面部识别系统在识别蒙面面孔方面越来越好

根据美国国家标准技术研究院(NIST)周二发布的数据，面部识别算法在识别口罩中的面部表情方面越来越好。根据对150多种独立面部识别算法的独立测试，新报告表明，对于面部识别系统而言，口罩可能并没有最初想象的那么大。

供应商自愿将其面部识别算法提交给NIST进行测试，作为面部识别供应商测试(FRVT)的一部分。在提交每种算法时，研究所会滚动发布这些测试的结果。NIST在7月份首次检查口罩对面部识别的影响时，发现算法在识别口罩方面并不是很好。毫不奇怪，当鼻子和嘴被遮盖时，很难识别出脸。

NIST的报告集中在错误的不匹配率(FNMR)上，该方法可衡量有多少匹配的面孔在不触发警报的情况下通过了算法。7月，当某些算法遇到蒙面人的图像时，其错误率飙升至5%至50%。

NIST的面部识别测试公共排行榜证实了这一说法。现在，有八种不同的算法将错误的不匹配率保持在0.05%以下。在八月份的第一份报告发布后，这八个人中的六个人已提交给NIST。

作者注意到该研究的许多局限性。特别是，虽然测试使用的是真实签证持有人的照片和实际的过境照片，但他们并未使用蒙面人脸的实际图像。为了方便起见，NIST研究人员改为以数字方式应用口罩，以确保整个样品的一致性。结果，“我们无法对颜色，设计，形状，纹理，带子和口罩的佩戴方式的无尽变化进行详尽的模拟，”报告指出。数字口罩是覆盖整个脸部的蓝色外科手术，但测试人员注意到，其性能取决于口罩放置在面部的高度而有很大不同。

美国在陆地和空中边界均采用面部识别，将旅行者与签证或护照照片相匹配，这是生物识别出口计划的一部分。NIST数据来自签证持有人，特别是对于在移民过程中收集的生物识别信息几乎没有隐私权的签证持有人。