Covid-19パンデミックの間に顔認識アルゴリズムはどのように機能していますか?

ほとんどの人がマスクを着用しているコロナウイルスのパンデミック中の顔認識は、セキュリティのホットトピックです.

新しいNIST (米国国立標準技術研究所) Covid-19パンデミックが始まった後に作成された顔認識技術の研究は、マスクされた顔の認識における重要な進歩を明らかにします. レポート, 「進行中の顔認識ベンダーテストパート6B: ポストCOVID-19アルゴリズムを使用したフェイスマスクによる顔認識の精度,」では、12個の新しい顔認識アルゴリズムのパフォーマンスについて詳しく説明しています。.

3月以前の期間を詳述した前の7月のレポート 2020 ソフトウェアがマスクされた顔に問題があることを示した. 今ではアルゴリズムがはるかに良くなっているようです. 新しい研究は、 65 新しい顔認識アルゴリズム, 以前にテストしたものにそれらを追加する. これにより 152 改善された顔認識機能を備えたトータルアルゴリズム.

顔認識アルゴリズムはどのように作成されましたか?

“同じセットを使用する 6.2 以前と同じように100万枚の画像, チームは、「1対1」のマッチングを実行するアルゴリズムの能力を再度テストしました, 写真を同じ人物の別の写真と比較する機能—スマートフォンのロックを解除するために一般的に使用される機能,” レポートノート.

分析に使用された画像は、実際のマスクを着用している人ではなく、デジタルでマスクの形状が適用されていることに注意してください。.

そう, レポートは、顔認識アルゴリズムの信頼性に関して何を見つけましたか?

• 新しい画像と保存された画像の両方がマスクされた顔の場合, エラー率が高くなる.
• マスクがカバーする顔の多く, アルゴリズムのエラー率が高くなる傾向があります.
• マスクの色はエラー率に影響します.
• いくつかのアルゴリズムは、マスクされた顔またはマスクされていない顔の任意の組み合わせでうまく機能します.

分析に基づく別の重要な結論は、「個々のアルゴリズムが異なる」ことを示しています。アルゴリズムのユーザーは、特定の状況でソフトウェアがどのように機能するかをよく知っている必要があります。. また、デジタルシミュレーションではなく、実際の物理マスクを使用することをお勧めします。.

顔認識をバイパスすることができます

8月に, セキュリティの専門家は、最新の顔認識技術に関する調査結果を公開しました 発見された弱点を使用して悪意のあるユーザーにだまされる可能性があります 機械学習アルゴリズムで.

発見された方法の1つは、写実的な顔を生成するように設計された特別なソフトウェアの使用に依存していました. この攻撃モデルは、そのようなイメージを作成するためにいくつかのフレームワークに依存しています.