Zaštitne maske smetaju algoritmima za prepoznavanje lica

Mnoge kompanije tvrdile su da s visokom preciznošću mogu da identifikuju ljude čak i kada nose maske, ali najnoviji  rezultati studije američkog Nacionalnog instituta za standarde i tehnologiju (NIST) ukazuju na to da nošenje maske znatno uvećava procenat grešaka, piše CNET.

Institut, koji se smatra vodećim autoritetom u oblasti tehnologija prepoznavanja lica, je razmotrio 41 algoritam za prepoznavanje lica, od kojih su mnogi dizajnirani nakon početka pandemije, pa su mnogi razvojni timovi već bili upoznati sa problemom koji predstavljaju maske za lice.

Prema Institutu, u slučaju nošenja maski, algoritmi greše u 5 do 50 odsto slučajeva.

U nekim slučajevima procenat grešaka u prepoznavanju sa maskom bio je čak i 99 odsto, ali u slučaju kineske kompanije Dahua, procenti se kreću između 0,3 odsto bez maske i svega 6 odsto sa njom.

Kompanija Rank One, pružalac usluge prepoznavanja lica koji se koristi u gradovima poput Detroita, imala je stopu greške od 0,6 odsto bez maski i 34,5 odsto greške kada su maske digitalno dodate. 

U maju je kompanija počela da nudi „periokularno prepoznavanje“, za koje su tvrdili da može da identifikuje ljude samo na osnovu očiju i nosa.

Generalni direktor ove kompanije Brendan Kler rekao je da kompanija nije mogla da preda ovaj algoritam NIST-u zbog ograničenja agencije na jednu prijavu po organizaciji.

Baza podataka koju NIST koristi sadrži čak šest miliona fotografija, a maske se na njih docrtavaju digitalno.

Pretpostavlja se da bi procenat grešaka bio još veći ukoliko bi se koristile fotografije osoba koje nose prave maske, budući da su fizička zaštitna sredstva drugačije osenčena i poseduju specifičnu teksturu koja bi potencijalno dodatno zbunila algoritme.