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美国国家标准与技术研究所(NIST)对 开网店要交哪些费用

女人资料网  发表于:2020-07-31 11:37:02
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美国国家标准与技术研究所(NIST)对89种商业脸部识别算法进行测试,发现这些算法都没办法良好地处理戴上口罩的人脸,准确性随着鼻子覆盖率上升而降低,而且颜色和形状也都影响着算法的错误率,即便表现最好的算法,以同一人不戴口罩的照片,识别戴着口罩的人脸,错误率在5%和50%之间。

由于戴口罩有助于阻止新冠肺炎(COVID-19)病毒的传播,因此全世界人们纷纷戴上了口罩,而这也对脸部识别算法产生极大的考验,逼得苹果更改iOS对戴口罩人脸的识别机制。NIST计算机科学家Mei Ngan提到,随着新冠肺炎疫情暴发,相关单位需要了解,人脸识别技术处理戴口罩人脸的方式。NIST团队探索了各种算法一对一配对的能力,也就是将一张照片与同一个人的另一张照片进行比较,这种功能的用途通常是进行验证,像是解锁智能手机和检查护照。

研究人员以口罩形状的色块,盖在原始人脸照片的口鼻上,以测试算法的性能,考虑到口罩的样式不同,依形状、颜色和鼻子覆盖范围,研究团队测试了9种口罩版本,测试口罩颜色除了黑色,还有与手术口罩接近的浅蓝色,形状有覆盖鼻子和嘴巴的圆形口罩,也有和脸部一样宽的大口罩,宽口罩依覆盖鼻子的程度不同,分为高、中和低。

经实验,研发团队得出了几点一般性的结论,脸部戴口罩让所有脸部识别算法准确性下降,最精确的算法在人们未戴口罩时,错误率只有0.3%,而戴上口罩后,错误率则约有5%,大部分算法错误率则在20%到50%之间。

算法无法良好地处理戴口罩人像,是因为无法截取足够的人脸特征,一般来说,人脸识别算法,是通过测量各个人脸特征的大小和之间的距离,而戴上口罩导致算法无法截取人脸特征,也就无法进行有效的比较。而且实验发现,当口罩遮住鼻子越多,算法准确性就越低。

虽然脸部识别无法正确识别人脸,但是算法也不会乱认人,又就是说,算法无法配对同一人两张照片的伪阴性增加,而错误将两个不同人照片,识别为同一人的伪阳性也会下降,因此研究团队认为,戴口罩并不会影响脸部识别算法的安全性。

另外,口罩形状与颜色同样都影响着算法的错误率,使用圆形口罩错误率较低,而与蓝色手术口罩相比,黑色口罩降低了算法的性能,而使错误率增加,不过,研究团队并没有完整地测试各种颜色效果。

这项测试是由美国国土安全部科学技术局、生物特征识别管理办公室,以及美国海关及边境保卫局合作进行,Mei Ngan表示,他们测试了口罩对各家脸部识别算法的影响后,他们接下来,要开始测试对口罩优化的脸部识别算法。

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