מזונות חשובים
- אלגוריתמים של זיהוי פנים משתפרים בקריאת פנים עם מסכות.
- מחקר חדש מציג מגבלות לאופן שבו אלגוריתם יכול לקרוא מסכת פנים, כמו צבע וצורת המסכה.
- מומחים אומרים שתעשיית זיהוי הפנים פועלת באופן פעיל לכלול מסכות פנים באלגוריתמים שלהם.
תעשיות רבות נאלצו להסתגל למגיפה, כולל תעשיית זיהוי הפנים. מומחים אומרים שהטכנולוגיה משתפרת לאט בזיהוי אנשים שלובשים מסכות פנים.
דוח חדש שפורסם על ידי המכון הלאומי לתקנים וטכנולוגיה (NIST) מציג את התוצאות של 65 אלגוריתמים חדשים לזיהוי פנים שנוצרו לאחר תחילת מגיפת ה-COVID-19, כמו גם 87 אלגוריתמים שהוגשו לפני מגיפה. הדו ח חשף שמפתחי תוכנה משתפרים בפיתוח אלגוריתמים המזהים פנים רעולי פנים, אפילו מדוייקים כמו אלגוריתמים רגילים של זיהוי פנים.
"למרות שכמה אלגוריתמים טרום-מגיפה עדיין נשארים בטווח המדויק ביותר בתמונות רעולי פנים, חלק מהמפתחים שלחו אלגוריתמים לאחר המגיפה שהראו דיוק משופר משמעותית והם כעת בין המדויקים ביותר בבדיקה שלנו", נכתב בדוח.
מה המחקר מצא
המחקר היה השני מסוגו שנערך על ידי NIST עם אותו מערך נתונים שנועד לבדוק אלגוריתמים של זיהוי פנים ודיוקם בנוכחות מסכות פנים. מחברי הדו ח השתמשו ב-6.2 מיליון תמונות ויישמו סימולציות של שילובי מסכות דיגיטליות שונות על תמונות אלו.
מי נגן, מחברת שותפה של הדו ח ומדען מחשבים ב-NIST, אמרה ל-Lifewire בראיון טלפוני שהנוכחות של מסכות פנים החזירה למעשה את טכנולוגיית זיהוי הפנים לאחור כשנתיים עד שלוש.
"שיעורי השגיאות הם בכל מקום בין 2.5% ל-5%-בהשוואה למקום שבו הייתה הטכנולוגיה החדישה ב-2017", אמרה.
דוח קודם מ-NIST שפורסם ביולי בחן את הביצועים של אלגוריתמים לזיהוי פנים שהוגשו לפני מרץ 2020, לפני שארגון הבריאות העולמי הכריז על מגיפה עולמית. מחקר ראשון זה מצא ששיעור השגיאות של אלגוריתמים טרום-מגפה אלה נע בין 5% ל-50%.
גם אם האלגוריתמים האלה משתפרים בקריאת פנים רעולי פנים, המחקר האחרון מצא שגורמים מסוימים משפיעים על שיעור השגיאות, כגון צבע המסכה (למסכות כהות יותר כמו אדום או שחור יש שיעורי שגיאה גבוהים יותר) וכיצד המסכה מעוצב (לצורות מסכה עגולות יש שיעורי שגיאה נמוכים יותר).
Ngan אמר שהאלגוריתמים משתמשים בחלק הגלוי של פניו של מישהו, כגון האזור סביב העיניים והמצח, כדי לזהות תווי פנים במקום לקרוא דרך המסכה עצמה.
העתיד של זיהוי פנים ומסכות פנים
Ngan אמר שברור שמפתחים ביצעו שיפורים משמעותיים באלגוריתמי זיהוי הפנים שלהם בכל הנוגע למסיכות פנים.
"ברור שיש צורך במערכות זיהוי פנים שיפעלו תחת אילוצים של חבישת מסכות פנים", אמרה. "בהתחשב בדברים שעשינו והתוצאות מהמחקר האחרון שלנו, אנו רואים שתעשיית זיהוי הפנים פועלת באופן פעיל לכלול מסכות פנים באלגוריתמים שלהם."
מכיוון שהטכנולוגיה משתפרת, פירוש הדבר שיהיה קל יותר לעשות דברים כמו לפתוח את הטלפונים שלנו תוך כדי מסיכת פנים, אבל יש השלכות אחרות בכל הנוגע לזיהוי פנים שמתקדם בדרך זו.
מחקרים רבים מראים שזיהוי פנים מדווח באופן נרחב כדי לזהות בטעות את האדם הלא נכון ויש לו הטיות גזעיות. מחקר משנת 2019 של ה-NIST מצא שטכנולוגיית זיהוי פנים מזהה אנשים שחורים ואסייתים בטעות בתדירות של עד פי 100 מאשר אנשים לבנים.
גם אם הטכנולוגיה משתפרת בקריאת מסכות פנים, אחוז השגיאות - לא משנה כמה קטן - עדיין יכול להוות חשש לזיהוי שגוי של אדם שלובש מסכת פנים.
בעוד שדוח ה-NIST האחרון מראה שאלגוריתמים משתפרים בטיפול במשימת מסכת הפנים, נגן אמר שרק הזמן יגיד אם זה באמת המקום אליו הולך עתיד זיהוי הפנים בתקופות מגיפה.
"אולי נוכל לצפות להפחתת שגיאות נוספת, או אולי מפתחים עשויים למצוא מגבלות על כמות המידע הייחודי באזור החפוי", אמר נגן.
