Maskat mbrojtëse kundër COVID-19 po ‘shkatërrojnë’ softuerin për njohjen e fytyrës
Maskat për fytyrën dihet tashmë që ndalojnë përhapjen e koronavirusit por me sa duket, ata gjithashtu mund ta bëjnë shumë më të vështirë që softueri për njohjen e fytyrës t’iu identifikojë.
Ky është konstatimi kryesor i një raporti të ri të lëshuar nga studiuesit federalë në Institutin Kombëtar të Standardeve dhe Teknologjisë, ose NIST, i cili është një degë e Departamentit të Tregtisë në SHBA, funksionet e të cilit përfshijnë matjen e saktësisë së algoritmeve të njohjes së fytyrës që kompanitë dhe studiuesit dorëzojnë në laborator.
Ndërsa ju jepet funksioni për të përputhur një fotografi të një personi që mban një maskë të shtuar në mënyrë dixhitale një fotografie personi që nuk mban një të tillë, algoritmet më të sakta të njohjes së fytyrës nuk arritën të bënin një ndeshje të saktë midis 5% dhe 50% të kohës, sipas Raportit. Në përgjithësi, shumica e algoritmeve të testuar kishin shkallë dështimi midis 20% dhe 50%, tha Mei Ngan, një shkencëtar i kompjuterëve në NIST dhe një autor i raportit, për CNN Business.
Çështjet e identifikimit kanë kuptim, pasi sistemet e njohjes së fytyrës zakonisht funksionojnë duke krahasuar matjet midis veçorive të ndryshme të fytyrës me ato të një imazhi tjetër. Bllokimi i një pjese të fytyrës do të thotë se ka më pak informacion për të përdorur për programin për të bërë një korrespondencë.
Ajo nxjerr në pah një sfidë unike që industria e teknologjisë tashmë po punon për t’u përballur ndërsa pandemia vazhdon. Ndërsa teknologjia është e diskutueshme, me një numër kompanish që po rishikojnë këtë teknologji në zbatimin e ligjit, ajo është përdorur në një gamë produktesh dhe shërbimesh, nga përdorimi i fytyrës tuaj për të zhbllokuar smartphone tuaj e deri tek kalimi nëpër një pikë kontrolli sigurie apo doganore.
Për raportin e tyre, studiuesit krijuan nëntë forma të ndryshme maske blu të errët dhe të celët për të llogaritur se si mënyrat e formave të maskave ndryshojnë në botën e vërtetë dhe i përdorën ato për të fshehur një pjesë të fytyrës së një personi në një foto. Më pas ata krahasuan një foto me maskë dixhitale të secilit person me një tjetër foto të pa maskuar të të njëjtit person. Ata gjithashtu kryen një provë të algoritmeve në të dy grupet e fotografive pa maska virtuale.
Në përgjithësi, ata testuan 89 algoritme në më shumë se 6 milion foto që paraqesin një milion njerëz të ndryshëm. Fotografitë erdhën nga dy burime: aplikacione për përfitime nga emigracioni në SHBA, të cilat u përdorën si imazhe të pa maskuara dhe foto të udhëtarëve që kalonin një kufi për të hyrë në SHBA, të cilave iu vendosën një maskë dixhitale.
NIST zbuloi se më e mira e këtyre algoritmeve — të cilat u dorëzuan në laborator para mesit të marsit – dështuan vetëm 0.3% të kohës kur u testuan në të njëjtat grupe fotografish pa maska dixhitale. Me maska dixhitale, megjithatë, niveli i gabimeve u ngjit në 5% midis të njëjtave algoritme.
Një mangësi e dukshme e raportit është se NIST nuk testoi algoritmet në imazhet e njerëzve që në të vërtetë mbanin maska - Ngan tha se përafrimet dixhitale të maskave ishin përdorur për shkak të kufizimeve të kohës dhe burimeve. Nga ana pozitive, kjo i lejoi studiuesit që shpejt të marrin një kuptim të efektit të maskave në algoritme, por maskat e vërteta përshtaten ndryshe në njerëz të ndryshëm. Ende nuk dihet se si strukturat ose modelet mund të ndikojnë në saktësinë e softuerit për njohjen e fytyrës.
Disa kompani kanë thënë që teknologjia e tyre për njohjen e fytyrës mund të funksionojë me maska, dhe Ngan tha që ajo ka dëgjuar nga zhvilluesit të cilët po punojnë në algoritme që synojnë ta bëjnë këtë të mundshme – mbase duke trajnuar një algoritëm me shumë imazhe të njerëzve që veshin maska aktuale, ose duke synuar rajonin e fytyrës mbi mesin e hundës.
Ky është një fokus për Marios Savvides, një profesor në Universitetin Carnegie Mellon i cili studion identifikimin biometrik. Ai tha se një person i cili ka një maskë mund të jetë në thelb i padukshëm për një sistem të njohjes së fytyrës, pasi në radhë të parë ai as nuk zbulon dot një fytyrë. Ai mendon se rajoni i fytyrës që përfshin sytë dhe vetullat ka tendencë të ndryshojë më pak me kalimin e kohës, gjë që e bën atë një pjesë të mirë të fytyrës të përdoret kur përpiqet të identifikojë një person, goja dhe hunda e të cilit janë të fshehura.
Raporti NIST është i pari ndër disa që laboratori planifikon të nxjerrë në lidhje me mënyrën se si algoritmet e njohjes së fytyrës identifikojnë fytyrat e maskuara. Në vjeshtë, tha Ngan, NIST pret që të lëshojë një raport mbi saktësinë e algoritmeve që janë krijuar posaçërisht me qëllimin për të zbuluar njerëzit me maska.(CNN)
Edel Strazimiri / SCAN
*Material i përgatitur nga portali SCAN. Ripublikimi mund të bëhet vetëm kundrejt citimit të autorësisë dhe burimit origjinal.