Nowości

Według najnowszych badań rządowych maski na twarz łamią algorytmy rozpoznawania twarzy

Maski na twarz są jednym z najlepszych środków ochrony przed rozprzestrzenianiem się COVID-19, ale ich coraz częstsze stosowanie ma drugi, niezamierzony efekt: łamanie algorytmów rozpoznawania twarzy.

Noszenie masek na twarz, które odpowiednio zakrywają usta i nos, powoduje, że poziom błędów niektórych z najczęściej używanych algorytmów rozpoznawania twarzy gwałtownie wzrasta do 5–50%, jak wykazało badanie przeprowadzone przez amerykański National Institute of Standards and Technology (NIST). . Czarne maski częściej powodowały błędy niż maski niebieskie, a im bardziej maska ​​była zakryta, tym trudniej algorytmom udało się zidentyfikować twarz.

„Wraz z nadejściem pandemii musimy zrozumieć, jak technologia rozpoznawania twarzy radzi sobie z zamaskowanymi twarzami” – powiedziała Mei Ngan, autorka raportu i informatyk NIST. „Zaczęliśmy od skupienia się na tym, jak algorytm opracowany przed pandemią mógł zostać dotknięty przez osoby noszące maski na twarz. Później tego lata planujemy przetestować dokładność algorytmów, które zostały celowo opracowane z myślą o zamaskowanych twarzach ”.

Przykładowe obrazy używane przez NIST do oceny dokładności różnych algorytmów rozpoznawania twarzy.
: B. Hayes / NIST

Algorytmy rozpoznawania twarzy, takie jak te testowane przez NIST, działają na zasadzie pomiaru odległości między cechami twarzy celu. Maski zmniejszają dokładność tych algorytmów, usuwając większość tych funkcji, chociaż niektóre nadal pozostają. Różni się to nieco od tego, jak działa rozpoznawanie twarzy, na przykład na iPhone’ach, które wykorzystują czujniki głębokości dla dodatkowego bezpieczeństwa, zapewniając, że algorytmy nie mogą zostać oszukane przez pokazanie aparatu obrazu (niebezpieczeństwo, które nie występuje w scenariuszach NIST dotyczy).

Chociaż istnieje wiele anegdotycznych dowodów na to, że maski na twarz utrudniają rozpoznawanie twarzy, badanie przeprowadzone przez NIST jest szczególnie rozstrzygające. NIST to agencja rządowa, której zadaniem jest ocena dokładności tych algorytmów (wraz z wieloma innymi systemami) dla rządu federalnego, a jej rankingi różnych dostawców są niezwykle wpływowe.

Warto zauważyć, że raport NIST testował tylko rodzaj rozpoznawania twarzy znany jako dopasowanie jeden do jednego. Jest to procedura stosowana w scenariuszach dotyczących przejść granicznych i kontroli paszportowych, w których algorytm sprawdza, czy twarz celu pasuje do jego identyfikatora. Różni się to od systemu rozpoznawania twarzy używanego do masowej inwigilacji, gdzie tłum jest skanowany w celu znalezienia w bazie danych pasujących do twarzy. Nazywa się to systemem jeden do wielu.

Chociaż raport NIST nie obejmuje systemów jeden do wielu, są one ogólnie uważane za bardziej podatne na błędy niż algorytmy jeden do jednego. Wykrywanie twarzy w tłumie jest trudniejsze, ponieważ nie można kontrolować kąta ani oświetlenia twarzy, a rozdzielczość jest ogólnie zmniejszona. To sugeruje, że jeśli maski na twarz łamią systemy jeden do jednego, prawdopodobnie łamią algorytmy jeden do wielu z co najmniej taką samą, ale prawdopodobnie większą częstotliwością.

To pasuje do raportów, które słyszeliśmy od wewnątrz rządu. Biuletyn wewnętrzny Departamentu Bezpieczeństwa Wewnętrznego Stanów Zjednoczonych na początku tego roku, o którym poinformował Przechwycenie, stwierdziła, że ​​agencja jest zaniepokojona „potencjalnym wpływem, jaki powszechne stosowanie masek ochronnych może mieć na operacje bezpieczeństwa, które obejmują systemy rozpoznawania twarzy”.

NEC przekształca siedzibę w Tokio w inteligentny budynek

Niektóre firmy twierdzą, że opracowały już nowe algorytmy rozpoznawania twarzy, które działają z maskami, tak jak w systemie firmy NEC powyżej.
: Tomohiro Ohsumi / Getty Images

Dla zwolenników prywatności będzie to mile widziana wiadomość. Wiele osób ostrzegało przed pośpiechem ze strony rządów na całym świecie, aby wprowadzić systemy rozpoznawania twarzy, pomimo mrożącego wpływu, jaki taka technologia wywiera na swobody obywatelskie oraz powszechnie uznanych uprzedzeń rasowych i płciowych tych systemów, które mają tendencję do gorszych wyników na każdym, nie biały mężczyzna.

W międzyczasie firmy, które budują technologię rozpoznawania twarzy, szybko dostosowują się do tego nowego świata, projektując algorytmy identyfikujące twarze na podstawie obszaru wokół oczu. Niektórzy dostawcy, jak wiodąca rosyjska firma NtechLab, twierdzą, że ich nowe algorytmy mogą identyfikować osoby, nawet jeśli mają na sobie kominiarkę. Takie twierdzenia nie są jednak do końca godne zaufania. Zwykle pochodzą z danych wewnętrznych, które można starannie wybrać, aby uzyskać pochlebne wyniki. Dlatego agencje zewnętrzne, takie jak NIST, zapewniają standardowe testy.

NIST twierdzi, że planuje przetestować specjalnie dostrojone algorytmy rozpoznawania twarzy dla osób noszących maski jeszcze w tym roku, a także zbadać skuteczność systemów „jeden do wielu”. Agencja spodziewa się, że mimo problemów związanych z maskami technologia przetrwa. „Jeśli chodzi o dokładność masek na twarz, spodziewamy się, że technologia będzie się nadal doskonalić” – powiedział Ngan.

Zostaw komentarz

Maciek Luboński
Z wykształcenia jestem kucharzem , ale to nie przeszkadza mi pisać dla Was tekstów z wielu ciekawych dziedzin , których sam jestem fanem.Piszę dużo i często nie na tak jak trzeba , ale co z tego skoro tak naprawdę liczy się pasja.

Najlepsze recenzje

Video

gallery

Facebook