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人工智能

NIST 研究指大部分人臉辨識算法無法對應口罩

現在口罩已經成為日常必需品之一,近年開始流行的人臉辨識技術,卻對於口罩束手無策。最近美國 NIST 發表研究報告,表示市場上大部分人臉辨識算法並不能對應口罩。

美國國家標準暨技術研究院(NIST)發表的報告測試了現時市場上 89 個人臉辨識算法,包括 Panasonic、Canon、騰訊和其他公司的方案,結果發現戴上口罩之後錯誤率為 5% 到 50% 不等,在不佩戴口罩的時候,最準確的算法錯誤率低至 0.3%,顯示口罩的影響其實相當大。報告指,戴上口罩之後很多系統甚至無法獲得足夠數據作處理。

NIST 報告撰寫人之一 Mei Ngan 表示:「就針對口罩佩戴者的準確性而言,我們希望技術會繼續改進,但是到目前為止,我們所收集的數據顯示與以前 FRVT 測結果一樣的結論,也就是各個算法的性能都有所不同。用戶應該徹底了解他們正在使用的算法,並在自己的工作環境中測試其性能。」今次研究並未測試特別針對口罩佩戴而製作的算法,未來的測試相信會再次對這些標榜為疫情特別設計的方案進行測試。

來源:Venture Beat

Tags :COVID-19facial recognitionMask
Antony Shum

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