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研究称戴口罩面部识别的准确率有所提高
美国政府的一项研究发现，面部识别技术在识别佩戴口罩者方面越来越出色。
这项研究是美国商务部分支机构美国国家标准与技术研究所（简称NIST）正在进行的研究的一部分。该机构检查了150多个面部识别系统识别佩戴口罩者的有效性。这些系统由机器学习算法驱动。
这项研究的首批结果于今年7月公布，当时世界各地的卫生官员都在敦促人们佩戴口罩，以限制冠状病毒的传播。最新研究结果于本周公布。
长期以来，世界各地的警察机构都使用面部识别技术来搜索和协助抓捕被指控犯罪的人。
该技术还可以用来解锁电话或其他电子设备，在某些情况下，甚至能解锁车辆。有些机器人使用面部识别技术来识别与他们交流的人。
然而，口罩在公共场合的广泛使用给这类系统带来了很大的困难。
这项研究着眼于大流行前已经使用的面部识别系统。它还研究了专门为处理戴口罩面孔而开发的系统。该技术的开发人员自愿提供他们的算法进行测试。
美国国家标准与技术研究所表示，他们在测试中总共处理了620万张照片。这些照片包括寻求美国移民福利者提供的照片，以及旅客入境美国时在过境点提供的照片。
照片中的人实际上并没有戴口罩。因此，研究人员用数字技术在照片中的脸上添加了不同的形状的口罩，以供研究使用。在某些情况下，一个人脸部的70%被图像覆盖。
美国国家标准与技术研究所表示，总的来说，他们的研究表明，性能最好的面部识别系统识别未戴口罩个人的失败率约为0.3%。而最有效系统识别戴口罩照片时的失败率上升到5%左右。然而，许多性能较低的算法在识别戴口罩图像时的错误率还要高得多——高达20%到50%。
在最新的研究结果中，研究人员纳入了65种新面部识别系统的结果，这些系统在大流行爆发后开发。美国国家标准与技术研究所的Mei Ngan在周二的一份声明中表示，其中一些系统的性能相比之前“明显好了很多”。她是这个项目的首席研究员。
Ngan表示：“在最好的情况下，软件算法识别戴口罩面孔时的错误率在2.4%到5%之间。”她补充说，这一性能比率“与2017年该技术识别未戴口罩照片时的表现不相上下。”
研究人员报告称，在一个人的一张照片佩戴口罩，而另一张照片未佩戴口罩时，这种系统在识别个体方面更加有效。当两张照片都佩戴口罩时，失败率则大大上升。
毫不奇怪，这项研究发现，相比覆盖整个脸颊的宽大口罩，圆形口罩（只覆盖嘴和鼻子）导致的错误更少。此外，相比不戴口罩，遮住鼻子的口罩的失败率更高。
这项新研究还就不同颜色的口罩是否会影响错误率进行了测试。研究团队测试了用红色、白色、黑色和浅蓝色口罩。研究结果表明，一般来说，相比其他颜色的口罩，红色口罩和黑色口罩导致的失败率更高。
布莱恩·林恩报道。
译文为可可英语翻译，未经授权请勿转载！
