[Алгоритмы, Здоровье, Информационная безопасность, Искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT] NIST: медицинские маски нарушают работу систем распознавания лиц
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Исследование Национального института стандартов и технологий США (NIST) показало, что маски для лица, которые стали необходимыми для выхода на улицу в период COVID-19, создают препятствия для работы алгоритмов распознавания лиц.
Так, частота ошибок некоторых из 89 наиболее широко используемых алгоритмов выросла на 5-50%. В обычной ситуации этот показатель не превышал 0,3%. Черные маски чаще вызывают ошибки, чем синие, а, чем больше закрыт нос человека, тем сложнее идентифицировать его лицо.
Мей Нган, автор доклада и специалист по компьютерным технологиям NIST отметил, что теперь исследователи хотят проверить работу алгоритмов, которые были разработаны именно в период пандемии.
Стоит отметить, что алгоритмы распознавания лиц из числа проверенных NIST работают путем измерения расстояний между объектами на лице. Это немного отличается от того, как распознавание лиц работает на iPhone, где используются датчики глубины.
NIST стал первым правительственным учреждением, которому поручили оценить точность алгоритмов наряду со многими другими системами.
Примечательно, что в отчете приводится только тип распознавания лиц, известный как сопоставление «один к одному». Это процедура, используемая при пересечении границ и на паспортном контроле, где алгоритм проверяет, соответствует ли лицо их идентификатору. Однако системы распознавания лиц для массового наблюдения сканируют толпу, чтобы найти совпадения с лицами в базе данных. Это называется системой «один ко многим». И, хотя отчет NIST не охватывает системы «один ко многим», они, как правило, считаются наиболее подверженными ошибкам. Сам процесс выявления лица в толпе сложнее, так как нельзя контролировать угол или освещение.
Таким образом, ношение масок, скорее всего, серьезно нарушает работу алгоритмов «один-ко-многим».
Согласно данным внутреннего бюллетеня министерства внутренней безопасности США, там обеспокоены «потенциальным воздействием, которое широкое использование защитных масок
может оказать на операции безопасности, включающие системы распознавания лиц».
Между тем некоторые компании из этой области, например, российская NtechLab, уже обещают, что их новые алгоритмы могут идентифицировать людей даже в балаклаве.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Информационная безопасность, Системное администрирование, Cisco, Сетевые технологии] Stealthwatch Cloud. Быстрое, удобное и эффективное решение для облачных и корпоративных инфраструктур
- [Информационная безопасность, Сетевое оборудование, Сетевые технологии, Системное администрирование] 4. NGFW для малого бизнеса. VPN
- [Информационная безопасность, Системное администрирование, IT-инфраструктура, Софт] Как снизить стоимость владения SIEM-системой и зачем нужен Central Log Management (CLM)
- [Автомобильные гаджеты, Информационная безопасность] Умные и небезопасные: что угрожает владельцам высокотехнологичных автомобилей
- [Исследования и прогнозы в IT, Научно-популярное, Транспорт, Энергия и элементы питания] Будущее автозаправок: 50 или 250 кВт (перевод)
- [Информационная безопасность, Сетевое оборудование] 802.1Q для управления L2VPN ГОСТ или как сэкономить на обновлении ПО
- [Информационная безопасность, IT-компании] Исследователи безопасности обнаружили подозрительные функции в Android-приложении DJI
- [Информационная безопасность, Системное администрирование, IT-инфраструктура, Git, DevOps] Аутентификация и чтение секретов в HashiCorp's Vault через GitLab CI (перевод)
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение, Профессиональная литература] Книга «Обработка естественного языка в действии»
- [Гаджеты, Информационная безопасность, Носимая электроника, Умный дом] Garmin подтвердила факт кибератаки и вернула к жизни часть сервисов
Теги для поиска: #_algoritmy (Алгоритмы), #_zdorove (Здоровье), #_informatsionnaja_bezopasnost (Информационная безопасность), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (Исследования и прогнозы в IT), #_nist, #_raspoznavanie_lits (распознавание лиц), #_meditsinskie_maski (медицинские маски), #_algoritmy (алгоритмы), #_algoritmy (
Алгоритмы
), #_zdorove (
Здоровье
), #_informatsionnaja_bezopasnost (
Информационная безопасность
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (
Исследования и прогнозы в IT
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:34
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Исследование Национального института стандартов и технологий США (NIST) показало, что маски для лица, которые стали необходимыми для выхода на улицу в период COVID-19, создают препятствия для работы алгоритмов распознавания лиц. Так, частота ошибок некоторых из 89 наиболее широко используемых алгоритмов выросла на 5-50%. В обычной ситуации этот показатель не превышал 0,3%. Черные маски чаще вызывают ошибки, чем синие, а, чем больше закрыт нос человека, тем сложнее идентифицировать его лицо. Мей Нган, автор доклада и специалист по компьютерным технологиям NIST отметил, что теперь исследователи хотят проверить работу алгоритмов, которые были разработаны именно в период пандемии. Стоит отметить, что алгоритмы распознавания лиц из числа проверенных NIST работают путем измерения расстояний между объектами на лице. Это немного отличается от того, как распознавание лиц работает на iPhone, где используются датчики глубины. NIST стал первым правительственным учреждением, которому поручили оценить точность алгоритмов наряду со многими другими системами. Примечательно, что в отчете приводится только тип распознавания лиц, известный как сопоставление «один к одному». Это процедура, используемая при пересечении границ и на паспортном контроле, где алгоритм проверяет, соответствует ли лицо их идентификатору. Однако системы распознавания лиц для массового наблюдения сканируют толпу, чтобы найти совпадения с лицами в базе данных. Это называется системой «один ко многим». И, хотя отчет NIST не охватывает системы «один ко многим», они, как правило, считаются наиболее подверженными ошибкам. Сам процесс выявления лица в толпе сложнее, так как нельзя контролировать угол или освещение. Таким образом, ношение масок, скорее всего, серьезно нарушает работу алгоритмов «один-ко-многим». Согласно данным внутреннего бюллетеня министерства внутренней безопасности США, там обеспокоены «потенциальным воздействием, которое широкое использование защитных масок может оказать на операции безопасности, включающие системы распознавания лиц». Между тем некоторые компании из этой области, например, российская NtechLab, уже обещают, что их новые алгоритмы могут идентифицировать людей даже в балаклаве. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Алгоритмы ), #_zdorove ( Здоровье ), #_informatsionnaja_bezopasnost ( Информационная безопасность ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_issledovanija_i_prognozy_v_it ( Исследования и прогнозы в IT ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:34
Часовой пояс: UTC + 5