Il risultato era generalmente previsto, sebbene i tassi di errore siano piuttosto impressionanti.
L'Istituto nazionale statunitense di standard e tecnologia ha avviato una serie di studi volti a scoprire come funzionano gli algoritmi di riconoscimento facciale in modalità maschera. La domanda è oggi estremamente rilevante e alcuni produttori affermano di aver già sviluppato sistemi in grado di riconoscere i volti mascherati. Ma il NIST è iniziato in ordine e nel primo studio ha testato 89 algoritmi creati anche prima dell'inizio della pandemia.
Il test ha utilizzato più di sei milioni di fotografie e gli algoritmi dovevano determinare il modo in cui un'immagine di una persona corrisponde a un'altra: il compito più comune in questi casi, utilizzato, in particolare, per sbloccare gli smartphone. Da un compito più difficile - trovare una corrispondenza per uno nell'intero database - i ricercatori hanno deciso di rifiutare. Nove varianti di maschere, diverse per forma e colore, sono state sovrapposte digitalmente alle immagini.
Di conseguenza, anche il migliore degli 89 algoritmi, che normalmente riconoscevano i volti con una precisione del 99,7%, si sbagliavano quando utilizzavano le maschere almeno il 5% delle volte. Per la maggior parte, tuttavia, il tasso di errore variava dal 20% al 50%.
Il motivo principale era la mancanza di informazioni sulle caratteristiche distintive dei volti, che, di fatto, sono necessarie per gli algoritmi per il riconoscimento. Allo stesso tempo, gli specialisti del NIST hanno notato che la forma e il colore della maschera influiscono sul livello di errore: più grande è la maschera e più in alto copre il naso, più difficile è per l'algoritmo riconoscere l'immagine. Anche il numero di errori era maggiore quando si utilizzavano maschere nere, ma, come ammettono gli stessi autori dello studio, non hanno avuto abbastanza tempo per studiare più a fondo la questione del "colore".
Nel prossimo studio, gli specialisti del NIST intendono testare nuovi algoritmi che includono già la funzione di riconoscimento dei volti mascherati.
