الوجبات الجاهزة الرئيسية
- خوارزميات التعرف على الوجه تتحسن في قراءة الوجوه مع الأقنعة.
- دراسة جديدة تعرض قيودًا على كيفية قراءة الخوارزمية لقناع الوجه ، مثل لون القناع وشكله.
- يقول الخبراء إن صناعة التعرف على الوجه تعمل بنشاط لتضمين أقنعة الوجه في خوارزمياتهم.
احتاجت العديد من الصناعات إلى التكيف مع الوباء ، بما في ذلك صناعة التعرف على الوجه. يقول الخبراء إن التكنولوجيا تتحسن ببطء في التعرف على الأشخاص الذين يرتدون أقنعة الوجه.
أظهر تقرير جديد نشره المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) نتائج 65 خوارزمية جديدة للتعرف على الوجه تم إنشاؤها بعد بدء جائحة COVID-19 ، بالإضافة إلى 87 خوارزمية مقدمة قبل الجائحة. كشف التقرير أن مطوري البرمجيات يتحسنون في تطوير خوارزميات تتعرف على الوجوه المقنعة ، حتى أنها أصبحت دقيقة مثل خوارزميات التعرف على الوجه العادية.
"بينما لا تزال بعض الخوارزميات السابقة للوباء ضمن أكثر الخوارزميات دقة في الصور المقنعة ، قدم بعض المطورين خوارزميات بعد الوباء تظهر دقة محسّنة بشكل كبير وهي الآن من بين أكثر الخوارزميات دقة في اختبارنا" ، يقرأ التقرير
ما وجدته الدراسة
كانت الدراسة الثانية من نوعها التي أجراها المعهد القومي للمعايير والتقنية (NIST) بنفس مجموعة البيانات التي تهدف إلى اختبار خوارزميات التعرف على الوجه ودقتها في وجود أقنعة الوجه. استخدم مؤلفو التقرير 6.2 مليون صورة وطبقوا عمليات محاكاة لمجموعات مختلفة من الأقنعة الرقمية على هذه الصور.
Mei Ngan ، مؤلف مشارك في التقرير وعالم الكمبيوتر في NIST ، أخبر Lifewire في مقابلة عبر الهاتف أن وجود أقنعة الوجه قد أعاد تقنية التعرف على الوجه إلى ما يقرب من عامين إلى ثلاثة أعوام.
قالت"معدلات الخطأ في أي مكان تتراوح بين 2.5٪ و 5٪ - يمكن مقارنتها بما كانت عليه أحدث التقنيات في عام 2017".
تقرير سابق من المعهد القومي للمعايير والتكنولوجيا (NIST) نُشر في يوليو / تموز نظر في أداء خوارزميات التعرف على الوجه المقدمة قبل مارس 2020 ، قبل إعلان منظمة الصحة العالمية جائحة عالمي. وجدت هذه الدراسة الأولى أن معدل الخطأ لهذه الخوارزميات السابقة للجائحة يتراوح بين 5٪ و 50٪.
حتى إذا كانت هذه الخوارزميات تتحسن في قراءة الوجوه المقنعة ، وجدت الدراسة الأحدث أن بعض العوامل تؤثر على معدل الخطأ ، مثل لون القناع (الأقنعة الداكنة مثل الأحمر أو الأسود لها معدلات خطأ أعلى) وكيف أن القناع على شكل (أشكال القناع المستدير لها معدلات خطأ أقل).
قال نجان إن الخوارزميات تستخدم الجزء المرئي من وجه شخص ما ، مثل المنطقة حول العينين والجبهة ، للتعرف على ملامح الوجه بدلاً من القراءة من خلال القناع نفسه.
مستقبل التعرف على الوجه وأقنعة الوجه
قال Ngan أنه من الواضح أن المطورين قاموا بإجراء تحسينات كبيرة باستخدام خوارزميات التعرف على الوجه عندما يتعلق الأمر بأقنعة الوجه.
"من الواضح أن هناك حاجة لأن تعمل أنظمة التعرف على الوجه في ظل قيود ارتداء أقنعة الوجه" ، على حد قولها. "نظرًا للأشياء التي كنا نقوم بها ونتائج دراستنا الأخيرة ، فإننا نرى أن صناعة التعرف على الوجه تعمل بنشاط لتضمين أقنعة الوجه في الخوارزميات الخاصة بهم."
نظرًا لأن التكنولوجيا تتحسن ، فهذا يعني أنه سيكون من الأسهل القيام بأشياء مثل فتح هواتفنا أثناء ارتداء قناع للوجه ، ولكن هناك تداعيات أخرى عندما يتعلق الأمر بتقدم التعرف على الوجه بهذه الطريقة.
تظهر العديد من الدراسات أن التعرف على الوجه يُقال على نطاق واسع أنه يخطئ في التعرف على الشخص الخطأ ولديه تحيزات عنصرية. وجدت دراسة أجريت عام 2019 من قبل المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST) أن تقنية التعرف على الوجه تخطئ في التعرف على الأشخاص السود والآسيويين بمعدل يصل إلى 100 مرة أكثر من الأشخاص البيض.
حتى لو كانت التكنولوجيا تتحسن في قراءة أقنعة الوجه ، فإن نسبة الخطأ - مهما كانت صغيرة - يمكن أن تظل مصدر قلق لخطأ في التعرف على شخص يرتدي قناع الوجه.
بينما يُظهر تقرير NIST الأخير أن الخوارزميات تتحسن في التعامل مع مهمة قناع الوجه ، قال Ngan إن الوقت فقط سيحدد ما إذا كان هذا حقًا هو المكان الذي يسير فيه مستقبل التعرف على الوجه خلال أوقات الوباء.
قال نجان"ربما يمكننا توقع المزيد من التخفيضات في الأخطاء ، أو ربما يجد المطورون قيودًا على كمية المعلومات الفريدة في المنطقة غير المقنعة".
