ただし、誰かの鼻と口を覆い、トップシステムでさえ5%の確率で三振します。その数は、「そうでなければ有能な」プログラムでは20〜50パーセントに達します。研究者はまた、暗くてフルカバーのマスクはアルゴリズムを最も混乱させる傾向があり、システムが顔の特徴を測定して比較する通常のプロセスを完了するのを妨げることを発見しました。

「フェイスマスクの精度に関しては、技術が向上し続けることを期待しています」とNgan氏は言います。 「しかし、これまでに取得したデータは、以前の[顔認識ベンダー]テストに共通するアイデアの1つを強調しています。つまり、個々のアルゴリズムのパフォーマンスは異なります。」今後、チームはフェイスマスクを考慮したプログラムをテストする予定です。将来の研究には、「1対多」の検索や、結果を広げるために設計された他の変形が含まれる予定です。

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