Негизги алып салуулар
- Бетти таануу алгоритмдери беткап тагынган жүздөрдү окууда жакшырууда.
- Жаңы изилдөө алгоритм бет маскасын кантип окуй ала турган чектөөлөрдү көрсөтөт, мисалы масканын түсү жана формасы.
- Эксперттердин айтымында, бетти таануу индустриясы бет маскаларын алгоритмдерине киргизүү үчүн жигердүү иштеп жатат.
Көптөгөн тармактар пандемияга, анын ичинде жүзүн таануу индустриясына көнүшү керек болчу. Адистердин айтымында, технология бет кап кийген адамдарды таанууда акырындык менен жакшырып баратат.
Улуттук Стандарттар жана Технологиялар Институту (NIST) жарыялаган жаңы отчетто COVID-19 пандемиясы башталгандан кийин түзүлгөн жүздү таануунун 65 жаңы алгоритминин, ошондой эле пандемияга чейин берилген 87 алгоритмдин натыйжалары көрсөтүлгөн. Отчетто программалык камсыздоону иштеп чыгуучулар беткапчан жүздөрдү тааный турган алгоритмдерди иштеп чыгууда жакшырып жатканы, атүгүл кадимки жүз таануу алгоритмдериндей тактыкка жеткени аныкталган.
"Пандемияга чейинки бир нече алгоритмдер дагы эле маскаланган сүрөттөрдө эң так бойдон калууда, бирок кээ бир иштеп чыгуучулар пандемиядан кийин тактыкты бир топ жакшырткан алгоритмдерди тапшырышты жана азыр биздин сыноодо эң так болуп калды", - деп айтылат отчетто..
Изилдөө эмне тапты
Изилдөө NIST тарабынан жүздү таануу алгоритмдерин жана бет маскалары болгон учурда алардын тактыгын сынап көрүүгө багытталган ошол эле маалымат топтому менен жүргүзгөн экинчи түрү болду. Докладдын авторлору 6,2 миллион фотосүрөттү колдонушкан жана бул сүрөттөргө ар кандай санарип маскалардын комбинацияларынын симуляцияларын колдонушкан.
Мэй Нган, отчеттун авторлорунун бири жана NISTдин компьютердик илимпозу Lifewire менен телефон аркылуу маек куруп, бет маскаларынын болушу жүздү таануу технологиясын эки-үч жыл артка кайтарганын айтты.
"Каталардын көрсөткүчтөрү 2017-жылдагы заманбап технологиялар менен салыштырууга болот 2,5% жана 5% ", - деди ал.
Июль айында жарыяланган NISTдин мурунку отчетунда Дүйнөлүк Саламаттыкты сактоо Уюму глобалдык пандемия жарыялаганга чейин 2020-жылдын мартына чейин берилген жүздү таануу алгоритмдеринин иштеши каралган. Бул биринчи изилдөө пандемияга чейинки бул алгоритмдердин катасынын деңгээли 5% жана 50% арасында экени аныкталган.
Бул алгоритмдер беткапчан жүздөрдү окууда жакшырып баратса дагы, акыркы изилдөөлөр катанын ылдамдыгына кээ бир факторлор таасир этээри аныкталды, мисалы, масканын түсү (кызыл же кара сыяктуу карараак маскаларда каталардын деңгээли жогору) жана маска кантип формада болот (масканын тегерек формаларында каталар азыраак болот).
Нган алгоритмдер кимдир-бирөөнүн бетинин көрүнгөн бөлүгүн, мисалы, көздүн тегереги жана чекеси сыяктуу беттин өзгөчөлүктөрүн масканын өзүнөн окуу үчүн эмес, колдоноорун айтты.
Бетти таануу жана бет маскаларынын келечеги
Нгандын айтымында, иштеп чыгуучулар бет маскаларына келгенде жүзүн таануу алгоритмдери менен олуттуу жакшыртышты.
"Бет маскаларын кийүүнүн чектөөлөрү астында иштеши үчүн жүзүн таануу тутумдарына муктаждык бар" деди ал. "Биз жасап жаткан иштерибизди жана акыркы изилдөөбүздүн натыйжаларын эске алып, бетти таануу индустриясы алгоритмдерине бет маскаларын кошуу үчүн жигердүү иштеп жатканын көрүп жатабыз."
Технология жакшырып жаткандыктан, бул беткап тагынган кезде телефондорубуздун кулпусун ачуу сыяктуу нерселерди жасоо оңой болот дегенди билдирет, бирок бетти таануунун мындай жол менен өнүгүшүнүн башка кесепеттери бар.
Көптөгөн изилдөөлөр көрсөткөндөй, бетти таануу туура эмес адамды туура эмес аныктап, расалык көз караштарды жаратат. NIST 2019-жылы жүргүзгөн изилдөө жүзүн таануу технологиясы кара жана азиялык адамдарды ак адамдарга караганда 100 эсе көп туура эмес аныктай турганын көрсөттү.
Технология беткаптарды окууда жакшырып баратса да, ката пайызы – канчалык кичине болсо да – бет кап кийген адамды туура эмес аныктоо үчүн кооптонуу жаратышы мүмкүн.
Эң акыркы NIST отчету алгоритмдер бет маскасы тапшырмасын аткарууда жакшырып баратканын көрсөтсө да, Нган пандемия учурунда бетти таануунун келечеги чындап эле кайда баратканын убакыт көрсөтөрүн айтты.
"Балким, биз каталардын андан ары кыскарышын күтүшүбүз мүмкүн, же балким, иштеп чыгуучулар маскасы жок аймактагы уникалдуу маалыматтын көлөмүнө чектөөлөрдү табышы мүмкүн" деди Нган.
