Большой брат ослеп. Исследование показало, что маски блокируют технологию распознавания лиц

Алгоритмы распознавания лиц столкнулись с серьезной проблемой, которую породила пандемия коронавируса.

Новое исследование Национального института стандартов и технологий США (NIST) проверило, насколько точны коммерческие алгоритмы распознавания лиц при идентификации людей в защитных масках. Об этом сообщает New Atlas.

Результаты показали, что некоторые коммерчески используемые системы не могли аутентифицировать лица в масках в 50% случаев. С учетом пандемии коронавируса, возникают новые вопросы о том, как ношение масок повлияет на точность распознавания лиц. Еще в мае службы нацбезопасности США распространили внутреннюю информацию, в которой выразили обеспокоенность по поводу влияния масок для лица на точность работы систем.

"Мы считаем, что системы распознавания лиц, используемые для поддержки операций по безопасности в общественных местах, будут менее эффективными, когда практикуется публичное ношение масок для ограничения распространения COVID-19", – говорилось в документе, опубликованном в СМИ.

В документе также отмечалось, что такая уязвимость может быть использована злоумышленниками, чтобы избежать наказания.

Новое исследование было проведено Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST). Эксперты проанализировали 89 коммерчески доступных систем распознавания лиц.

"С приходом пандемии нам необходимо понять, как технология распознавания лиц работает с лицами в масках. Мы начали с того, что сосредоточились на том, как алгоритм, разработанный до пандемии, может работать с субъектами в масках. Позже этим летом мы планируем проверить точность алгоритмов, которые были специально разработаны с учетом маскировки лиц", – говорит ученый из NIST Мей Нган.

Тесты включали непосредственное сопоставление изображения лица с другими фото того же человека из базы данных. Отмечается, что такой тест является самым простым и менее подвержен ошибкам, чем более крупные системы, которые сканируют лица больших групп людей.

Исследование показало, что даже самый точный алгоритм распознавания лиц не справился с поставленной задачей. Лучшая система, протестированная в исследовании, демонстрировало 5-процентную частоту отказов, в сравнении с обычными 0,3%. Другие алгоритмы не могли идентифицировать лица в масках в 20-50% случаев.

Кроме этого, выяснилось, что чем ближе к переносице находится маска, тем сложнее идентифицировать личность. Цвет маски также имел значение. Черные маски усложняли процесс распознавания лиц, чем синие хирургические.

Эксперимент также показал, что маски для лица значительно увеличивали частоту ложноотрицательных результатов, но не ложноположительных. По словам ученых, это означает, что алгоритмы не путали людей, а просто не могли определить личность человека.

В связи с этим, технологические компании уже стремятся адаптировать свои алгоритмы к новой реальности. Еще в марте одна из ключевых китайских компаний заявила, что модернизировала свои системы под работу с лицами в масках. Американские компании также пытаются усовершенствовать программы, тестируя и настраивая алгоритмы.