Результат виявився в цілому очікуваним, хоча показники помилковості цілком можна назвати вражаючими.
Національний інститут стандартів і технологій США почав серію досліджень, мета яких - з'ясувати, наскільки добре алгоритми розпізнавання осіб працюють в умовах маскового режиму. Питання на сьогоднішній день вкрай актуальне, і деякі виробники заявляють, що вже розробили системи, здатні розпізнавати обличчя в масках. Але в НІСТ почали по порядку і в першому дослідженні протестували 89 алгоритмів, створених ще до початку пандемії.
У тесті було використано більше шести мільйонів фотографій і алгоритми повинні були визначити, наскільки одне зображення людини відповідає іншому - найбільш звичайне в подібних випадках завдання, що використовується, зокрема, для розблокування смартфонів. Від більш складного завдання - знайти відповідність одному у всій базі - дослідники вирішили відмовитися. На зображення цифровим способом накладалися дев'ять варіантів масок, що відрізняються за формою і кольором.
В результаті навіть кращі з 89 алгоритмів, які в звичайних умовах розпізнавали обличчя з точністю в 99,7%, при використанні масок помилялися як мінімум в 5% випадків. У більшості ж рівень помилковості становив від 20% до 50%.
Основна причина полягала в недостатності інформації про відмінні особливості осіб, які, власне, і необхідні алгоритмам для розпізнавання. При цьому фахівці НІСТ помітили, що на рівень помилковості впливає форма і колір маски - чим маска більше і чим вище вона закриває ніс, тим складніше алгоритму розпізнати зображення. Кількість помилок була також вищою при використанні чорних масок, але, як визнають самі автори дослідження, у них не вистачило часу на те, щоб ретельніше вивчити «колірне» питання.
У наступному дослідженні фахівці НІСТ мають намір перевірити нові алгоритми, в які вже закладена функція розпізнавання облич у масках.