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人脸识别软件在识别蒙面人脸方面有所改进

导读 最新的NIST测试是第一个衡量大流行到来后提交的软件性能的测试。在大流行之后创建的一项关于人脸识别技术的新研究表明,一些软件开发人员在...

最新的NIST测试是第一个衡量大流行到来后提交的软件性能的测试。在大流行之后创建的一项关于人脸识别技术的新研究表明,一些软件开发人员在识别蒙面人脸方面取得了明显进展。

由国家标准与技术研究院(NIST)得出的研究结果在一份名为“正在进行的人脸识别供应商测试(FRVT)第6B部分:使用后算法的口罩的人脸识别准确性”(NISTIR8331)的新报告中进行了详细说明)。这是该机构第一项衡量大流行到来后开发的人脸识别算法性能的研究。一前一报告从七月探讨2020年三月前递交的算法掩盖脸部的效果,可以说明该软件之前大流行往往有更多的麻烦!

蒙面。

“开发人员的一些较新算法的性能明显优于其前辈。在某些情况下,他们在COVID之前和之后的算法之间的错误率降低了10倍,”该研究的作者之一NIST的MeiNgan说。“在最好的情况下,软件算法在蒙面人脸上的错误率为2.4%到5%,与2017年在非蒙面照片上的技术水平相当。”

新研究将65种新提交算法的性能添加到上一轮在蒙面人脸上测试的算法中,提供了152种算法的累积结果。开发人员自愿向FRVT提交算法,但他们提交的内容并未表明算法是否旨在处理口罩,或者是否用于商业产品。

使用与之前相同的620万张图像,该团队再次测试了算法执行“一对一”匹配的能力,即将一张照片与同一个人的不同照片进行比较——这是一个常见的功能用于解锁智能手机。(该团队没有测试算法执行“一对多”匹配的能力——通常用于在大型数据库中查找匹配项——但计划在稍后的一轮中进行。)与7月的报告一样,图像以数字方式应用了面具形状,而不是显示人们戴着真正的面具。

报告的一些发现包括:

当新图像和存储的图像都是蒙面人脸时,错误率会更高。除了几个值得注意的例外,当两张照片中的人脸都被遮挡时,错误匹配率比原始保存的图像显示未遮盖的人脸高10到100倍。智能手机通常使用一对一匹配来确保安全,如果保存的图像是蒙面人,陌生人成功解锁手机的可能性要大得多。

口罩覆盖的人脸越多,算法的错误率就越高。延续2020年7月报告的趋势,圆形面罩形状(仅覆盖嘴巴和鼻子)比横跨脸颊的宽面罩产生的错误更少,而覆盖鼻子的形状比未覆盖的面罩产生的错误更多。

掩码颜色会影响错误率。这项新研究探索了两种新面具颜色——红色和白色——以及7月研究测试的黑色和浅蓝色面具的影响。虽然也有例外,但红色和黑色掩码的错误率往往比其他颜色更高。研究小组没有调查这种影响的潜在原因。

一些算法对蒙面或未蒙面人脸的任意组合表现良好。一些开发人员创建了“面具不可知”软件,无论面部是否被屏蔽,它都可以处理图像。算法自动检测差异,无需告知。

NIST研究团队提出的最后一个重要观点也继承了以前的研究:个体算法不同。最终用户需要了解他们选择的软件在他们自己的特定情况下的表现,最好使用真实的物理掩码,而不是团队在研究中使用的数字模拟。

“系统所有者有责任了解他们的算法和数据,”Ngan说。“在使用实际掩模收集的操作图像数据上专门测量特定算法的准确性通常会提供信息。”