人臉識別系統越來越善於識別蒙面人
美國國家標準與技術研究所（NIST）週二公佈的資料顯示，人臉識別演算法在識別面具中的人臉方面越來越好。透過對150多種不同的人臉識別演算法進行獨立測試，這份新的報告表明，對於人臉識別系統來說，口罩可能不像最初認為的那樣是個大問題。
供應商自願將其面部識別演算法提交給NIST進行測試，作為面部識別供應商測試（FRVT）的一部分。在提交每個演算法時，該研究所會滾動公佈這些測試的結果。今年7月，當NIST首次研究面具對人臉識別的影響時，發現演算法在識別帶面具的人臉方面並不是很好。不出所料，當鼻子和嘴巴都被遮住的時候，很難認出一張臉。
NIST的報告主要關注假不匹配率（FNMR），這是一種衡量有多少匹配的人臉在沒有觸發警報的情況下透過演算法的方法。今年7月，一些演算法在面對蒙面人的影象時，錯誤率飆升至5%至50%。
但是，這種流行病給了開發者足夠的時間來關注面具問題，NIST的資料顯示，人臉識別演算法在處理蒙面人臉方面越來越好。如果沒有遮罩，最好的演算法的錯誤匹配率大約為0.3%——但當戴上高覆蓋率的遮罩時，這個數字仍然上升到5%。
報告寫道：“雖然一些大流行前的演算法仍然保持在蒙面照片上最精確的範圍內，但一些開發者在大流行後提交的演算法顯示出顯著提高的準確性，現在是我們測試中最精確的演算法之一。”。
NIST的面部識別測試排行榜證實了這一說法。八種不同的演算法現在將錯誤的不匹配率控制在0.05%以下。這八份報告中有六份是在7月份第一份報告發表後提交給NIST的。
作者注意到這項研究的一些侷限性。特別是，雖然測試使用的是真實**持有人的照片和實際過境照片，但沒有使用蒙面人臉的實際影象。為了方便起見，NIST的研究人員用數字掩模來確保樣品的一致性。報告指出，結果是，“我們無法對色彩、設計、形狀、質地、樂隊和口罩佩戴方式的無盡變化進行詳盡的模擬。”。數字口罩是一種覆蓋整個面部的藍色外科口罩，但測試人員注意到，根據口罩在臉上的高度，其效能有很大的不同。
作為生物識別出境計劃的一部分，美國在陸地和空中邊境都採用面部識別技術，將旅行者與**或護照照片進行匹配。NIST的資料來自**持有者，他們對移民過程中收集的生物特徵資訊幾乎沒有隱私權。
- 發表於 2021-04-16 23:11
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