Khẩu trang thách thức công nghệ nhận dạng khuôn mặt

Khẩu trang giúp giảm sự lây lan của COVID-19, nhưng nó cũng là trở ngại của các thuật toán nhận dạng khuôn mặt. Theo một nghiên cứu sơ bộ của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST), trong trường hợp này, ngay cả thuật toán nhận dạng khuôn mặt tốt nhất cũng có tỷ lệ lỗi từ 5% đến 50%.

Khẩu trang thách thức công nghệ nhận dạng khuôn mặt

NIST đã áp dụng kỹ thuật số hình dạng các loại khẩu trang cho các bức ảnh gốc và kiểm tra hiệu suất của các thuật toán. Vì khẩu trang trong thực tế rất khác nhau, nên nhóm nghiên cứu đã đưa ra chín biến thể của nó, bao gồm sự khác biệt về hình dạng, màu sắc và độ che phủ mũi. Khẩu trang kỹ thuật số có màu đen hoặc xanh nhạt gần giống màu của khẩu trang phẫu thuật. Các hình dạng bao gồm khẩu trang tròn che mũi, miệng và một loại lớn hơn rộng bằng khuôn mặt của người đeo. Những chiếc khẩu trang rộng hơn này có các biến thể về độ che phủ mũi ở các mức độ khác nhau.

Sau đó, nhóm nghiên cứu đã so sánh kết quả với hiệu suất của các thuật toán trên những khuôn mặt đã được che. Nhóm nghiên cứu có thể rút ra một số kết luận chung từ các kết quả. Nhưng có một điều cần lưu ý, không có thuật toán nào trong số này được thiết kế để xử lý khẩu trang. Ngoài ra, khẩu trang được sử dụng được sáng tạo bằngkỹ thuật số, không phải đồ thật.

Độ chính xác của thuật toán với các khuôn mặt bị che đi về cơ bản đã giảm đáng kể. Sử dụng hình ảnh không được che mặt, các thuật toán chính xác nhất có tỉ lệ lỗi chỉ khoảng 0,3%. Nhưng với hình ảnh có khẩu trang, tỷ lệ lỗi của các thuật toán hàng đầu tăng lên khoảng 5%, trong khi các thuật toán khác có tỷ lệ lỗi thậm chí lên đến 50%.

Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt thường hoạt động bằng cách đo các đặc điểm của khuôn mặt chẳng hạn như kích thước và khoảng cách của chúng với nhau rồi so sánh các số đo này với các số đo từ một bức ảnh khác. Khi ảnh bị che, thuật toán không thể trích xuất các đặc điểm của khuôn mặt đủ tốt để đưa ra so sánh hiệu quả.

Nghiên cứu đã thực hiện ba mức độ che phủ mũi là thấp, trung bình và cao nhận thấy rằng độ chính xác sẽ giảm khi độ che phủ mũi tăng lên. Hình dạng và màu sắc của khẩu trang cũng rất quan trọng. Tỷ lệ lỗi thuật toán thường thấp hơn với mặt nạ tròn, mặt nạ màu đen cũng làm giảm hiệu suất thuật toán so với mặt nạ màu xanh lam phẫu thuật.

Nếu bạn thích bài viết này, đừng ngại chia sẻ với những người quan tâm và hãy thường xuyên truy cập website để có những thông tin mới nhất về lĩnh vực.

Bạn muốn trích dẫn bài này:
-----
"Khẩu trang thách thức công nghệ nhận dạng khuôn mặt," Trí tuệ nhân tạo, Ngày xuất bản: 04/04/2021, URL: https://trituenhantao.io/tin-tuc/khau-trang-thach-thuc-cong-nghe-nhan-dang-khuon-mat/, Ngày truy cập: 27/11/2021.



Về trituenhantao.io

Trituenhantao.io là trang web chia sẻ thông tin, kiến thức, kinh nghiệm học tập và triển khai các chương trình và dự án sử dụng trí tuệ nhân tạo trên thế giới.
Xem tất cả các bài viết của trituenhantao.io →