最高の顔認識アルゴリズムでもマスクによって妨害される可能性がある：研究

海外メディアの報道によると、研究者らは、マスクはCOVID-19などの空気感染する病気の拡散を効果的に防ぐだけでなく、顔認識アルゴリズムをブロックすることもできることを発見した。アメリカ国立標準技術研究所（NIST）は月曜日に発表した報告書の中で、マスクは最先端の顔認識アルゴリズムさえも妨げる可能性があると指摘した。エラー率に関しては、アルゴリズムの能力に応じて 5% から 50% の範囲になります。

この結果は顔認識業界に不安を与えている。新型コロナウイルス感染症の流行で人々がマスクを着用し始める中、顔認識業界は目と鼻だけを使って人物を識別できるアルゴリズムの開発に忙しくしている。

マスクは病気の蔓延を抑えるために不可欠なツールであり、米国政府は国民にこれらの防護ツールの着用を義務付けています。しかし、これらのマスクは顔認識ソフトウェアに問題を引き起こし、テクノロジー企業は調整を余儀なくされている。たとえば、Apple は、マスクを着用していても Face ID が機能できるようにする技術アップデートを開始しました。

顔認識アルゴリズムは、人物の画像に関するデータポイントをできるだけ多く取得することに依存しており、マスクは多くの貴重な識別情報を奪う傾向があります。研究によると、顔認識アルゴリズムは不適切な照明や角度の悪さなど、アルゴリズムを騙すのに十分な課題に直面しているが、マスクは状況を悪化させることが判明した。

研究では、マスクを着用した人々の画像を見せると、あるアルゴリズムのエラー率が0.3％から5％に上昇することがわかった。この研究では、マスクに対する89の顔認識アルゴリズムの有効性をテストしたと報告されている。

このテストでは、アルゴリズムが「1対1」のマッチングを行う能力を調べた。基本的には、1人の人物の写真と別の人物の写真を比較するが、両者ともマスクを着用している。これを実現するために、NIST は研究に 600 万枚の画像を使用し、さまざまなオーバーレイのバリエーションを持つデジタル マスクを適用しました。

この研究では、鼻を覆う部分が広いほど、マスクがアルゴリズムの妨げになることも判明した。この研究では、黒いマスクは青いマスクよりもアルゴリズムを騙しやすいことも示されました。

NISTは、これは顔認識とマスクに関する一連のテストの最初のものだと述べた。同局は今夏後半にマスク着用に特化したアルゴリズムをテストする予定で、マスク着用者の検出能力が向上することを期待している。 。

「パンデミックの到来により、顔認識技術がマスクを着用した顔をどう扱うかを理解する必要がある」とNISTの研究員メイ・ガン氏は述べた。「私たちはパンデミック前に開発されたアルゴリズムがマスクを着用した対象者にどう影響するかに焦点を当て始めている」