En general, se esperaba el resultado, aunque las tasas de error son bastante impresionantes.
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. Ha lanzado una serie de estudios destinados a averiguar qué tan bien funcionan los algoritmos de reconocimiento facial en el modo de máscara. La pregunta es sumamente relevante hoy en día, y algunos fabricantes dicen que ya han desarrollado sistemas capaces de reconocer rostros enmascarados. Pero el NIST comenzó en orden y en el primer estudio probó 89 algoritmos creados incluso antes de que comenzara la pandemia.
La prueba utilizó más de seis millones de fotografías y los algoritmos tuvieron que determinar cómo una imagen de una persona se corresponde con otra, la tarea más común en tales casos, utilizada, en particular, para desbloquear teléfonos inteligentes. A partir de una tarea más difícil, encontrar una coincidencia para uno en toda la base de datos, los investigadores decidieron negarse. Nueve variantes de máscaras, que difieren en forma y color, se superpusieron digitalmente a las imágenes.
Como resultado, incluso el mejor de los 89 algoritmos, que normalmente reconocían rostros con una precisión del 99,7%, se equivocaban al usar máscaras al menos el 5% del tiempo. Para la mayoría, sin embargo, la tasa de error osciló entre el 20% y el 50%.
La razón principal fue la falta de información sobre los rasgos distintivos de los rostros, que, de hecho, son necesarios para los algoritmos de reconocimiento. Al mismo tiempo, los especialistas del NIST notaron que la forma y el color de la máscara afectan el nivel de error: cuanto más grande es la máscara y más alta cubre la nariz, más difícil es para el algoritmo reconocer la imagen. El número de errores también fue mayor cuando se utilizaron máscaras negras, pero, como admiten los propios autores del estudio, no tuvieron tiempo suficiente para estudiar más a fondo el tema del "color".
En el próximo estudio, los especialistas del NIST pretenden probar nuevos algoritmos que ya incluyen la función de reconocer rostros enmascarados.
