NIST最新研究：人脸识别系统对蒙面人识别能力越来越强

据美国国家标准与技术研究院(NIST)研究数据显示，人脸识别算法在识别戴口罩的人脸方面表现越来越出色。根据对150多种不同的人脸识别算法进行独立测试后，新报告指出，对人脸识别系统来说，口罩/面具等可能不像最初认为的那样是个大问题。

疫情的流行给了开发人员足够的时间来关注面具问题，NIST的数据显示人脸识别算法在处理带口罩的人脸方面做得越来越好。在没有口罩的情况下，最佳算法的错误匹配率约为0.3%，但当佩戴高覆盖率的口罩时，这个数字仍会上升到5%。

报告中写道:“ 虽然疫情流行前的一些算法在蒙面照片上仍然保持在最准确的范围内，但在疫情过后，一些开发人员提交的算法表现出显著提高的准确性，现在在我们的测试中是最准确的。”

NIST面部识别测试的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不匹配率保持低于0.05%。

报告作者指出了这项研究的一些局限性。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，但他们没有使用蒙面人脸的真实照片。为了方便起见，NIST的研究人员采用了数字掩模，以确保样本的一致性。“我们无法对面具的颜色、设计、形状、质地、条纹以及口罩或面罩佩戴方式进行彻底的模拟。”数字口罩是一种覆盖整个面部宽度的蓝色手术，但测试人员注意到，性能差异很大，而且它取决于面具在脸上的高度。

作为生物识别出境计划的一部分，美国在陆地和空中边境都使用面部识别技术，将旅客与他们的签证或护照照片进行匹配。

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