Az Algoritmusokat Arcfelismerés Céljából Tesztelték Maszkokban - Alternatív Nézet

Az Algoritmusokat Arcfelismerés Céljából Tesztelték Maszkokban - Alternatív Nézet
Az Algoritmusokat Arcfelismerés Céljából Tesztelték Maszkokban - Alternatív Nézet

Videó: Az Algoritmusokat Arcfelismerés Céljából Tesztelték Maszkokban - Alternatív Nézet

Videó: Az Algoritmusokat Arcfelismerés Céljából Tesztelték Maszkokban - Alternatív Nézet
Videó: Arcok és képek 2024, Március
Anonim

Az eredmény általában várt volt, bár a hibaarány meglehetősen lenyűgöző.

Az Egyesült Államok Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézete tanulmányi sorozatot indított, amelynek célja annak feltárása, hogy az arcfelismerő algoritmusok maszk módban milyen jól működnek. A kérdés ma rendkívül releváns, és egyes gyártók szerint már kifejlesztettek olyan rendszereket, amelyek képesek felismerni az álarcos arcokat. A NIST azonban rendben indult és az első vizsgálatban 89 algoritmust tesztelt még a pandémiás kezdete előtt.

A teszt során több mint hatmillió fényképet használtunk, és az algoritmusoknak meg kellett határozniuk, hogy az ember egy képe megfelel-e a másiknak - ilyen esetekben a leggyakoribb feladat, különösen az okostelefonok kinyitására. A nehezebb feladattól - az egyikre az egész adatbázisban való megfelelés megtalálására - a kutatók úgy döntöttek, hogy megtagadják. A maszkok kilenc változatát, amelyek alakjától és színétől függően különböznek egymástól, a képeket digitálisan egymásra helyezték.

Ennek eredményeként a 89 algoritmus közül a legjobb is - amely általában 99,7% -os pontossággal ismerte fel az arcokat - tévedett, amikor az idő legalább 5% -át maszkokkal alkalmazta. A többség számára azonban a hibaarány 20% és 50% között volt.

Ennek fő oka az volt, hogy nincs információ az arcok megkülönböztető jellemzőiről, amelyek valóban szükségesek a felismerési algoritmusokhoz. Ugyanakkor a NIST szakemberei észrevették, hogy a maszk alakja és színe befolyásolja a hiba szintjét - minél nagyobb a maszk és minél magasabb az orra, annál nehezebb az algoritmus számára a kép felismerése. A hibák száma szintén nagyobb volt a fekete maszkok használatakor, de - amint maguk a tanulmány szerzői elismerik - nem volt elég idejük a "színes" kérdés alaposabb tanulmányozására.

A következő tanulmányban a NIST szakemberei új algoritmusokat kívánnak tesztelni, amelyek már tartalmazzák a maszkos arcok felismerésének funkcióját.