Pagrindiniai pasiėmimai
- Veido atpažinimo algoritmai vis geriau nuskaito veidus su kaukėmis.
- Naujas tyrimas atskleidžia apribojimus, kaip algoritmas gali nuskaityti veido kaukę, pvz., kaukės spalvą ir formą.
- Ekspertai teigia, kad veido atpažinimo pramonė aktyviai stengiasi įtraukti veido kaukes į savo algoritmus.
Daugelis pramonės šakų turėjo prisitaikyti prie pandemijos, įskaitant veido atpažinimo pramonę. Ekspertai teigia, kad ši technologija pamažu vis geriau atpažįsta žmones, dėvinčius veido kaukes.
Naujame Nacionalinio standartų ir technologijų instituto (NIST) paskelbtoje ataskaitoje pateikiami 65 naujų veido atpažinimo algoritmų, sukurtų prasidėjus COVID-19 pandemijai, rezultatai, taip pat 87 algoritmai, pateikti prieš pandemiją. Ataskaita atskleidė, kad programinės įrangos kūrėjai vis geriau kuria algoritmus, atpažįstančius užmaskuotus veidus, netgi tokius pat tikslius kaip įprasti veido atpažinimo algoritmai.
„Nors keli priešpandeminiai algoritmai užmaskuotose nuotraukose vis dar yra patys tiksliausi, kai kurie kūrėjai po pandemijos pateikė algoritmus, kurių tikslumas gerokai pagerėjo ir dabar yra vieni tiksliausių mūsų bandyme“, – rašoma ataskaitoje..
Ką nustatė tyrimas
Šis tyrimas buvo antrasis tokio pobūdžio tyrimas, kurį atliko NIST su tuo pačiu duomenų rinkiniu, skirtu veido atpažinimo algoritmams ir jų tikslumui patikrinti naudojant veido kaukes. Ataskaitos autoriai panaudojo 6,2 milijono nuotraukų ir šiems vaizdams pritaikė įvairių skaitmeninių kaukių derinių modeliavimą.
Mei Ngan, ataskaitos bendraautorė ir NIST kompiuterių mokslininkė, interviu telefonu „Lifewire“sakė, kad veido kaukių naudojimas veido atpažinimo technologiją iš esmės atėmė maždaug dvejus ar trejus metus.
„Klaidų lygis yra nuo 2,5 % iki 5 %, panašus į tai, kur buvo pažangiausios technologijos 2017 m.“, – sakė ji.
Ankstesnėje NIST ataskaitoje, paskelbtoje liepos mėn., buvo nagrinėjami veido atpažinimo algoritmai, pateikti iki 2020 m. kovo mėn., prieš Pasaulio sveikatos organizacijai paskelbiant pasaulinę pandemiją. Šiame pirmajame tyrime nustatyta, kad šių priešpandeminių algoritmų klaidų lygis yra nuo 5 % iki 50 %.
Net jei šie algoritmai vis geriau nuskaito užmaskuotus veidus, naujesniame tyrime nustatyta, kad kai kurie veiksniai turi įtakos klaidų dažniui, pvz., kaukės spalva (tamsesnėse kaukėse, pvz., raudonos ar juodos spalvos, klaidų dažnis yra didesnis) ir tai, kaip kaukė yra formos (apvalesnės kaukės formos turi mažesnį klaidų lygį).
Ngan sakė, kad algoritmai naudoja matomą kieno nors veido dalį, pvz., sritį aplink akis ir kaktą, kad atpažintų veido bruožus, o ne perskaitytų pačią kaukę.
Veido atpažinimo ir veido kaukių ateitis
Ngan sakė, kad akivaizdu, kad kūrėjai gerokai patobulino veido atpažinimo algoritmus, kai kalbama apie veido kaukes.
„Akivaizdu, kad veido atpažinimo sistemoms reikia, kad jos veiktų pagal apribojimus dėvėti veido kaukes“, – sakė ji. „Atsižvelgdami į tai, ką darome, ir į naujausio tyrimo rezultatus, matome, kad veido atpažinimo pramonė aktyviai dirba, kad į savo algoritmus būtų įtrauktos veido kaukės.“
Kadangi technologija tobulėja, tai reiškia, kad bus lengviau atlikti tokius veiksmus, kaip, pvz., atrakinti telefonus, dėvint veido kaukę, tačiau tokiu būdu tobulėjant veido atpažinimui yra ir kitų pasekmių.
Daugelis tyrimų rodo, kad dažnai pranešama, kad veido atpažinimo funkcija klaidingai atpažįsta netinkamą asmenį ir turi rasinių nusistatymų. 2019 m. NIST atliktas tyrimas parodė, kad veido atpažinimo technologija juodaodžius ir azijiečius klaidingai identifikuoja iki 100 kartų dažniau nei b altaodžius.
Net jei technologija tobulėja nuskaitant veido kaukes, klaidų procentas – nesvarbu, koks mažas – vis tiek gali kelti susirūpinimą dėl klaidingo asmens, dėvinčio veido kaukę, atpažinimo.
Nors iš naujausios NIST ataskaitos matyti, kad algoritmai vis geriau susidoroja su veido kaukių užduotimi, Ngan teigė, kad tik laikas parodys, ar pandemijos laikais veido atpažinimo ateitis tikrai vyksta.
"Galbūt galime tikėtis tolesnio klaidų mažinimo, o gal kūrėjai gali aptikti unikalios informacijos kiekio apribojimus demaskuotame regione", - sakė Nganas.
