Sajnos a világban ma már nem kelt pánikot, ha valaki maszkban lép be egy boltba, sőt a koronavírus miatt ez rengeteg helyen kötelező is. Az új helyzet viszont új kihívások elé állította az arcfelismerő megoldásokat fejlesztő cégeket, hiszen hirtelen jóval kisebb felületből kell kitalálni az algoritmusnak, hogy pontosan ki is lehet a maszk alatt. Szakértők most azt is megvizsgálták, a normális körülményekhez képest mennyit romlik a hatékonyságuk az ilyen megoldásoknak.
Alig látnak ki a maszkból
Az Egyesült Államok mérésügyi intézete, a National Institute of Standards and Technology (NIST) által jegyzett projekt keretében 89 különböző arcfelismerésre trenírozott algoritmust teszteltek annak érdekében, hogy kiderüljön, milyen hatással van pontosságukra a maszkok viselése.
A feladathoz 6 millió fotót használtak fel. Ezekre a portréfotókra digitálisan maszkot applikáltak, minden esetben több változatot, sőt színt is tesztelve. A mesterséges intelligenciára támaszkodó programoknak pedig a nehezített változatokban kellett felismernie az eléjük rakott személyeket.
Talán nem ér senkit meglepetés, hogy az arc jó részét kitakaró maszk minden esetben rontott az algoritmusok pontosságán. Ennek aránya viszont igen eltérő skálán mozgott, hiszen 5-től 50 százalékig terjedt a rosszul beazonosított személyek aránya. Mivel ezek a programok az arc különböző pontjainak egymástól való elhelyezkedéséből és távolságából tudják elvégezni az azonosítást, így az sem meglepő fejlemény, hogy minél többet takar a maszk az orrból, annál kevésbé lesz megbízható a gépi felismerés. Az viszont érdekes megfigyelés, hogy a fekete színű foltok sokkal jobban megzavarták a gépi intelligenciát, mint a kék változatok.
Ugyan a fentebb említett hibaszázalékok alsó szintje nem tűnik túl soknak, de mindenképpen érdemes mindezt a normál működésnél tapasztalt arányokkal összevetni. Az egyik program például ugyan csak 5 százalékban rontott a maszkos gyakorlat során, ám ugyanez az algoritmus teljes arcok esetében ezer esetből mindössze 3 hibát vétett.
Alkalmazkodni kell
Ahogy az emberiségnek alkalmazkodnia kell(ett) a koronavírus miatt megváltozott világhoz, ugyanerre kényszerülnek az algoritmusok is. A maszkok megjelenésével több fejlesztő azonnal elkezdett dolgozni azon, hogy az új helyzetet is kezelni képes verzióval álljon elő. Példaként említhető az Apple, ahol a Face ID már kapott is egy frissítést, hogy jobban tudja kezelni a helyzetet, amikor a telefon tulajdonosa maszkkal az arcán próbálja azonosítani magát.
A NIST-nél egyébként készül egy második kör is a mérésekből. Ez utóbbinál pont azokat a megoldásokat igyekeznek majd górcső alá venni, amelyeket már a megváltozott világ körölményeihez igazodva fejlesztettek tovább. Az intézet azt várja, hogy idővel sokat javul a felismerési pontosság, mivel a frissebb algoritmusok egyre kevesebb adatponttból is képesek lesznek helyes eredményre jutni.
A NIS2-megfelelőség néhány technológiai aspektusa
A legtöbb vállalatnál a megfeleléshez fejleszteni kell a védelmi rendszerek kulcselemeit is.
CIO KUTATÁS
TECHNOLÓGIÁK ÉS/VAGY KOMPETENCIÁK?
Az Ön véleményére is számítunk a Corvinus Egyetem Adatelemzés és Informatika Intézetével közös kutatásunkban »
Kérjük, segítse munkánkat egy 10-15 perces kérdőív megválaszolásával!
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak