人脸识别系统越来越善于识别蒙面人

美国国家标准与技术研究所(NIST)周二公布的数据显示,人脸识别算法在识别面具中的人脸方面越来越好。通过对150多种不同的人脸识别算法进行独立测试,这份新的报告表明,对于人脸识别系统来说,口罩可能不像最初认为的那样是个大问题。...

美国国家标准与技术研究所(NIST)周二公布的数据显示,人脸识别算法在识别面具中的人脸方面越来越好。通过对150多种不同的人脸识别算法进行独立测试,这份新的报告表明,对于人脸识别系统来说,口罩可能不像最初认为的那样是个大问题。

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供应商自愿将其面部识别算法提交给NIST进行测试,作为面部识别供应商测试(FRVT)的一部分。在提交每个算法时,该研究所会滚动公布这些测试的结果。今年7月,当NIST首次研究面具对人脸识别的影响时,发现算法在识别带面具的人脸方面并不是很好。不出所料,当鼻子和嘴巴都被遮住的时候,很难认出一张脸。

NIST的报告主要关注假不匹配率(FNMR),这是一种衡量有多少匹配的人脸在没有触发警报的情况下通过算法的方法。今年7月,一些算法在面对蒙面人的图像时,错误率飙升至5%至50%。

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但是,这种流行病给了开发者足够的时间来关注面具问题,NIST的数据显示,人脸识别算法在处理蒙面人脸方面越来越好。如果没有遮罩,最好的算法的错误匹配率大约为0.3%——但当戴上高覆盖率的遮罩时,这个数字仍然上升到5%。

报告写道:“虽然一些大流行前的算法仍然保持在蒙面照片上最精确的范围内,但一些开发者在大流行后提交的算法显示出显著提高的准确性,现在是我们测试中最精确的算法之一。”。

NIST的面部识别测试排行榜证实了这一说法。八种不同的算法现在将错误的不匹配率控制在0.05%以下。这八份报告中有六份是在7月份第一份报告发表后提交给NIST的。

作者注意到这项研究的一些局限性。特别是,虽然测试使用的是真实**持有人的照片和实际过境照片,但没有使用蒙面人脸的实际图像。为了方便起见,NIST的研究人员用数字掩模来确保样品的一致性。报告指出,结果是,“我们无法对色彩、设计、形状、质地、乐队和口罩佩戴方式的无尽变化进行详尽的模拟。”。数字口罩是一种覆盖整个面部的蓝色外科口罩,但测试人员注意到,根据口罩在脸上的高度,其性能有很大的不同。

作为生物识别出境计划的一部分,美国在陆地和空中边境都采用面部识别技术,将旅行者与**或护照照片进行匹配。NIST的数据来自**持有者,他们对移民过程中收集的生物特征信息几乎没有隐私权。

  • 发表于 2021-04-16 23:11
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  • 分类:互联网

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muci2764851
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