Sleutel wegneemetes
- Gesigsherkenningsalgoritmes word beter om gesigte met maskers op te lees.
- 'n Nuwe studie wys beperkings op hoe 'n algoritme 'n gesigmasker kan lees, soos die masker se kleur en vorm.
- Kenners sê die gesigsherkenningsbedryf werk aktief daaraan om gesigmaskers by hul algoritmes in te sluit.
Baie nywerhede moes by die pandemie aanpas, insluitend die gesigsherkenningsbedryf. Kenners sê die tegnologie word stadigaan beter om mense te herken wat gesigmaskers dra.
'n Nuwe verslag wat deur die Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie (NIST) gepubliseer is, toon die resultate van 65 nuwe gesigsherkenningsalgoritmes wat na die aanvang van die COVID-19-pandemie geskep is, sowel as 87 algoritmes wat pre-pandemie ingedien is. Die verslag het aan die lig gebring dat sagteware-ontwikkelaars beter word om algoritmes te ontwikkel wat gemaskerde gesigte herken, en selfs so akkuraat soos gewone gesigsherkenningsalgoritmes word.
"Terwyl 'n paar pre-pandemiese algoritmes steeds binne die akkuraatste op gemaskerde foto's bly, het sommige ontwikkelaars algoritmes ingedien na die pandemie wat aansienlik verbeterde akkuraatheid toon en is nou van die akkuraatste in ons toets," lui die verslag.
Wat die studie gevind het
Die studie was die tweede van sy soort wat deur NIST uitgevoer is met dieselfde datastel wat bedoel is om gesigsherkenningsalgoritmes en hul akkuraatheid in die teenwoordigheid van gesigmaskers te toets. Die skrywers van die verslag het 6,2 miljoen foto's gebruik en simulasies van verskeie digitale maskerkombinasies op hierdie beelde toegepas.
Mei Ngan, 'n mede-outeur van die verslag en rekenaarwetenskaplike by NIST, het in 'n telefoononderhoud aan Lifewire gesê dat die teenwoordigheid van gesigmaskers in wese gesigsherkenningstegnologie sowat twee tot drie jaar teruggeneem het.
"Foutkoerse is enigsins tussen 2,5% en 5%-vergelykbaar met waar die nuutste tegnologie in 2017 was," het sy gesê.
'n Vorige verslag van NIST wat in Julie gepubliseer is, het gekyk na die prestasie van gesigsherkenningsalgoritmes wat voor Maart 2020 ingedien is, voordat die Wêreldgesondheidsorganisasie 'n wêreldwye pandemie verklaar het. Hierdie eerste studie het bevind die foutkoers van hierdie pre-pandemiese algoritmes is tussen 5% en 50%.
Selfs al word hierdie algoritmes beter om gemaskerde gesigte te lees, het die meer onlangse studie bevind dat sommige faktore die foutkoers beïnvloed, soos maskerkleur (donkerder maskers soos rooi of swart het hoër foutkoerse) en hoe die masker is gevorm (ronder maskervorms het laer foutkoerse).
Ngan het gesê die algoritmes gebruik die sigbare deel van iemand se gesig, soos die streek rondom die oë en die voorkop, om gelaatstrekke te herken eerder as om deur die masker self te lees.
Die toekoms van gesigsherkenning en gesigmaskers
Ngan het gesê dit is duidelik dat ontwikkelaars aansienlike verbeterings met hul gesigsherkenningsalgoritmes aangebring het wanneer dit by gesigmaskers kom.
"Daar is duidelik 'n behoefte aan gesigsherkenningstelsels om te funksioneer onder die beperkinge van die dra van gesigmaskers," het sy gesê. "Gegewe die goed wat ons gedoen het en die uitkomste van ons onlangse studie, sien ons dat die gesigsherkenningsbedryf aktief werk om gesigmaskers in hul algoritmes in te sluit."
Aangesien die tegnologie verbeter, beteken dit dat dit makliker sal wees om dinge te doen soos om ons fone te ontsluit terwyl ons 'n gesigmasker dra, maar daar is ander implikasies wanneer dit kom by gesigsherkenning wat op hierdie manier vorder.
Verskeie studies toon dat gesigsherkenning wyd gerapporteer word om die verkeerde persoon verkeerd te identifiseer en rassevooroordele het.’n Studie van 2019 deur die NIST het bevind dat gesigsherkenningstegnologie swart en Asiatiese mense tot 100 keer meer dikwels as wit mense verkeerd identifiseer.
Selfs al word die tegnologie beter met die lees van gesigmaskers, kan die foutpersentasie - maak nie saak hoe klein ook al - steeds 'n bekommernis wees vir die verkeerde identifikasie van 'n persoon wat 'n gesigmasker dra.
Terwyl die mees onlangse NIST-verslag toon dat algoritmes beter word om die gesigmaskertaak te hanteer, het Ngan gesê net tyd sal leer of dit werklik is waarheen die toekoms van gesigsherkenning gedurende pandemietye gaan.
"Miskien kan ons verdere foutvermindering verwag, of dalk vind ontwikkelaars dalk beperkings op die hoeveelheid unieke inligting in die ontmaskerde streek," het Ngan gesê.
