Nawet najlepsze algorytmy mają problemy z rozpoznaniem osób z maseczką

Podobne tematy

Zalety i wady oprogramowania open source

Coraz więcej organizacji (uniwersytetów, organizacji użytku publicznego, instytucji rządowych i innych) korzysta z technologii open source do tworzenia swoich...

NAVITEL MSR550 NV – budżetowa kamera z sensorem Night Vision

Firma NAVITEL prezentuje nowy wideorejestrator. Model MSR550 NV to następca kamery MSR500. Został wyposażony w zaawansowany sensor Night Vision,...

Czego można dowiedzieć się o konsumentach na podstawie paragonów?

Drugi kwartał roku był dużym wyzwaniem dla wielu sklepów i sieci handlowych, które niemal z dnia na dzień straciły...

W dobie pandemii i obowiązku zasłaniania twarzy nie tylko ludziom trudno rozpoznać znajomych. Problem mają również kamery z zaawansowanymi algorytmami wykrywania twarzy. Najnowszy raport wskazuje, że podczas próby identyfikacji zamaskowanych osób nawet najlepsze komercyjne systemy rozpoznawania twarzy osiągają wskaźnik błędów sięgający 50 proc. W idealnych warunkach wskaźnik awaryjności wynosi tylko około 0,3 proc.

Maski, które zasłaniają twarz, są według WHO jednym z najlepszych środków ochrony przed rozprzestrzenianiem się koronawirusa, z drugiej jednak strony mogą stanowić istotne zagrożenie dla bezpieczeństwa. W wewnętrznym biuletynie Departamentu Bezpieczeństwa Wewnętrznego Stanów Zjednoczonych na początku 2020 roku, opublikowanym przez „The Intercept”, stwierdzono, że agencja jest zaniepokojona potencjalnym wpływem, jaki może mieć powszechne stosowanie masek ochronnych na bezpieczeństwo kraju.

Te obawy potwierdza niedawny raport amerykańskiego National Institute of Standards and Technology (NIST). Agencja twierdzi, że zeskanowała 6,2 mln zdjęć około 1 mln ludzi przy użyciu 89 algorytmów. Badanie wykazało, że nawet najlepsze komercyjne systemy rozpoznawania twarzy mają wskaźnik błędów sięgający od 5 proc. do nawet 50 proc. przypadków.

– Wraz z nadejściem pandemii musimy zrozumieć, w jaki sposób technologia rozpoznawania twarzy radzi sobie z zamaskowanymi twarzami tłumaczy Mei Ngan, naukowiec NIST i autorka raportu. – Zaczęliśmy od skupienia się na tym, jak na algorytm opracowany przed pandemią wpłynęło noszenie masek. Później tego lata planujemy przetestować dokładność algorytmów, które zostały celowo opracowane z myślą o zamaskowanych twarzach.

Większość algorytmów rozpoznaje twarze, badając odległości pomiędzy określonymi  punktami. Maski uniemożliwiały taki pomiar, stąd ogromna liczba błędów. Dotychczas, jak podaje NIST, w idealnych warunkach wskaźnik awaryjności najlepszych systemów rozpoznawania twarzy wynosił zaledwie 0,3 proc., chociaż badania wykazały znaczne różnice w zależności od rasy, płci i wieku.

– Większość systemów rozpoznawania twarzy nie obejmuje masek na twarz lub innych sposobów zakrywania. Pandemia SARS-CoV-2 zwiększa zapotrzebowanie na uwierzytelnianie osób noszących maski, np. w środowiskach imigracyjnych, bez potrzeby zdejmowania ich przez badanych. Tworzy to problem z rozpoznawaniem twarzy, ponieważ jej zasłonięte części –usta i nos – zawierają wzorce przydatne zarówno do jej rozpoznania, jak i wykrywania piszą autorzy raportu z NIST.

Jeszcze przed pandemią koronawirusa niektóre rządy szukały technologii, która umożliwiłaby rozpoznawanie ludzi noszących maski. Podczas protestów w Hongkongu rząd zakazał zakrywania twarzy podczas publicznych zgromadzeń i ostrzegł przed potencjalnym więzieniem za odmowę usunięcia maski na rozkaz policjanta.

W okresie pandemii coraz więcej firm testuje rozwiązania, które mają pozwolić na identyfikację nawet przy zasłoniętej twarzy. Przykładowo rosyjska firma NtechLab przekonuje że jej nowo opracowany algorytm może zidentyfikować daną osobę, nawet jeśli ma na sobie kominiarkę, badając wyłącznie obszar wokół oczu. Brakuje jednak na razie dowodów, że taki system będzie działać prawidłowo.

– W zakresie dokładności algorytmów rozpoznających twarze zakryte maskami technologia będzie się nadal doskonalić przekonuje Mei Ngan.

- Reklama -

Gorące tematy

- Reklama -
Używamy plików cookie, aby zapewnić lepszą jakość przeglądania. Kontynuując korzystanie z tej witryny, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie.
Używamy plików cookie, aby zapewnić lepszą jakość przeglądania. Kontynuując korzystanie z tej witryny, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie.