¡Usa una máscara quirúrgica para burlar a un algoritmo de detección de rostros!

¡Comparte!

Si las mascaras FFP1 Si al menos el 80% de los aerosoles de tamaño mediano (0.6 µm) se filtran, parecen bloquear hasta el 50% de los algoritmos de detección de rostros, según un estudio presentado por una agencia estadounidense.

Mujer con máscara de coranavirus

Según un estudio realizado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), una agencia del Departamento de Comercio de los Estados Unidos, las máscaras parecen dificultar el trabajo con tecnologías de reconocimiento facial.

Este estudio, realizado por Mei Ngan, Patrick Grother y Kayee Hanaoka, muestra la efectividad de los algoritmos de reconocimiento facial (todo desde 2019 antes de la crisis) cuando una persona usa una máscara. Resultado: Los algoritmos pueden generar hasta un 50% de errores dependiendo del tipo de máscara, su color y la forma en que se usa.

Error del 5% al ​​50% al usar una máscara para algoritmos de reconocimiento facial

Se han aplicado diferentes «tipos» de máscaras, digitalmente, a una selección de retratos, variando la forma, el color y la cobertura de la nariz. Los resultados son diferentes y algunos incluso son extraños ya que en este caso Las máscaras negras tienen más probabilidades de causar errores como máscaras celestes. Según el estudio, la razón aún no está clara. Además, solo se aplicaron máscaras de colores uniformes sin patrones a las caras, por lo que el estudio no reveló la efectividad de ciertos textos, texturas u otros patrones que se supone que impiden el reconocimiento facial.

Ver también: Antenas 5G en máscaras, la nueva teoría de la conspiración completamente absurda

Sin embargo, la interpretación de algunos resultados parece más lógica. Por ejemplo más La nariz está cubierta a través de una máscara Cuantos más algoritmos resbalen para identificar una cara. Por lo tanto, las máscaras N95 tienen una tasa de error más baja que las máscaras faciales de tela menos redondas que cubren una parte más grande de la cara. Considerándolo todo, más de 6.2 millones de imágenes fueron utilizados, incluyendo 1 millón de personas diferentes.

Fuente: Instituto Nacional de Estándares y Tecnología

Solo se probaron los algoritmos anteriores a COVID-19

Considerándolo todo, 89 algoritmos fueron probados. Los nombres de Samsung, Synology, Asus e incluso Fujitsu aparecen en la lista de algoritmos utilizados. Tenga en cuenta que no se han recopilado datos para todas las fotos de usuarios de gafas.

Solo se probó un tipo de reconocimiento facial, el tipo doce y cincuenta y nueve de la noche. Este es el mismo tipo de algoritmo utilizado en el control de pasaportes y fronteras de EE. UU. Donde se verifica cuando la cara de una persona partidos bueno para su identidad. Detección de rostro en uno demasiados (que se usó para multitudes, por ejemplo) no se ha probado. A partir de este verano, el equipo también planea probar nuevos algoritmos que se han desarrollado de antemano para detectar el desgaste de la máscara, como la detección de rostros. Tenga en cuenta que Sensory está trabajando actualmente en un nuevo sistema de reconocimiento facial que puede identificar a un usuario enmascarado utilizando múltiples señales biométricas como el iris o la voz.

Deja un comentario

shares