Å ha på seg masker Stubber Ansiktsgjenkjenningsalgoritmer

Del denne historien!
Ansiktsgjenkjenning lider vanskelige tider på grunn av ansiktsmasker, men det er bare et spørsmål om tid før algoritmer blir utviklet som gir hele kroppsfunksjonene, inkludert hjerterytme, gangart, størrelse osv. ⁃ TN Editor

Mange ansiktsgjenkjenningsselskaper har hevdet at de til og med kan identifisere personer med nøyaktig nøyaktighet mens de har på seg ansiktsmasker, Men siste resultater fra en studie viser at beleggene øker feilprosentene dramatisk.

I en oppdatering tirsdag så det amerikanske National Institute of Standards and Technology på 41 ansiktsgjenkjenningsalgoritmer som ble sendt inn etter at COVID-19-pandemien ble erklært i midten av mars. Mange av disse algoritmene var designet med ansiktsmasker i tankene, og hevdet at de fortsatt var i stand til å identifisere mennesker nøyaktig, selv når halvparten av ansiktet var dekket.

I juli lanserte NIST en rapport om at ansiktsmasker hindret vanlige algoritmer for ansiktsgjenkjenning, med feilrater fra 5% til 50%. NIST er allment ansett som den ledende autoriteten for nøyaktighetstesting av ansiktsgjenkjenning, og forventede algoritmer for å forbedre identifiseringen av mennesker i ansiktsmasker.

Den dagen har ennå ikke kommet, da hver algoritme opplevde marginale økninger i feilrater når masker kom inn i bildet. Mens noen algoritmer fremdeles hadde nøyaktighet generelt, som det kinesiske ansiktsgjenkjenningsselskapet Dahuas algoritmefeilrate som gikk fra 0.3% uten masker til 6% med masker, hadde andre feilprosentene opp til 99%.

Rank One, en ansiktsgjenkjenningsleverandør brukt i byer som Detroit, hadde en feilrate på 0.6% uten masker, og en 34.5% feilrate når masker ble brukt digitalt. I mai begynte selskapet å tilby “periokulær gjenkjennelse, Som hevdet å kunne identifisere mennesker like ved øynene og nesen.

Brendan Klare, administrerende direktør i Rank One, sa at selskapet ikke var i stand til å sende den algoritmen til NIST på grunn av byråets begrensning til én innsending per organisasjon.

"Dermed gjenspeiler ikke NIST-maskestudien vår evne til å utføre identifikasjon i nærvær av masker," sa Klare i en e-post.

TrueFace, som er brukt i skolene og på luftforsvarets baser så algoritmefeilgraden fra 0.9% til 34.8% når masker ble lagt til. Selskapets administrerende direktør, Shaun Moore, fortalte CNN 12. august at forskerne arbeidet med en bedre algoritme for å oppdage utover masker.

Trueface svarte ikke på en forespørsel om kommentar.

Les hele historien her ...

om forfatteren

Patrick Wood
Patrick Wood er en ledende og kritisk ekspert på bærekraftig utvikling, grønn økonomi, Agenda 21, 2030 Agenda og historisk teknokrati. Han er forfatteren av Technocracy Rising: The Trojan Horse of Global Transformation (2015) og medforfatter av Trilaterals Over Washington, bind I og II (1978-1980) med avdøde Antony C. Sutton.
Abonner!
Varsle om
gjest
2 kommentarer
eldste
Nyeste Mest stemte
Inline tilbakemeldinger
Se alle kommentarer
james

Denne årsaken til merket på pannen