Klíčové jídlo
- Algoritmy rozpoznávání obličeje se zlepšují při čtení obličejů se zapnutými maskami.
- Nová studie uvádí omezení, jak může algoritmus číst obličejovou masku, například barvu a tvar masky.
- Odborníci tvrdí, že odvětví rozpoznávání obličeje aktivně pracuje na zahrnutí obličejových masek do svých algoritmů.
Mnoho průmyslových odvětví se muselo přizpůsobit pandemii, včetně odvětví rozpoznávání obličeje. Odborníci tvrdí, že technologie se pomalu zlepšuje v rozpoznávání lidí, kteří nosí obličejové masky. Nová zpráva zveřejněná Národním institutem pro standardy a technologie (NIST) ukazuje výsledky 65 nových algoritmů rozpoznávání obličeje vytvořených po zahájení pandemie COVID-19 a také 87 předpandemických algoritmů. Zpráva odhalila, že vývojáři softwaru se zdokonalují ve vývoji algoritmů, které rozpoznávají maskované tváře, dokonce jsou stejně přesné jako běžné algoritmy rozpoznávání obličeje. „Zatímco několik předpandemických algoritmů stále zůstává na maskovaných fotografiích nejpřesnějších, někteří vývojáři po pandemii předložili algoritmy vykazující výrazně lepší přesnost a nyní patří mezi nejpřesnější v našem testu,“ uvádí se ve zprávě.
Co studie zjistila
Studie byla druhou svého druhu provedenou NIST se stejným souborem dat, který měl testovat algoritmy rozpoznávání obličeje a jejich přesnost za přítomnosti obličejových masek. Autoři zprávy použili 6,2 milionu fotografií a na tyto obrázky použili simulace různých kombinací digitálních masek. Řekl Mei Ngan, spoluautor zprávy a počítačový vědec z NIST Záchranný drát v telefonickém rozhovoru, že přítomnost obličejových masek v podstatě vrátila technologii rozpoznávání obličeje zpět asi na dva až tři roky. „Míra chyb je kdekoli mezi 2,5% a 5% – srovnatelná s tím, kde byla v roce 2017 nejmodernější technologie,“ uvedla. Předchozí zpráva NIST publikovaná v červenci se zabývala výkonem algoritmů rozpoznávání obličeje předložených před březnem 2020, předtím, než Světová zdravotnická organizace vyhlásila globální pandemii. Tato první studie zjistila chybovost těchto předpandemických algoritmů mezi 5% a 50%.
I když se tyto algoritmy zlepšují ve čtení maskovaných tváří, novější studie zjistila, že na chybovost mají vliv některé faktory, například barva masky (tmavší masky jako červená nebo černá mají vyšší chybovost) a tvar masky (kulatější maska tvary mají nižší chybovost). Ngan řekl, že algoritmy používají viditelnou část něčí tváře, jako je oblast kolem očí a čela, k rozpoznání obličejových rysů, spíše než k přečtení samotné masky.
Budoucnost rozpoznávání obličeje a obličejových masek
Ngan uvedla, že je zřejmé, že vývojáři významně vylepšili své algoritmy rozpoznávání obličeje, pokud jde o obličejové masky. „Je zjevně nutné, aby systémy rozpoznávání obličeje fungovaly pod omezeními nošení obličejových masek,“ řekla. „Vzhledem k tomu, co děláme, a výsledkům naší nedávné studie vidíme, že odvětví rozpoznávání obličeje aktivně pracuje na zahrnutí obličejových masek do svých algoritmů.“ Vzhledem k tomu, že se technologie vylepšuje, znamená to, že bude snazší dělat věci, jako je odemykání telefonů při nošení obličejové masky, ale pokud jde o postup rozpoznávání obličeje, má to další důsledky.
Četné studie ukazují, že se obecně uvádí, že rozpoznávání obličeje nesprávně identifikuje nesprávnou osobu a má rasové předsudky. Studie NIST z roku 2019 zjistila, že technologie rozpoznávání obličeje chybně identifikuje černochy a asijské lidi až stokrát častěji než bělochy. I když se technologie při čtení obličejových masek zlepšuje, procento chyb – bez ohledu na to, jak malé – může stále představovat problém při nesprávné identifikaci osoby, která nosí obličejovou masku. Zatímco nejnovější zpráva NIST ukazuje, že algoritmy se zlepšují při zvládání úkolu obličejové masky, Ngan uvedla, že až čas ukáže, zda právě tam směřuje budoucnost rozpoznávání obličeje v době pandemie. „Možná můžeme očekávat další snížení chyb, nebo možná vývojáři najdou omezení množství jedinečných informací v nemaskované oblasti,“ řekla Ngan.
