كيف تؤثر الكمامات على خوارزميات التعرف على الوجه؟

تقنية التعرف على الوجه

كتبت أميرة شحاتة

الجمعة، 31 يوليو 2020 03:00 م

توصلت دراسة أجراها المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتكنولوجيا (NIST) إلى أن ارتداء كمامة الوجه التي تغطي الفم والأنف بشكل ملائم يؤدي إلى ارتفاع معدل الخطأ في بعض خوارزميات التعرف على الوجه الأكثر استخدامًا إلى ما بين 5 %، و 50 %، وكانت الأقنعة السوداء أكثر عرضة للتسبب في الأخطاء من الأقنعة الزرقاء، وكلما زاد الأنف الذي يغطيه القناع، وجدت الخوارزميات صعوبة في تحديد الوجه.

وفقا لما ذكره موقع "the verge"، فإن أقنعة الوجه هي واحدة من أفضل الدفاعات ضد انتشار COVID-19، لكن اعتمادها المتزايد له تأثير ثانٍ غير مقصود، وهو كسر خوارزميات التعرف على الوجه.

قال مي نجان، الباحث وراء التقرير وعالم الكمبيوتر في المعهد القومي للمعايير والتقنية ، "مع وصول الوباء، نحتاج إلى فهم كيفية تعامل تقنية التعرف على الوجوه مع الوجوه المقنعة".

وأضاف نجان، "لقد بدأنا بالتركيز على كيفية تطوير خوارزمية قبل الوباء قد تتأثر بأشخاص يرتدون أقنعة الوجه، وفي وقت لاحق من هذا الصيف ، نخطط لاختبار دقة الخوارزميات التي تم تطويرها عن قصد مع وضع الوجوه المقنعة في الاعتبار ".

عمل خوارزميات التعرف على الوجه مثل تلك التي تم اختبارها بواسطة NIST من خلال قياس المسافات بين المعالم في وجه الهدف، فتقلل الأقنعة من دقة هذه الخوارزميات عن طريق إزالة معظم هذه الميزات، على الرغم من أن بعضها لا يزال موجودًا.

هذا يختلف قليلاً عن كيفية عمل التعرف على الوجه على أجهزة أيفون، على سبيل المثال ، التي تستخدم مستشعرات العمق لمزيد من الأمان ، مما يضمن عدم إمكانية خداع الخوارزميات عن طريق عرض صورة للكاميرا.

وجدير بالذكر أن التقرير لم يختبر سوى نوع التعرف على الوجه المعروف باسم المطابقة الفردية، هذا هو الإجراء المستخدم في المعابر الحدودية وسيناريوهات التحكم في جوازات السفر، حيث تتحقق الخوارزمية لمعرفة ما إذا كان وجه الهدف يطابق معرفهم.

هذا يختلف عن نوع نظام التعرف على الوجه المستخدم للمراقبة الجماعية، حيث يتم فحص الحشد للعثور على التطابقات مع الوجوه في قاعدة البيانات.