Резултатът като цяло се очакваше, въпреки че степента на грешки е доста впечатляваща.
Американският национален институт за стандарти и технологии започна серия от изследвания, насочени към установяване на това колко добре алгоритмите за разпознаване на лица работят в режим на маска. Въпросът е изключително актуален днес и някои производители казват, че вече са разработили системи, способни да разпознават маскирани лица. Но NIST започна в ред и в първото проучване тества 89 алгоритми, създадени още преди да започне пандемията.
Тестът използва повече от шест милиона снимки и алгоритми, за да определи как едно изображение на човек съвпада с друго - най-често срещаната задача в такива случаи, използвана по-специално за отключване на смартфони. От по-трудна задача - да намерят съвпадение за такъв в цялата база данни - изследователите решиха да откажат. Девет варианта на маски, различаващи се по форма и цвят, бяха цифрово насложени върху изображенията.
В резултат дори най-добрият от 89 алгоритми, които обикновено разпознават лица с точност от 99,7%, са сбъркали, когато са използвали маски поне 5% от времето. За мнозинството обаче процентът на грешките варира от 20% до 50%.
Основната причина беше липсата на информация за отличителните черти на лицата, които всъщност са необходими за алгоритмите за разпознаване. В същото време специалистите от NIST забелязаха, че формата и цветът на маската влияе върху нивото на грешка - колкото по-голяма е маската и колкото по-високо покрива носа, толкова по-трудно е алгоритъмът да разпознае изображението. Броят на грешките също беше по-голям при използване на черни маски, но, както самите автори на изследването признават, те нямаха достатъчно време да проучат въпроса с „цвета“по-задълбочено.
В следващото проучване специалистите от NIST имат намерение да тестват нови алгоритми, които вече включват функцията за разпознаване на маскирани лица.