Klíčové poznatky
- Algoritmy rozpoznávání obličejů se zdokonalují ve čtení obličejů s maskami.
- Nová studie ukazuje omezení toho, jak může algoritmus číst obličejovou masku, jako je barva a tvar masky.
- Odborníci tvrdí, že průmysl rozpoznávání obličeje aktivně pracuje na zahrnutí obličejových masek do svých algoritmů.
Mnoho odvětví se potřebovalo přizpůsobit pandemii, včetně odvětví rozpoznávání obličejů. Odborníci tvrdí, že technologie se pomalu zlepšuje v rozpoznávání lidí s obličejovými maskami.
Nová zpráva zveřejněná Národním institutem pro standardy a technologie (NIST) ukazuje výsledky 65 nových algoritmů rozpoznávání obličeje vytvořených po začátku pandemie COVID-19 a také 87 algoritmů předložených před pandemií. Zpráva odhalila, že vývojáři softwaru se zdokonalují ve vývoji algoritmů, které rozpoznávají maskované obličeje, dokonce jsou stejně přesné jako běžné algoritmy rozpoznávání obličejů.
„Zatímco několik předpandemických algoritmů stále zůstává v rámci nejpřesnějších na maskovaných fotografiích, někteří vývojáři předložili algoritmy po pandemii, které vykazují výrazně lepší přesnost a nyní patří mezi nejpřesnější v našem testu,“píše se ve zprávě.
Co studie zjistila
Studie byla druhá svého druhu, kterou provedla organizace NIST se stejným souborem dat, který měl testovat algoritmy rozpoznávání obličeje a jejich přesnost v přítomnosti obličejových masek. Autoři zprávy použili 6,2 milionu fotografií a na tyto snímky aplikovali simulace různých kombinací digitálních masek.
Mei Ngan, spoluautor zprávy a počítačový vědec z NIST, řekl Lifewire v telefonickém rozhovoru, že přítomnost obličejových masek v podstatě vrátila technologii rozpoznávání obličeje asi o dva až tři roky zpět.
„Chybovost je kdekoli mezi 2,5 % a 5 % – srovnatelné s tím, kde byly nejmodernější technologie v roce 2017,“řekla.
Předchozí zpráva NIST zveřejněná v červenci se zabývala výkonem algoritmů rozpoznávání obličeje předložených před březnem 2020, tedy před vyhlášením celosvětové pandemie Světovou zdravotnickou organizací. Tato první studie zjistila, že chybovost těchto předpandemických algoritmů je mezi 5 % a 50 %.
I když se tyto algoritmy zlepšují při čtení maskovaných obličejů, novější studie zjistila, že některé faktory ovlivňují chybovost, jako je barva masky (tmavší masky jako červená nebo černá mají vyšší chybovost) a způsob masky je tvarovaný (kulatější tvary masky mají nižší chybovost).
Ngan řekl, že algoritmy používají viditelnou část něčí tváře, jako je oblast kolem očí a čela, k rozpoznání rysů obličeje, spíše než čtení přes masku samotnou.
Budoucnost rozpoznávání obličeje a obličejových masek
Ngan řekl, že je zřejmé, že vývojáři výrazně zlepšili své algoritmy rozpoznávání obličeje, pokud jde o obličejové masky.
„Je zjevně potřeba, aby systémy rozpoznávání obličeje fungovaly pod omezením nošení obličejových masek,“řekla. „Vzhledem k tomu, co děláme, a výsledkům naší nedávné studie vidíme, že průmysl rozpoznávání obličeje aktivně pracuje na zahrnutí obličejových masek do svých algoritmů.“
Jelikož se technologie zdokonaluje, znamená to, že bude snazší dělat věci, jako je odemykání našich telefonů s obličejovou maskou, ale pokud jde o pokrok v rozpoznávání obličeje tímto způsobem, má to i další důsledky.
Četné studie ukazují, že rozpoznávání obličeje je široce hlášeno, že nesprávně identifikuje nesprávnou osobu a má rasové předsudky. Studie NIST z roku 2019 zjistila, že technologie rozpoznávání obličeje chybně identifikuje černochy a Asiaty až 100krát častěji než bílé lidi.
I když se technologie ve čtení obličejových masek zdokonaluje, procento chyb – bez ohledu na to, jak malé – by stále mohlo být důvodem k nesprávné identifikaci osoby s obličejovou maskou.
Zatímco nejnovější zpráva NIST ukazuje, že algoritmy se zlepšují při zvládání úlohy masky na obličej, Ngan řekl, že jen čas ukáže, zda se budoucnost rozpoznávání obličeje v době pandemie skutečně ubírá.
"Možná můžeme očekávat další snížení chyb, nebo možná vývojáři najdou omezení množství jedinečných informací v nezamaskované oblasti," řekl Ngan.
