NIST测试显示人脸识别系统对蒙面人的识别能力越来越强

美国国家标准与技术研究所(NIST)周二公布的数据显示,人脸识别算法在识别蒙面人脸方面越来越出色。对150多种不同面部识别算法的独立测试表明,对于面部识别系统来说,蒙面可能并非是1个大问题。

作为面部识别供应商测试(FRVT)的一部分,供应商自愿将其面部识别算法提交给NIST进行测试。在提交每一个算法时,该研究所会滚动公布这些测试的结果。当NIST在7月份首次研究蒙面对面部识别的影响时,它发现算法在识别蒙面人脸方面并不擅长。不出所料,当鼻子和嘴巴被遮住时,很难辨认出一张人脸。当时,一些算法面对蒙面人脸时,其错误率飙升至5%至50%之间。

但新冠疫情流行给了开发者足够时间来关注蒙面问题,NIST的数据显示,面部识别算法对蒙面人脸的识别率越来越好,目前错误率已经下降到5%左右。NIST的面部识别测试公共排行榜证明了这一说法。现在有八种不同的算法将蒙面识别错误率保持在0.05%以下。这八种算法中,有六种是在7月发布第一份报告后提交给NIST的。

目前测试也有局限性,虽然测试借鉴了真实签证持有者的照片和实际的过境照片,但他们没有使用蒙面的实际图像。为了方便起见,NIST的研究人员改用数字方式应用面具,以确保样本的一致性。因此,测试无法对颜色、设计、形状、质地、带子和面具佩戴方式的无穷变化进行详尽的模拟。数字面具是一种蓝色的外科口罩覆盖整个脸部宽度的模拟图像,但测试人员注意到,根据口罩在脸上放置的高度,识别性能差异很大。

作为生物识别出境计划的一部分,美国在陆地和空中边境都采用了面部识别技术,将旅客与签证或护照照片进行比对。NIST的数据来自签证持有者,特别是那些对移民过程中收集的生物特征信息没有隐私权的人。

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本文源自头条号:cnBeta

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