據(jù)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(zhǔn)地識別人的身份，但一項研究的最新結(jié)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(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)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(shè)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?nèi)匀荒軌驕?zhǔn)確識別人的身份。

7月，NIST發(fā)布了一份報告，指出口罩正在挫敗常規(guī)的人臉識別算法，錯誤率從5%到50%不等。NIST被廣泛認(rèn)為是人臉識別準(zhǔn)確率測試的權(quán)威機構(gòu)，并期望算法能在識別戴著口罩的人方面有所改進。研究發(fā)現(xiàn)。每個算法的錯誤率都出現(xiàn)了增長。雖然有些算法總體上還是有準(zhǔn)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(yīng)商，在沒有口罩的情況下，錯誤率為0.6%，而一旦數(shù)字化應(yīng)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(zhí)行官Brendan Klare表示，由于該機構(gòu)規(guī)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(xué)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(zhí)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(yīng)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(jīng)強制要求人們戴上口罩，以減少疫情的影響。健康專家預(yù)計，大多數(shù)人需要繼續(xù)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(guān)于口罩如何影響人臉識別算法的持續(xù)報告，使用其數(shù)據(jù)庫中的600萬張圖像，并將口罩?jǐn)?shù)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(shù)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。

關(guān)鍵詞： 人臉識別算法