研究发现，旨在检测面罩周围的面部识别正在失败

许多面部识别公司声称，即使人们戴着口罩，他们也可以准确地识别出他们的身份，但一项研究的最新结果显示，这种面罩大大增加了错误率。

在周二的更新中，美国国家标准与技术研究所研究了3月中旬新冠肺炎大流行宣布后提交的41种面部识别算法。这些算法中的许多都是在设计时考虑到了口罩，并声称它们仍然能够准确地识别人，即使他们的脸有一半被遮住了。

今年7月，NIST发布了一份报告，指出口罩阻碍了常规的面部识别算法，错误率从5%到50%不等。NIST被广泛认为是面部识别准确性测试的领先权威，并期待算法在识别戴面罩的人方面有所改进。

这一天还没有到来，因为一旦面具出现，每种算法的错误率都会略有增加。虽然有些算法总体上仍然具有准确性，比如中国面部识别公司大华的算法错误率从没有戴面具的0.3%上升到有面具的6%，但其他算法的错误率上升到了99%。

在底特律等城市使用的面部识别提供商RANK One在没有戴面具的情况下错误率为0.6%，一旦使用数字面具，错误率为34.5%。今年5月，该公司开始提供眼周识别，声称能够识别眼睛和鼻子上的人。

排名第一的首席执行官布伦丹·克莱尔说，公司无法向NIST提交该算法，因为NIST限制每个组织只能提交一次。

Klare在一封电子邮件中说，因此，NIST的面具研究并没有反映出我们在戴面具的情况下进行识别的能力。

在学校和空军基地使用的True Face，在添加面具后，算法错误率从0.9%上升到34.8%。该公司首席执行官肖恩·摩尔(Shaun Moore)在8月12日接受CNN采访时表示，该公司的研究人员正在研究一种更好的算法来检测面具以外的东西。

虽然每种面部识别算法在添加面具后都会遭遇更高的错误率，但有些算法的错误率低至3%，这表明算法即使在人被遮盖的情况下也不是不可能识别出他们。

口罩是被证实的限制新型冠状病毒传播的工具，世界各地的政府已经强制人们戴上口罩以减少疫情的影响。健康专家预计，大多数人将需要继续佩戴口罩数年，这推动面部识别公司改进他们的算法。

NIST有一份关于面具如何影响面部识别算法的持续报告，使用了其数据库中的600万张图像，并在照片上数字添加了面具。

如果NIST使用戴面具的人的真实照片，而不是数字添加的封面，那么错误率可能会更高，因为物理面具可能具有不同的阴影、纹理和图案，这也会让算法感到困惑。

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