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Coronavirus masques peuvent confondre la technologie de reconnaissance faciale, les chercheurs du gouvernement a annoncé, lundi, après une étude préliminaire sur la question.
la reconnaissance Faciale algorithmes mis au point avant le déclenchement de la lutte pour identifier les personnes portant des masques ou les revêtements de visage, selon une nouvelle étude du Ministère AMÉRICAIN du Commerce du National Institute of Standards and Technology (NIST).
Le NIST regardé 89 commercial algorithmes et a constaté que même le meilleur avait taux d’erreur d’environ 5 pour cent lors de la tentative de faire correspondre un individu masqué le visage avec leurs démasqué apparence d’un taux normal de 0,3% lors de la tentative de faire correspondre deux photos de la même personne. Et sinon, “compétent”, des algorithmes ont échoué jusqu’à 50 pour cent du temps.
NIST numériquement masque appliquée formes pour les photos et testé les performances de reconnaissance de visage algorithmes développés avant COVID est apparu. Parce que dans le monde réel des masques différents, l’équipe est venu avec des variantes qui inclus des différences dans la forme, la couleur et le nez de la couverture. (B. Hayes/NIST)
“Avec l’arrivée de la pandémie, nous avons besoin de comprendre comment faire face à la reconnaissance de la technologie de traite avec des visages masqués”, a déclaré Mei Ngan, une NIST scientifique et auteur d’un rapport sur l’étude. “Nous avons commencé par mettre l’accent sur comment un algorithme mis au point avant que la pandémie pourrait être affectée par les sujets portant des masques.”
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L’étude a révélé, sans surprise, que les masques qui couvrent plus de la face d’augmenter la probabilité qu’un algorithme ne pourra pas – et, dans certains cas, l’intelligence artificielle (IA) ne pouvait même pas à déterminer qu’un visage masqué était en fait un visage.
Mais il est également à seulement regardé “un pour un” entre – comparaison de deux photos de la même personne, comme correspondant à un individu avec leur photo d’identité, permis de conduire ou mugshot. C’est aussi le type de technologie de reconnaissance faciale utilisé pour déverrouiller un smartphone qui a donné des maux de tête à Apple d’identification des visages des utilisateurs plus tôt cette année.
ne pas prendre en compte “un-à-plusieurs” matching, qui consisterait à voir si une seule image appariés pour les gens connus de la base de données de personnes.
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toutefois, L’étude a noté que l’un-à-un les résultats sont probablement une indication de la un un-à-plusieurs performance de l’algorithme. Que pourrait signifier la technologie de reconnaissance faciale déployés par l’application de la loi pour surveiller les manifestations et autres rassemblements ont un effet réduit – même si les enquêteurs ont utilisé un certain nombre d’autres techniques pour appréhender des dizaines de présumés émeutiers et des incendiaires, à travers le pays plus tôt cet été. Dans certains de ces cas, facilement reconnaissables à leurs tatouages et les comptes de médias sociaux ont aidé les autorités à identifier les suspects, pas des algorithmes informatiques.
Une image montre une femme en levant ses mains en face de la police et des tatouages sur les articulations de ses doigts sont visibles. Les enquêteurs, ceux de tatouage appariés à ceux qu’ils ont trouvés sur le suspect quand ils ont fouillé son domicile. (MJ)
Les chercheurs ont également numériquement appliqué les masques à leur base de données de portraits, plutôt que d’utiliser de nouvelles photos de personnes portant des réels masques.
Et ils ont dit qu’en raison de contraintes de temps, ils n’ont pas fait assez de tests pour voir combien l’impact d’un masque de couleur dû à l’IA – mais ils ont noté que les masques noirs semble avoir plus d’effet que la lumière bleues.
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Mais algorithmes plus récents peut-être mieux à l’identification des individus masqués, selon les chercheurs.
“plus Tard cet été, nous avons l’intention de tester la précision des algorithmes qui ont été intentionnellement développé avec des visages masqués à l’esprit,” Ngan dit.
Ces nouveaux algorithmes ont été conçus avec des masques à l’esprit, selon le NIST, et ils peuvent se concentrer davantage sur une personne des yeux et des sourcils que le visage dans son ensemble.
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L’Associated Press a contribué à ce rapport.
