O reconhecimento facial durante uma pandemia de coronavírus, quando a maioria das pessoas usa máscaras, é um tema importante na segurança.
Um novo NIST (Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia) estudo da tecnologia de reconhecimento de rosto criado após o início da pandemia Covid-19 revela um progresso significativo no reconhecimento de rostos mascarados. O relatório, intitulado “Teste de fornecedor de reconhecimento facial contínuo, parte 6B: Precisão de reconhecimento facial com máscaras faciais usando algoritmos pós-COVID-19,”Detalha o desempenho de uma dúzia de novos algoritmos de reconhecimento facial.
O relatório de julho anterior detalhando o período antes de março 2020 mostrou que o software teve problemas com rostos mascarados. Parece que agora os algoritmos estão muito melhores. O novo estudo descreve o desempenho de 65 novos algoritmos de reconhecimento facial, adicionando-os aos testados anteriormente. Isto faz 152 algoritmos totais com recursos aprimorados de reconhecimento facial.
Como foram criados os algoritmos de reconhecimento facial?
“Usando o mesmo conjunto de 6.2 milhões de imagens como antes, a equipe testou novamente a capacidade dos algoritmos de realizar correspondência "um para um", em que uma foto é comparada com uma foto diferente da mesma pessoa - uma função comumente usada para desbloquear um smartphone,” observa o relatório.
Deve-se notar que as imagens usadas na análise tinham formas de máscara aplicadas digitalmente em vez de pessoas usando máscaras reais.
assim, o que o relatório descobriu em termos de confiabilidade do algoritmo de reconhecimento facial?
- Quando a nova imagem e a imagem armazenada são de rostos mascarados, taxas de erro são mais altas.
- Quanto mais rosto uma máscara cobre, quanto maior a taxa de erro do algoritmo tende a ser.
- As cores da máscara afetam a taxa de erro.
- Alguns algoritmos funcionam bem com qualquer combinação de rostos mascarados ou não mascarados.
Outra conclusão significativa com base na análise mostra que “os algoritmos individuais são diferentes”. Os usuários dos algoritmos devem estar bem familiarizados com o desempenho de seu software em suas situações específicas. Também é melhor usar máscaras físicas reais em vez de simulações digitais.
O reconhecimento facial pode ser contornado
em agosto, especialistas em segurança publicaram descobertas sobre como as tecnologias modernas de reconhecimento facial pode ser enganado por usuários mal-intencionados usando uma fraqueza descoberta nos algoritmos de aprendizado de máquina.
Um dos métodos descobertos contou com o uso de software especial projetado para gerar faces fotorrealistas. Este modelo de ataque depende de várias estruturas para a criação de tais imagens.
Milena Dimitrova
Um escritor inspirado e gerente de conteúdo que está com SensorsTechForum desde o início do projeto. Um profissional com 10+ anos de experiência na criação de conteúdo envolvente. Focada na privacidade do usuário e desenvolvimento de malware, ela acredita fortemente em um mundo onde a segurança cibernética desempenha um papel central. Se o senso comum não faz sentido, ela vai estar lá para tomar notas. Essas notas podem mais tarde se transformar em artigos! Siga Milena @Milenyim
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