Исследование правительства США обнаружило что маски для лица блокируют технологию распознавания лиц

Новое исследование Национального института стандартов и технологий (NIST) проверило, насколько точны коммерческие алгоритмы распознавания лиц при идентификации людей, носящих защитные маски. Исследование показывает, что некоторые коммерчески используемые системы не могут аутентифицировать лица под масками в 50 процентах случаев.

Новая проблема распознавания лиц

В последние несколько лет все более широкое использование правоохранительными органами зарождающейся технологии распознавания лиц привело к значительным общественным дискуссиям об эффективности этой технологии и отсутствии контроля за ее использованием.

Несколько городов в Соединенных Штатах полностью запретили использование технологии распознавания лиц, в то время как Американский союз гражданских свобод (ACLU) добивается большей прозрачности в отношении того, где и как используется данная технология.

С учетом того, что эпидемиологическая ситуация с COVID-19 означает, что большинство людей во всем мире в настоящее время публично носят маски для лица, возникают новые вопросы о том, как это повлияет на технологию распознавания лиц. Недавний отчет в «Перехвате» выявил утечку памятки Национальной безопасности от конца мая, в которой выражалась обеспокоенность по поводу влияния ношения маски на точность распознавания лиц.

«Мы оцениваем, что системы распознавания лиц, используемые для поддержки операций безопасности в общественных местах, будут менее эффективными, в то время как широкое публичное использование лицевых масок, в том числе частичное и полное покрытие лица, практикуется общественностью для ограничения распространения Covid-19». В документе отмечается, что вызывающие обеспокоенность "насильственные противники" могут намеренно использовать защитные маски для лица, чтобы избежать обнаружения правоохранительных органов.

Исследования и тесты

Новое исследование будет первым серии исследований эффективности существующих систем распознавания лиц для людей, носящих маски. Программа NIST называется «Тест поставщика распознавания лиц» (FRVT), и в этом первоначальном исследовании было протестировано 89 коммерчески доступных систем распознавания лиц на соответствие с использованием лиц с цифровой маскировкой.

«С приходом пандемии нам нужно понять, как технология распознавания лиц работает с лицами в масках», - говорит Мей Нган, ученый, работающий в NIST. «Изначально мы сосредоточились на том, как алгоритм, разработанный до пандемии, может отреагировать на людей в масках. Позже этим летом мы планируем проверить точность алгоритмов, которые были специально разработаны с учетом этой ситуации».

Тесты сопоставления один в один, проведенные во время исследования, включали непосредственное сопоставление целевого изображения лица с другими изображениями того же человека в базе данных. Это один из самых простых тестов для системы распознавания лиц, и, как правило, он менее подвержен ошибкам, чем более крупные системы, которые сканируют лица больших групп людей.

Результаты исследований

Исследование показало, что даже самый точный алгоритм распознавания лиц потерпел неудачу при значительно более высоких показателях при столкновении с лицом под маской. Лучшая система, протестированная в исследовании, все еще приводила к 5-процентной частоте отказов, по сравнению с ее обычной 0,3-процентной частотой отказов в обычных случаях.

В частности, исследование показало, что чем выше находиться маска для лица, тем менее точна система идентификации личности. Цвет маски также влияет, поскольку черные маски отрицательно влияли на точность больше, чем синие хирургические маски. Интересно, что исследование также показало, что маски для лица значительно увеличивали частоту ложноотрицательных результатов, но не ложноположительных результатов.

Таким образом, это означает, что алгоритмы распознавания лиц не идентифицировали неправильно маскированные лица как разных людей, а вместо этого системы просто не могли сделать эффективное определение в первую очередь. Заявляется, что в будущих исследованиях NIST будут учтены другие переменные и новые системы распознавания лиц, предназначенные для работы с лицами под масками.

Что нас ждет в будущем

«Что касается точности с масками, мы ожидаем, что технология будет продолжать совершенствоваться», - говорит Нган. «Но данные, которые мы взяли до сих пор, подчеркивают одну из идей, общих для предыдущих тестов FRVT: отдельные алгоритмы работают по-разному.

Пользователи должны тщательно изучить алгоритм, который они используют, и проверить его производительность в своей рабочей среде». Но активисты против технологии распознавания лиц не должны быть слишком взволнованы, технологические компании уже стремятся адаптировать свои алгоритмы к нашему новому миру.

Еще в марте один из ключевых китайских стартапов объявил, что уже модернизировал свои системы для работы с лицами в масках. По сообщениям, другие американские компании делают то же самое, быстро тестируя и настраивая свои алгоритмы, чтобы лучше идентифицировать лица под масками.