Le nuove maschere stanno rompendo gli algoritmi di riconoscimento facciale, afferma un nuovo studio del governo

Le maschere per il viso sono una delle migliori difese contro la diffusione di COVID-19, ma la loro crescente adozione sta avendo un secondo effetto non intenzionale: rompere gli algoritmi di riconoscimento facciale.

Indossare maschere che coprono adeguatamente la bocca e il naso fa sì che il tasso di errore di alcuni degli algoritmi di riconoscimento facciale più utilizzati raggiunga un picco compreso tra il 5 e il 50 percento, uno studio condotto dal National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti ha trovato . Le maschere nere avevano più probabilità di causare errori rispetto alle maschere blu e più il naso era coperto dalla maschera, più gli algoritmi trovavano difficile identificarlo.

I TASSI DI ERRORE SONO AUMENTATI FINO AL 50 PERCENTO PER ALCUNI ALGORITMI
“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. Più tardi questa estate, abbiamo in programma di testare l’accuratezza degli algoritmi che sono stati sviluppati intenzionalmente con in mente volti mascherati.

Immagini di esempio utilizzate da NIST per valutare l’accuratezza di vari algoritmi di riconoscimento facciale. Immagine: B. Hayes / NIST
Gli algoritmi di riconoscimento facciale come quelli testati dal NIST funzionano misurando le distanze tra le caratteristiche nella faccia di un bersaglio. Le maschere riducono l’accuratezza di questi algoritmi rimuovendo la maggior parte di queste funzionalità, anche se alcune rimangono ancora. Questo è leggermente diverso da come funziona il riconoscimento facciale su iPhone, ad esempio, che usano sensori di profondità per una maggiore sicurezza, garantendo che gli algoritmi non possano essere ingannati mostrando alla telecamera un’immagine (un pericolo che non è presente negli scenari NIST è interessato a).

Sebbene ci siano state molte prove aneddotiche su maschere per il viso che ostacolano il riconoscimento facciale, lo studio del NIST è particolarmente definitivo. NIST è l’agenzia governativa incaricata di valutare l’accuratezza di questi algoritmi (insieme a molti altri sistemi) per il governo federale, e le sue classifiche di diversi fornitori sono estremamente influenti.

In particolare, il rapporto del NIST ha testato solo un tipo di riconoscimento facciale noto come abbinamento uno a uno. Questa è la procedura utilizzata negli attraversamenti delle frontiere e negli scenari di controllo del passaporto, in cui l’algoritmo verifica se la faccia del bersaglio corrisponde al proprio ID. Ciò è diverso dal tipo di sistema di riconoscimento facciale utilizzato per la sorveglianza di massa, in cui una folla viene scansionata per trovare corrispondenze con i volti in un database. Questo è chiamato un sistema uno-a-molti.

IL DIPARTIMENTO PER LA SICUREZZA INTERNA È PREOCCUPATO PER LE MASCHERE
Sebbene il rapporto del NIST non copra i sistemi uno a molti, questi sono generalmente considerati più errori rispetto agli algoritmi uno a uno. Scegliere i volti in mezzo alla folla è più difficile perché non puoi controllare l’angolazione o l’illuminazione del viso e la risoluzione è generalmente ridotta. Ciò suggerisce che se le maschere facciano rompere i sistemi uno a uno, probabilmente stanno rompendo gli algoritmi uno a molti con almeno la stessa, ma probabilmente maggiore frequenza.

Questo corrisponde ai rapporti che abbiamo sentito dall’interno del governo. Un bollettino interno del Dipartimento della sicurezza nazionale degli Stati Uniti all’inizio di quest’anno, riportato da The Intercept , affermava che l’agenzia era preoccupata per i “potenziali impatti che un uso diffuso di maschere protettive potrebbe avere sulle operazioni di sicurezza che incorporano sistemi di riconoscimento facciale”.

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Alcune aziende affermano di aver già sviluppato nuovi algoritmi di riconoscimento facciale che funzionano con le maschere, come nel sistema NEC, sopra. Immagine: Tomohiro Ohsumi / Getty Images
Per i sostenitori della privacy questa sarà una gradita notizia. Molti hanno avvertito della fretta dei governi di tutto il mondo di abbracciare i sistemi di riconoscimento facciale, nonostante gli effetti agghiaccianti che tale tecnologia ha sulle libertà civili e i pregiudizi razziali e di genere ampiamente riconosciuti di questi sistemi, che tendono a peggiorare su chiunque sia non un maschio bianco.

Nel frattempo, le aziende che sviluppano la tecnologia di riconoscimento facciale si sono rapidamente adattate a questo nuovo mondo, 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. Tuttavia, tali affermazioni non sono del tutto affidabili. Di solito provengono da dati interni, che possono essere scelti con cura per produrre risultati lusinghieri. Ecco perché agenzie di terze parti come NIST forniscono test standardizzati.

NIST afferma che prevede di testare algoritmi di riconoscimento facciale appositamente sintonizzati per chi indossa la maschera entro la fine dell’anno, oltre a sondare l’efficacia dei sistemi uno-a-molti. Nonostante i problemi causati dalle maschere, l’agenzia prevede che la tecnologia persevererà. “Per quanto riguarda l’accuratezza con le maschere, ci aspettiamo che la tecnologia continui a migliorare”, ha affermato Ngan.

Di ihal

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