报告指出口罩正在挫败常规的人脸识别算法，提高错误率

7月，NIST发布了一份报告，指出口罩正在挫败常规的人脸识别算法，错误率从5%到50%不等。NIST被广泛认为是人脸识别准确率测试的权威机构，并期望算法能在识别戴着口罩的人方面有所改进。研究发现。每个算法的错误率都出现了增长。虽然有些算法总体上还是有准确率的，比如中国人脸识别公司大华的算法错误率从没有口罩的0.3%上升到有口罩的6%，但也有一些算法的错误率上升到99%。

据外媒CNET报道，许多人脸识别公司都宣称，即使在戴着口罩的情况下，他们也能精准地识别人的身份，但一项研究的最新结果显示，有了遮挡物后这些算法的错误率正在急剧增加。在周二的更新中，美国国家标准与技术研究所（NIST）研究了3月中旬COVID-19大流行宣布后提交的41种人脸识别算法。其中许多算法在设计时都考虑到了口罩问题，并声称即使在半边脸被遮住的情况下，它们仍然能够准确识别人的身份。

7月，NIST发布了一份报告，指出口罩正在挫败常规的人脸识别算法，错误率从5%到50%不等。NIST被广泛认为是人脸识别准确率测试的权威机构，并期望算法能在识别戴着口罩的人方面有所改进。研究发现。每个算法的错误率都出现了增长。虽然有些算法总体上还是有准确率的，比如中国人脸识别公司大华的算法错误率从没有口罩的0.3%上升到有口罩的6%，但也有一些算法的错误率上升到99%。

Rank One是一家在底特律等城市使用的人脸识别供应商，在没有口罩的情况下，错误率为0.6%，而一旦数字化应用口罩，错误率为34.5%。5月，该公司开始提供 “眼周识别”，号称可以只从眼睛和鼻子上识别人。

Rank One首席执行官Brendan Klare表示，由于该机构规定每个组织只能提交一份资料，因此该公司无法向NIST提交该算法。

“因此，NIST的口罩研究并不能反映我们在口罩存在的情况下进行识别的能力，”Klare在一封电子邮件中说。

在学校和空军基地使用的TrueFace，一旦加入口罩，其算法错误率从0.9%上升到34.8%。该公司首席执行官Shaun Moore8月12日对CNN表示，其研究人员正在研究一种更好的算法，用于检测戴着口罩的人。TrueFace没有回应置评请求。

虽然每一种人脸识别算法在加入口罩后都遭受了更高的错误率，但有些错误率低至3%，这表明算法即使在人脸被遮住的情况下也不是不可能识别人。

口罩是限制新冠病毒传播的行之有效的工具，世界各国政府已经强制要求人们戴上口罩，以减少疫情的影响。健康专家预计，大多数人需要继续佩戴口罩多年，因此需推动人脸识别公司改进算法。

NIST有一份关于口罩如何影响人脸识别算法的持续报告，使用其数据库中的600万张图像，并将口罩数字化地添加到照片上。

如果NIST使用戴着口罩的人的真实照片，而不是数字添加的遮挡物，错误率可能会更高，因为物理口罩可能有不同的阴影、纹理和图案，也会混淆算法。
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