Алгоритмы проверили на распознавание лиц в масках
Результат оказался в целом ожидаемым, хотя показатели ошибочности вполне можно назвать впечатляющими. B. Hayes/NIST
Национальный институт стандартов и технологий США начал серию исследований, цель которых — выяснить, насколько хорошо алгоритмы распознавания лиц работают в условиях масочного режима. Вопрос на сегодняшний день крайне актуальный, и некоторые производители заявляют, что уже разработали системы, способные распознавать лица в масках. Но в НИСТ начали по порядку и в первом исследовании протестировали 89 алгоритмов, созданных еще до начала пандемии.
В тесте было использовано более шести миллионов фотографий и алгоритмы должны были определить, насколько одно изображение человека соответствует другому — самая обычная в подобных случаях задача, используемая, в частности, для разблокирования смартфонов. От более сложного задания — найти соответствие одному во всей базе — исследователи решили отказаться. На изображения цифровым способом накладывались девять вариантов масок, отличающихся по форме и цвету.
В результате даже лучшие из 89 алгоритмов, которые в обычных условиях распознавали лица с точность в 99,7%, при использовании масок ошибались как минимум в 5% случаев. У большинства же уровень ошибочности составлял от 20% до 50%.
Основная причина заключалась в недостаточности информации об отличительных особенностях лиц, которые, собственно, и необходимы алгоритмам для распознавания. При этом специалисты НИСТ заметили, что на уровень ошибочности влияет форма и цвет маски — чем маска больше и чем выше она закрывает нос, тем сложнее алгоритму распознать изображение. Число ошибок было также выше при использовании черных масок, но, как признают сами авторы исследования, у них не хватило времени на то, чтобы тщательнее изучить «цветовой» вопрос.
В следующем исследовании специалисты НИСТ намерены проверить новые алгоритмы, в которые уже заложена функция распознавания лиц в масках.
Национальный институт стандартов и технологий США начал серию исследований, цель которых — выяснить, насколько хорошо алгоритмы распознавания лиц работают в условиях масочного режима. Вопрос на сегодняшний день крайне актуальный, и некоторые производители заявляют, что уже разработали системы, способные распознавать лица в масках. Но в НИСТ начали по порядку и в первом исследовании протестировали 89 алгоритмов, созданных еще до начала пандемии.
В тесте было использовано более шести миллионов фотографий и алгоритмы должны были определить, насколько одно изображение человека соответствует другому — самая обычная в подобных случаях задача, используемая, в частности, для разблокирования смартфонов. От более сложного задания — найти соответствие одному во всей базе — исследователи решили отказаться. На изображения цифровым способом накладывались девять вариантов масок, отличающихся по форме и цвету.
В результате даже лучшие из 89 алгоритмов, которые в обычных условиях распознавали лица с точность в 99,7%, при использовании масок ошибались как минимум в 5% случаев. У большинства же уровень ошибочности составлял от 20% до 50%.
Основная причина заключалась в недостаточности информации об отличительных особенностях лиц, которые, собственно, и необходимы алгоритмам для распознавания. При этом специалисты НИСТ заметили, что на уровень ошибочности влияет форма и цвет маски — чем маска больше и чем выше она закрывает нос, тем сложнее алгоритму распознать изображение. Число ошибок было также выше при использовании черных масок, но, как признают сами авторы исследования, у них не хватило времени на то, чтобы тщательнее изучить «цветовой» вопрос.
В следующем исследовании специалисты НИСТ намерены проверить новые алгоритмы, в которые уже заложена функция распознавания лиц в масках.
Ещё новости по теме:
18:20