Le résultat était généralement attendu, même si les taux d'erreur sont assez impressionnants.
L'Institut national américain des normes et de la technologie a lancé une série d'études visant à déterminer dans quelle mesure les algorithmes de reconnaissance faciale fonctionnent en mode masque. La question est aujourd'hui extrêmement pertinente, et certains fabricants disent avoir déjà développé des systèmes capables de reconnaître les visages masqués. Mais le NIST a commencé dans l'ordre et dans la première étude a testé 89 algorithmes créés avant même le début de la pandémie.
Le test a utilisé plus de six millions de photographies et des algorithmes devaient déterminer comment une image d'une personne correspond à une autre - la tâche la plus courante dans de tels cas, utilisée, en particulier, pour déverrouiller les smartphones. D'une tâche plus difficile - pour trouver une correspondance pour un dans la base de données entière - les chercheurs ont décidé de refuser. Neuf variantes de masques, de forme et de couleur différentes, ont été superposées numériquement sur les images.
En conséquence, même le meilleur des 89 algorithmes, qui reconnaissaient normalement les visages avec une précision de 99,7%, se sont trompés lors de l'utilisation de masques au moins 5% du temps. Pour la majorité, cependant, le taux d'erreur variait de 20% à 50%.
La raison principale était le manque d'informations sur les caractéristiques distinctives des visages, qui, en fait, sont nécessaires pour les algorithmes de reconnaissance. Dans le même temps, les spécialistes du NIST ont remarqué que la forme et la couleur du masque affectent le niveau d'erreur - plus le masque est grand et plus il couvre le nez haut, plus il est difficile pour l'algorithme de reconnaître l'image. Le nombre d'erreurs était également plus élevé lors de l'utilisation de masques noirs, mais, comme les auteurs de l'étude l'admettent eux-mêmes, ils n'ont pas eu suffisamment de temps pour étudier plus en détail la question de la «couleur».
Dans la prochaine étude, les spécialistes du NIST ont l'intention de tester de nouveaux algorithmes qui incluent déjà la fonction de reconnaissance des visages masqués.
