Das Tragen von Masken stumpft Gesichtserkennungsalgorithmen

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Die Gesichtserkennung leidet unter schweren Zeiten aufgrund von Gesichtsmasken, aber es ist nur eine Frage der Zeit, bis Algorithmen entwickelt werden, die Ganzkörpermerkmale wie Herzschlag, Gang, Größe usw. hinzufügen. ⁃ TN Editor

Viele Gesichtserkennungsunternehmen haben behauptet, sie könnten Personen sogar punktgenau identifizieren während sie Gesichtsmasken tragen, Aber die neueste Ergebnisse einer Studie zeigen, dass die Abdeckungen die Fehlerraten dramatisch erhöhen.

In einem Update am Dienstag untersuchte das US-amerikanische National Institute of Standards and Technology 41 Gesichtserkennungsalgorithmen, die nach der Erklärung der COVID-19-Pandemie Mitte März eingereicht wurden. Viele dieser Algorithmen wurden unter Berücksichtigung von Gesichtsmasken entwickelt und behaupteten, dass sie Menschen immer noch genau identifizieren konnten, selbst wenn die Hälfte ihres Gesichts bedeckt war.

Im Juli veröffentlichte NIST einen Bericht, in dem festgestellt wurde, dass Gesichtsmasken die regulären Gesichtserkennungsalgorithmen mit vereiteln Fehlerraten zwischen 5% und 50%. NIST gilt allgemein als die führende Autorität für die Prüfung der Gesichtserkennungsgenauigkeit und erwartet, dass Algorithmen die Identifizierung von Personen in Gesichtsmasken verbessern.

Dieser Tag steht noch bevor, da jeder Algorithmus einen geringfügigen Anstieg der Fehlerraten verzeichnete, sobald Masken ins Bild kamen. Während einige Algorithmen insgesamt immer noch genau waren, wie die Algorithmusfehlerrate des chinesischen Gesichtserkennungsunternehmens Dahua, die von 0.3% ohne Masken auf 6% mit Masken stieg, hatten andere eine Fehlerrate von bis zu 99%.

Rank One, ein Anbieter von Gesichtserkennung in Städten wie Detroit verwendethatte eine Fehlerrate von 0.6% ohne Masken und eine Fehlerrate von 34.5%, sobald Masken digital angewendet wurden. Im Mai begann das Unternehmen, „periokulare Erkennung, “Die behauptete, Menschen direkt vor Augen und Nase identifizieren zu können.

Brendan Klare, CEO von Rang XNUMX, sagte, das Unternehmen sei nicht in der Lage, diesen Algorithmus bei NIST einzureichen, da die Agentur auf eine Einreichung pro Organisation beschränkt sei.

"Daher spiegelt die NIST-Maskenstudie nicht unsere Fähigkeit wider, eine Identifizierung in Gegenwart von Masken durchzuführen", sagte Klare in einer E-Mail.

TrueFace, das ist in Schulen verwendet und auf Luftwaffenstützpunkten stieg die Algorithmusfehlerrate von 0.9% auf 34.8%, sobald Masken hinzugefügt wurden. Der CEO des Unternehmens, Shaun Moore, sagte CNN am 12. August dass seine Forscher an einem besseren Algorithmus für die Erkennung jenseits von Masken arbeiteten.

TrueFace hat auf eine Anfrage nach einem Kommentar nicht geantwortet.

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