Медицинские маски ломают алгоритмы систем распознавания лиц

Защитные маски не только препятствуют распространению коронавирусной инфекции, но и затрудняют работу государственных систем распознавания лиц. Чем больше людей в масках, тем выше процент ошибки.

Фото: theverge.com

Специалисты национального института стандартов и технологий США (NIST) провели исследование и выяснили, что медицинские и тканевые маски увеличивают процент возможного сбоя системы на 5-50%. Людей в черных масках в среднем путают чаще, чем в синих и светлых.

Такие системы, как Face ID, используют 3D-моделирование лица по множеству точек — их обмануть сложнее. Но государственные системы распознавания лиц идентифицируют личность по схеме один к одному: приборы фиксируют величину носа, глаз, рта, их положение относительно друг друга, а затем сверяют полученные данные с фотографиями в паспорте или в других документах. Также существует система для массового наблюдения “один ко многим” — лица всей толпы одновременно сканируются и сопоставляются с изображениями в базе. Алгоритм “один к одному” точнее, чем второй. Однако чем больше закрыта нижняя часть лица и область носа, тем сложнее системе распознать человека в обоих случаях.

Министерство национальной безопасности США обеспокоено тем, что ношение масок может значительно снизить эффективность систем наблюдения и негативно повлиять на работу внутренних органов в целом. Поэтому компании по разработке компьютерного зрения работают над улучшением алгоритмов, чтобы алгоритмы различали людей, чьи лица закрыты даже на 40%.

Источник

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях