Kultur & Showbiz Gesichtserkennungssysteme erkennen maskierte Gesichter immer besser

Gesichtserkennungsalgorithmen können Gesichter in Masken immer besser erkennen, so die am Dienstag vom Nationalen Institut für Standards und Technologie (NIST) veröffentlichten -Daten. Der neue Bericht stützt sich auf unabhängige Tests von mehr als 150 separaten Gesichtserkennungsalgorithmen und legt nahe, dass Masken für Gesichtserkennungssysteme möglicherweise kein so großes Problem darstellen, wie ursprünglich angenommen.

© Illustration von Alex Castro / The Verge

-Anbieter senden ihre Gesichtserkennungsalgorithmen freiwillig an NIST zum Testen im Rahmen des Facial Recognition Vendor Test (FRVT). Das Institut veröffentlicht die Ergebnisse dieser Tests fortlaufend, wenn jeder Algorithmus eingereicht wird. Als NIST im Juli erstmals die Auswirkungen von Masken auf die Gesichtserkennung untersuchte, stellte es fest, dass Algorithmen Gesichter mit Masken nicht besonders gut identifizieren konnten. Es überrascht nicht, dass es schwieriger ist, ein Gesicht zu erkennen, wenn Nase und Mund bedeckt sind. Die Berichte von

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NIST konzentrieren sich auf falsche Nichtübereinstimmungsraten (FNMR), ein Maß dafür, wie viele übereinstimmende Gesichter durch den Algorithmus gleiten, ohne eine Warnung auszulösen. Im Juli stieg die Fehlerrate für einige Algorithmen auf 5 bis 50 Prozent, als sie mit Bildern maskierter Personen konfrontiert wurden.

© Bild: NIST Ein Diagramm aus dem NIST-Bericht zeigt eine konsistente Verbesserung zwischen den Anbietern.

Aber die Pandemie hat den Entwicklern viel Zeit gegeben, sich auf das Maskenproblem zu konzentrieren, und die Daten von NIST zeigen, dass Gesichtserkennungsalgorithmen besser mit maskierten Gesichtern arbeiten können. Ohne Masken haben die besten Algorithmen eine Falschübereinstimmungsrate von ungefähr 0,3 Prozent - aber diese Zahl steigt immer noch auf 5 Prozent, wenn Masken mit hoher Abdeckung getragen werden.

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„Während einige Algorithmen vor der Pandemie auf maskierten Fotos immer noch am genauesten sind, haben einige Entwickler nach der Pandemie Algorithmen eingereicht, die eine deutlich verbesserte Genauigkeit aufweisen und nun zu den genauesten in unserem Test gehören“, heißt es in dem Bericht. Die öffentliche Rangliste von

NIST für Gesichtserkennungstests bestätigt diese Behauptung. Acht verschiedene Algorithmen halten jetzt falsche Nichtübereinstimmungsraten unter 0,05 Prozent. Sechs dieser acht wurden nach Veröffentlichung des ersten Berichts im Juli beim NIST eingereicht.

Die Autoren stellen eine Reihe von Einschränkungen für die Studie fest. Während sich die Tests auf Fotos von echten Visuminhabern und tatsächlichen grenzüberschreitenden Fotos stützten, verwendeten sie insbesondere keine tatsächlichen Bilder von maskierten Gesichtern. Aus Gründen der Zweckmäßigkeit haben NIST-Forscher stattdessen Masken digital angewendet, um die Konsistenz über die gesamte Probe hinweg sicherzustellen. Infolgedessen „konnten wir die endlosen Variationen in Farbe, Design, Form, Textur, Bändern und der Art und Weise, wie Masken getragen werden können, nicht vollständig simulieren“, heißt es in dem Bericht. Die digitale Maske war eine blaue Operation, die die gesamte Breite des Gesichts abdeckte. Die Tester stellten jedoch fest, dass die Leistung erheblich variierte, je nachdem, wie hoch die Maske auf dem Gesicht platziert war.

Die USA verwenden Gesichtserkennung sowohl an den -Land-- als auch an den -Luftgrenzen und vergleichen Reisende im Rahmen des biometrischen Ausreiseprogramms mit ihren Visa- oder Passfotos. Die NIST-Daten stammen von Visuminhabern, die nur wenige Datenschutzrechte für biometrische Informationen haben, die während des Einwanderungsprozesses gesammelt wurden.