Algoritmii Au Fost Testați Pentru Recunoașterea Feței La Măști - Vedere Alternativă

Algoritmii Au Fost Testați Pentru Recunoașterea Feței La Măști - Vedere Alternativă
Algoritmii Au Fost Testați Pentru Recunoașterea Feței La Măști - Vedere Alternativă

Video: Algoritmii Au Fost Testați Pentru Recunoașterea Feței La Măști - Vedere Alternativă

Video: Algoritmii Au Fost Testați Pentru Recunoașterea Feței La Măști - Vedere Alternativă
Video: Generalitati despre algoritmi Clasa 8 2024, Martie
Anonim

În general, rezultatul era de așteptat, deși ratele de eroare sunt destul de impresionante.

Institutul Național de Standarde și Tehnologie din SUA a lansat o serie de studii menite să afle cât de bine funcționează algoritmii de recunoaștere a feței în modul de mască. Întrebarea este extrem de relevantă astăzi, iar unii producători spun că au dezvoltat deja sisteme capabile să recunoască fețele mascate. Dar NIST a început în ordine și în primul studiu a testat 89 de algoritmi creați chiar înainte de începerea pandemiei.

Testul a folosit mai mult de șase milioane de fotografii și algoritmi au trebuit să determine modul în care o imagine a unei persoane corespunde cu alta - cea mai frecventă problemă în astfel de cazuri, folosită, în special, pentru deblocarea smartphone-urilor. Dintr-o sarcină mai dificilă - de a găsi o potrivire pentru unul din întreaga bază de date - cercetătorii au decis să refuze. Nouă variante de măști, diferite ca formă și culoare, au fost suprapuse digital imaginilor.

Drept urmare, chiar și cel mai bun dintre 89 de algoritmi, care în mod normal au recunoscut fețe cu o precizie de 99,7%, au greșit atunci când au folosit măști cel puțin 5% din timp. Cu toate acestea, pentru majoritate, rata de eroare a variat de la 20% la 50%.

Motivul principal a fost lipsa de informații despre caracteristicile distinctive ale fețelor, care, de fapt, sunt necesare pentru algoritmi de recunoaștere. În același timp, specialiștii NIST au observat că forma și culoarea măștii afectează nivelul de eroare - cu cât masca este mai mare și cu cât este mai mare cu nasul, cu atât este mai dificil pentru algoritmul să recunoască imaginea. Numărul de erori a fost, de asemenea, mai mare atunci când s-au folosit măști negre, dar, după cum recunosc autorii studiului înșiși, nu au avut suficient timp pentru a studia mai detaliat problema „culorii”.

În studiul următor, specialiștii NIST intenționează să testeze noi algoritmi care includ deja funcția de recunoaștere a fețelor mascate.

Recomandat: