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      研究發現戴口罩會大幅增加人臉識別算法的錯誤率

      2020-08-26 11:53:31 來源:cnBeta
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      [摘要] 一旦加入口罩,其算法錯誤率從0.9%上升到34.8%。

         據外媒CNET報道,許多人臉識別公司都宣稱,即使在戴著口罩的情況下,他們也能精準地識別人的身份,但一項研究的最新結果顯示,有了遮擋物后這些算法的錯誤率正在急劇增加。在周二的更新中,美國國家標準與技術研究所(NIST)研究了3月中旬COVID-19大流行宣布后提交的41種人臉識別算法。其中許多算法在設計時都考慮到了口罩問題,并聲稱即使在半邊臉被遮住的情況下,它們仍然能夠準確識別人的身份。

        7月,NIST發布了一份報告,指出口罩正在挫敗常規的人臉識別算法,錯誤率從5%到50%不等。NIST被廣泛認為是人臉識別準確率測試的權威機構,并期望算法能在識別戴著口罩的人方面有所改進。研究發現。每個算法的錯誤率都出現了增長。雖然有些算法總體上還是有準確率的,比如中國人臉識別公司大華的算法錯誤率從沒有口罩的0.3%上升到有口罩的6%,但也有一些算法的錯誤率上升到99%。

        Rank One是一家在底特律等城市使用的人臉識別供應商,在沒有口罩的情況下,錯誤率為0.6%,而一旦數字化應用口罩,錯誤率為34.5%。5月,該公司開始提供 “眼周識別”,號稱可以只從眼睛和鼻子上識別人。

        Rank One首席執行官Brendan Klare表示,由于該機構規定每個組織只能提交一份資料,因此該公司無法向NIST提交該算法。

        “因此,NIST的口罩研究并不能反映我們在口罩存在的情況下進行識別的能力,”Klare在一封電子郵件中說。

        在學校和空軍基地使用的TrueFace,一旦加入口罩,其算法錯誤率從0.9%上升到34.8%。該公司首席執行官Shaun Moore8月12日對CNN表示,其研究人員正在研究一種更好的算法,用于檢測戴著口罩的人。TrueFace沒有回應置評請求。

        雖然每一種人臉識別算法在加入口罩后都遭受了更高的錯誤率,但有些錯誤率低至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,世界各國政府已經強制要求人們戴上口罩,以減少疫情的影響。健康專家預計,大多數人需要繼續佩戴口罩多年,因此需推動人臉識別公司改進算法。

        NIST有一份關于口罩如何影響人臉識別算法的持續報告,使用其數據庫中的600萬張圖像,并將口罩數字化地添加到照片上。

        如果NIST使用戴著口罩的人的真實照片,而不是數字添加的遮擋物,錯誤率可能會更高,因為物理口罩可能有不同的陰影、紋理和圖案,也會混淆算法。


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      [責任編輯:曾凌霄]

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