戴口罩長相差很大! 新冠肺炎疫情下臉部辨識技術卡關

即使是最新的民間臉部辨識系統,錯誤率也可能高達50%

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美國國家標準暨技術研究院(NIST)透過模擬不同的口罩戴法與款式來測試人臉辨識系統(圖/美聯社)

美國國家標準暨技術研究院(NIST)透過模擬不同的口罩戴法與款式來測試人臉辨識系統(圖/美聯社)

(台灣英文新聞 / 林于雯 綜合報導)你有過因為口罩而認錯人的經驗嗎?不只是人類,電腦顯然也沒轍。

根據美聯社的報導,美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, 簡稱NIST)針對此問題展開一系列的調查,研究戴口罩時演算系統的運作方式,盼能在疫情時代下克服面部辨識困難。

NIST的初步研究僅針對疫情爆發前發明的系統,測試口罩的款式與戴法對於辨識錯誤率的影響。然而在之後的研究中,他們將聚焦於新技術的套用和正確性的提升,像是特別針對人類眼睛與眉毛的偵測方法,畢竟在口罩的遮蔽下,只能依賴臉部上方進行辨識。NIST也和美國海關及邊境保衛局(U.S. Customs and Border Protection)及國土安全部(U.S. Department of Homeland Security)合作進行這項研究。

研究單位使用大量移民者的照片作為資料庫,比對有戴口罩與未戴口罩的圖像,以測試如何將錯誤率降到最低。在未戴口罩的狀態下,偵測錯誤率僅有0.3%,然而只要戴上口罩,則會提升至5%。雖然還是有一定程度的辨識效果,但研究單位指出,許多民間的偵測系統錯誤率可能更高,甚至達20%至50%,如此一來,恐怕更無參考價值。