Riconoscimento facciale, con le mascherine percentuale di errore al 50%
Sebbene l’utilizzo delle mascherine sia una delle più importanti difese contro la diffusione del Coronavirus, si sta verificando un effetto collaterale: gli algoritmi di riconoscimento facciale hanno raggiunto una percentuale di errore che arriva fino al 50%.
Secondo uno studio condotto dal National Institute of Standards and Technology (NIST) in USA la presenza di una mascherina che copre completamente bocca e naso induce gli algoritmi di riconoscimento facciale a raggiungere un tasso di errore tra il 5 e il 50%. Inoltre le maschere nere hanno più probabilità di causare errori rispetto alle altre e più il naso è coperto più il sistema fatica a funzionare bene.
Con l’arrivo della pandemia, dobbiamo capire come la tecnologia di riconoscimento facciale affronta i volti mascherati – ha dichiarato Mei Ngan, autore del rapporto e scienziato informatico del NIST – Abbiamo iniziato concentrandoci su come un algoritmo sviluppato prima della pandemia potrebbe essere influenzato da soggetti che indossano maschere per il viso. Alla fine dell’estate abbiamo in programma di testare l’accuratezza degli algoritmi sviluppati per funzionare con i volti mascherati.
Gli algoritmi di riconoscimento facciale testati dal NIST funzionano misurando le distanze fra le varie parti del volto. Le maschere, come già detto, riducono l’accuratezza di questi algoritmi in quanto “cancellano” diverse parti del volto come appunto la bocca e il naso. Funziona in maniera diversa, ad esempio, il Face ID di Apple, che sfrutta sensori di profondità per una maggior sicurezza, così da non farsi ingannare da immagini bidimensionali.
Il report del NIST si basa sul tipo di riconoscimento facciale conosciuto come one-to-one. Una tecnologia utilizzata, ad esempio, nelle frontiere per verificare se il proprio volto corrisponde al documento di identità. Diverso dal sistema di riconoscimento facciale utilizzato per la sorveglianza di massa, dove una folla viene scansionata per trovare corrispondenze con i volti all’interno di un database. Questo è invece chiamato one-to-many. Questo – non considerato però nel rapporto del NIST – è soggetto ad un maggior tasso di errore già in condizioni normali e quindi è probabile che con le mascherine la sua affidabilità sia ulteriormente ridotta.
Nel frattempo, le aziende che sviluppano tecnologie di riconoscimento facciale si sono rapidamente adattate alla situazione progettando algoritmi che identificano i volti semplicemente usando l’area intorno agli occhi.
Alcuni venditori, come la principale azienda russa NtechLab, affermano che i loro nuovi algoritmi possono identificare le persone anche se indossano un passamontagna.
