Key Takeaway
- Algoritma pengecaman muka semakin baik dalam membaca muka dengan topeng dihidupkan.
- Kajian baharu mempamerkan had kepada cara algoritma boleh membaca topeng muka, seperti warna dan bentuk topeng.
- Pakar berkata industri pengecaman muka sedang giat berusaha untuk memasukkan topeng muka dalam algoritma mereka.
Banyak industri perlu menyesuaikan diri dengan pandemik, termasuk industri pengecaman muka. Pakar berkata teknologi semakin baik dalam mengenali orang yang memakai topeng muka.
Laporan baharu yang diterbitkan oleh Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) menunjukkan keputusan 65 algoritma pengecaman wajah baharu yang dibuat selepas permulaan wabak COVID-19, serta 87 algoritma yang diserahkan sebelum pandemik. Laporan itu mendedahkan bahawa pembangun perisian semakin mahir dalam membangunkan algoritma yang mengecam muka bertopeng, malah semakin tepat seperti algoritma pengecaman muka biasa.
"Walaupun beberapa algoritma pra-pandemik masih kekal dalam yang paling tepat pada foto bertopeng, sesetengah pembangun telah menyerahkan algoritma selepas wabak itu menunjukkan ketepatan yang bertambah baik dengan ketara dan kini antara yang paling tepat dalam ujian kami, " bunyi laporan itu.
Apa yang Ditemui Kajian
Kajian ini adalah yang kedua seumpamanya yang dijalankan oleh NIST dengan set data yang sama bertujuan untuk menguji algoritma pengecaman muka dan ketepatannya dengan kehadiran topeng muka. Pengarang laporan itu menggunakan 6.2 juta foto dan menggunakan simulasi pelbagai kombinasi topeng digital pada imej ini.
Mei Ngan, pengarang bersama laporan dan saintis komputer di NIST, memberitahu Lifewire dalam temu bual telefon bahawa kehadiran topeng muka pada asasnya telah mengambil alih teknologi pengecaman muka semula kira-kira dua hingga tiga tahun.
"Kadar ralat berada di antara 2.5% dan 5%-setanding dengan teknologi terkini pada 2017," katanya.
Laporan terdahulu daripada NIST yang diterbitkan pada bulan Julai melihat prestasi algoritma pengecaman wajah yang diserahkan sebelum Mac 2020, sebelum Pertubuhan Kesihatan Sedunia mengisytiharkan pandemik global. Kajian pertama ini mendapati kadar ralat algoritma pra-pandemi ini adalah antara 5% dan 50%.
Walaupun algoritma ini semakin baik dalam membaca muka bertopeng, kajian terbaru mendapati bahawa beberapa faktor mempengaruhi kadar ralat, seperti warna topeng (topeng yang lebih gelap seperti merah atau hitam mempunyai kadar ralat yang lebih tinggi) dan cara topeng berbentuk (bentuk topeng yang lebih bulat mempunyai kadar ralat yang lebih rendah).
Ngan berkata algoritma menggunakan bahagian muka seseorang yang boleh dilihat, seperti kawasan sekitar mata dan dahi, untuk mengecam ciri wajah dan bukannya membaca topeng itu sendiri.
Masa Depan Pengecaman Wajah dan Topeng Muka
Ngan berkata jelas sekali pembangun telah membuat peningkatan yang ketara dengan algoritma pengecaman muka mereka apabila ia berkaitan dengan topeng muka.
"Jelas ada keperluan untuk sistem pengecaman muka untuk beroperasi di bawah kekangan pemakaian topeng muka," katanya. "Memandangkan perkara yang telah kami lakukan dan hasil daripada kajian terbaru kami, kami melihat industri pengecaman muka sedang giat berusaha untuk memasukkan topeng muka dalam algoritma mereka."
Memandangkan teknologi semakin bertambah baik, ini bermakna lebih mudah untuk melakukan perkara seperti membuka kunci telefon semasa memakai topeng muka, tetapi terdapat implikasi lain apabila ia berkaitan dengan pengecaman muka yang semakin maju dengan cara ini.
Banyak kajian menunjukkan bahawa pengecaman muka dilaporkan secara meluas untuk salah mengenal pasti orang yang salah dan mempunyai berat sebelah kaum. Kajian 2019 oleh NIST mendapati bahawa teknologi pengecaman muka salah mengenal pasti orang Kulit Hitam dan Asia sehingga 100 kali lebih kerap daripada orang kulit putih.
Walaupun teknologi semakin baik dalam membaca topeng muka, peratusan ralat-tidak kira sekecil mana pun-masih boleh menjadi kebimbangan kerana tersilap mengenal pasti seseorang yang memakai topeng muka.
Walaupun laporan NIST terbaharu menunjukkan bahawa algoritma semakin baik dalam mengendalikan tugas topeng muka, Ngan berkata hanya masa yang akan menentukan sama ada di sinilah masa depan pengecaman wajah berlaku semasa masa pandemik.
"Mungkin kita boleh menjangkakan pengurangan ralat selanjutnya, atau mungkin pembangun mungkin mendapati pengehadan kepada jumlah maklumat unik di kawasan yang tidak bertopeng," kata Ngan.
