Covid-19 je pro software na rozpoznávání obrazu pohromou. Kamery spoléhají na co největší viditelnou plochu obličeje, což roušky znatelně omezují.
Algoritmy měly s různými šátky, šálami, maskami a rouškami problém už před pandemií, vlivem Covidu se však zakrývání obličeje stalo celosvětovým trendem, a dříve funkční algoritmy tak bylo nutné upravit. V některých případech se podařilo systémy vylepšit velmi znatelně, jindy poskočila úspěšnost správného rozpoznání obličeje jen minimálně.
Lepší algoritmy, lepší výsledky
Nová NIST studie ukázala, že ty nejlepší algoritmy chybují v 2,4 až 5 % případů u obličejů s nasazenou maskou, což je srovnatelné s výsledky z roku 2017, ovšem u jedinců bez masky; spolehlivost tak u špičkových algoritmů vzrostla na průmyslově využitelnou úroveň.
Ve studii se objevilo 65 nových algoritmů, dohromady pak celkem 152 algoritmů, které se věnují rozpoznávání obrazu a specificky obličeje. Testování probíhalo na přiřazení fotografie s maskou k jiné fotografii stejného jedince bez roušky – tedy situace běžná třeba u odemknutí mobilu.
Chybovost se zvětšila ve chvíli, kdy i na původní fotografii měl jedinec roušku, spolehlivost algoritmu se snižuje také v případě, kdy rouška zakrývá velkou část obličeje. Souvislost má i barva roušky: Obecně horší výsledky měly roušky červené a černé. Vědci si důvodem nejsou jistí a podrobněji souvislosti nezkoumali.
Výsledkem je, že i roušky jde překonat, neboť se v testování objevily algoritmy, které dosahovaly prakticky stejných výsledků u jedinců s rouškami i bez roušek, nehledě na možné kombinace. U tohoto konkrétního testu využil NIST digitální aplikaci masek, v budoucnu však chce přikročit i k testování s reálnými rouškami. Rozdíl by neměl být u algoritmů významný.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU