国土安全保障省科学技術局内の研究開発部門は、技術専門家とボランティアで構成される技術集会を開催し、可能な限り最高の精度でマスクを使用して人を識別することができる顔認識アルゴリズムを見つけました。
イベントは10日間続きました。 582人のボランティアが60の異なる顔認識システムによってテストされました。主な取得システムは、Stone、Vly、West、Dans、Besek、およびPineでした。これらは、6つの異なる画像収集システムを組み合わせたもので、顔のキャプチャ能力と信頼性に応じて評価された10の異なるマッチングアルゴリズムとペアになっています。高精度で顔を識別するの。
異なるAI顔認識システムは異なる結果をもたらしました。マスクされていない個人を認識する平均精度は93％であり、マスクされた個人の認識の平均精度は平均77％でした。最高のパフォーマンスを発揮したテクノロジーは、96％の確率でマスクされた人々を特定できたDansであり、最悪のテクノロジーは4％の確率でしか識別できませんでした。結果は、効率、満足度、FaceFtAR（取得率の失敗）、およびFacemTIR（真の識別率）に基づいています。
ここでは、効率は、テストボランティアが各システムでトランザクションを実行するのに必要な平均時間として定義されています。効率の点では、WestとDansは、トランザクション時間が4秒しかかからなかったため、最高でした。ここでは、満足度は、肯定的な応答を提供したテストボランティアの割合として定義されます。 West、Dans、およびBesekは、95％の数で最も満足のいく結果を出しました。
取得失敗率（FtAR）は、ここでは、画像のキャプチャに失敗したトランザクション、またはMdTFマッチングアルゴリズムによってテンプレート化できる画像のキャプチャに失敗したトランザクションの割合として定義されます。MdTF真の識別率（mTIR）は、ここでは、提出された生体認証画像が正しいテストボランティアと一致したか、プローブ対象がギャラリーになかった場合に識別されなかったトランザクションの割合として定義されます。どちらの結果でも、Vlyがトップでした。そのFtARは20秒以内に1.7％であり、mTIRは20秒以内に97.8％でした。
イベントの完全なレポートはまだ発表されていないことが確認されています。今後数週間で予定されているMDTFで完全なレポートを確認できます。