一项新的政府研究称，口罩正在破坏面部识别算法

口罩是阻止新冠肺炎传播的最好的防御措施之一，但它们越来越多的被采用正在产生第二个意想不到的影响：破坏面部识别算法。

美国国家标准与技术研究所(NIST)的一项研究发现，戴上足以覆盖嘴巴和鼻子的口罩会导致一些最广泛使用的面部识别算法的错误率飙升至5%到50%之间。黑色口罩比蓝色口罩更容易导致错误，而且口罩覆盖的鼻子越多，算法就越难识别人脸。

该报告的作者之一、NIST计算机科学家梅颜(Mei Ngan)表示：“随着疫情的到来，我们需要了解人脸识别技术是如何处理蒙面面孔的。”“我们已经开始关注在大流行之前开发的一种算法可能会如何受到戴口罩的受试者的影响。今年夏天晚些时候，我们计划测试有意开发的算法的准确性，这些算法是在考虑到蒙面人脸的情况下开发的。“。

面部识别算法，例如那些由NIST测试的算法，是通过测量目标面部特征之间的距离来工作的。掩码通过移除这些特征中的大部分来降低这些算法的准确性，尽管仍保留了一些特征。这与面部识别在iPhone上的工作方式略有不同，例如，iPhone使用深度传感器来提供额外的安全性，确保算法不会通过向相机展示照片而被愚弄(这一危险在NIST关注的场景中不存在)。

虽然已经有大量关于口罩阻碍面部识别的轶事证据，但NIST的这项研究特别明确。NIST是负责为联邦政府评估这些算法(以及许多其他系统)准确性的政府机构，它对不同供应商的排名非常有影响力。

值得注意的是，NIST的报告只测试了一种称为一对一匹配的面部识别类型。这是在边境口岸和护照控制场景中使用的程序，算法会检查目标的脸是否与他们的ID匹配。这与用于大规模监控的那种面部识别系统不同，后者会扫描人群，在数据库中找到与面孔匹配的人。这称为一对多系统。

尽管NIST的报告没有涵盖一对多系统，但通常认为这些系统比一对一算法更容易出错。在人群中挑选面孔比较困难，因为你无法控制脸部的角度或光线，而且分辨率通常会降低。这表明，如果口罩打破了一对一系统，他们很可能会以至少相同但可能更高的频率打破一对多算法。

这与我们从政府内部听到的报告相符。据The Intercept报道，今年早些时候，美国国土安全部(US Department Of Homeland Security)发布的一份内部公告称，该机构担心“广泛使用防护口罩可能会对整合人脸识别系统的安全行动产生潜在影响”。

对于隐私权倡导者来说，这将是一个受欢迎的消息。许多人警告说，尽管面部识别技术对公民自由产生了令人不寒而栗的影响，而且这些系统存在着广泛认可的种族和性别偏见，但世界各地的政府都在争先恐后地采用面部识别系统，这些系统对任何非白人男性的表现往往都更差。

与此同时，开发面部识别技术的公司一直在迅速适应这个新世界，设计只使用眼睛周围区域识别人脸的算法。一些供应商，如领先的俄罗斯公司NtechLab表示，他们的新算法可以识别个人，即使他们戴着巴拉克拉瓦。不过，这样的说法并不完全可信。它们通常来自内部数据，这些数据可以精心挑选，以产生令人满意的结果。这就是像NIST这样的第三方机构提供标准化测试的原因。

NIST表示，他们计划在今年晚些时候为口罩佩戴者测试专门调整的面部识别算法，同时探索一对多系统的有效性。尽管口罩造成了问题，但该机构预计技术将持续下去。Ngan说：“关于口罩的准确性，我们预计这项技术将继续提高。”