Atslēgas līdzņemšanai
- Sejas atpazīšanas algoritmi arvien labāk spēj nolasīt sejas ar maskām.
- Jauns pētījums parāda ierobežojumus tam, kā algoritms var nolasīt sejas masku, piemēram, maskas krāsu un formu.
- Eksperti saka, ka sejas atpazīšanas nozare aktīvi strādā, lai savos algoritmos iekļautu sejas maskas.
Daudzām nozarēm ir jāpielāgojas pandēmijai, tostarp sejas atpazīšanas nozarei. Eksperti saka, ka tehnoloģija pamazām kļūst labāka, atpazīstot cilvēkus, kuri valkā sejas maskas.
Jaunajā Nacionālā standartu un tehnoloģiju institūta (NIST) ziņojumā parādīti 65 jaunu sejas atpazīšanas algoritmu rezultāti, kas izveidoti pēc COVID-19 pandēmijas sākuma, kā arī 87 algoritmi, kas iesniegti pirms pandēmijas. Ziņojumā atklājās, ka programmatūras izstrādātāji arvien labāk izstrādā algoritmus, kas atpazīst maskētas sejas, pat kļūstot tikpat precīzi kā parastie sejas atpazīšanas algoritmi.
"Lai gan daži pirmspandēmijas algoritmi maskētajās fotogrāfijās joprojām ir visprecīzākie, daži izstrādātāji pēc pandēmijas ir iesnieguši algoritmus, kas uzrāda ievērojami uzlabotu precizitāti un tagad ir vieni no precīzākajiem mūsu pārbaudē," teikts ziņojumā..
Kas tika atrasts pētījumā
Pētījums bija otrais šāda veida pētījums, ko veica NIST ar tādu pašu datu kopu, kas paredzēta sejas atpazīšanas algoritmu un to precizitātes pārbaudei sejas masku klātbūtnē. Ziņojuma autori izmantoja 6,2 miljonus fotoattēlu un šiem attēliem izmantoja dažādu digitālo masku kombināciju simulācijas.
Mei Ngan, ziņojuma līdzautors un NIST datorzinātnieks, telefona intervijā Lifewire pastāstīja, ka sejas masku klātbūtne pēc būtības ir paņēmusi sejas atpazīšanas tehnoloģiju apmēram divus līdz trīs gadus atpakaļ.
"Kļūdu līmenis ir no 2,5% līdz 5% un ir salīdzināms ar to, kur 2017. gadā bija jaunākās tehnoloģijas," viņa teica.
Iepriekšējā NIST ziņojumā, kas publicēts jūlijā, tika aplūkota sejas atpazīšanas algoritmu darbība, kas iesniegta pirms 2020. gada marta, pirms Pasaules Veselības organizācija pasludināja globālu pandēmiju. Šajā pirmajā pētījumā tika konstatēts, ka šo pirmspandēmijas algoritmu kļūdu līmenis ir no 5% līdz 50%.
Pat ja šie algoritmi kļūst arvien labāki maskētu seju nolasīšanā, jaunākajā pētījumā konstatēts, ka daži faktori ietekmē kļūdu biežumu, piemēram, maskas krāsa (tumšākām maskām, piemēram, sarkanai vai melnai, ir augstāks kļūdu līmenis) un to, kā maska ir veidota (apaļākām masku formām ir zemāks kļūdu līmenis).
Ngan teica, ka algoritmi izmanto sejas redzamo daļu, piemēram, ap acīm un pieri, lai atpazītu sejas vaibstus, nevis lasītu pašu masku.
Sejas atpazīšanas un sejas masku nākotne
Ngan teica, ka ir acīmredzams, ka izstrādātāji ir ievērojami uzlabojuši savus sejas atpazīšanas algoritmus attiecībā uz sejas maskām.
"Ir skaidrs, ka sejas atpazīšanas sistēmām ir jādarbojas saskaņā ar sejas masku nēsāšanas ierobežojumiem," viņa teica. "Ņemot vērā mūsu veiktās darbības un nesenā pētījuma rezultātus, mēs redzam, ka sejas atpazīšanas nozare aktīvi strādā, lai savos algoritmos iekļautu sejas maskas."
Tā kā tehnoloģija tiek uzlabota, tas nozīmē, ka būs vieglāk veikt tādas darbības kā tālruņu atbloķēšana, valkājot sejas masku, taču pastāv arī citas sekas, ja runa ir par sejas atpazīšanas uzlabošanu šādā veidā.
Daudzi pētījumi liecina, ka plaši tiek ziņots, ka sejas atpazīšana ļauj nepareizi identificēt nepareizo personu un tai ir rasu aizspriedumi. NIST 2019. gada pētījumā atklājās, ka sejas atpazīšanas tehnoloģija melnādainus un aziātus nepareizi identificē līdz pat 100 reizēm biežāk nekā b altos cilvēkus.
Pat ja tehnoloģija kļūst arvien labāka sejas masku nolasīšanai, kļūdu procentuālais daudzums - neatkarīgi no tā, cik mazs - joprojām var radīt bažas, nepareizi identificējot personu, kas valkā sejas masku.
Lai gan jaunākais NIST ziņojums liecina, ka algoritmi kļūst arvien labāki sejas masku uzdevuma veikšanā, Ngans sacīja, ka tikai laiks rādīs, vai pandēmijas laikā sejas atpazīšanas nākotne patiešām virzās uz šo jautājumu.
"Iespējams, mēs varam sagaidīt turpmāku kļūdu samazināšanos, vai varbūt izstrādātāji var atklāt unikālās informācijas apjoma ierobežojumus atmaskotajā reģionā," sacīja Ngans.
