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顔認識アルゴリズムをだますには、サージカルマスクを着用してください。
マスクならFFP1アメリカの機関が発表した研究結果によると、中サイズのエアロゾル（0.6 μm）を少なくとも 80% フィルタリングするだけでなく、顔認識アルゴリズムも最大 50% ブロックするようです。
したがって、米国商務省の機関である国立標準技術研究所（NIST）が発表した研究結果によると、マスクは顔認識技術の作業を複雑にするようだという。
Mei Ngan氏、Patrick Grother氏、Kayee Hanaoka氏が主導したこの研究は、人がマスクを着用した場合の顔認識アルゴリズム（すべて危機前の2019年に遡る）の有効性を実証している。結果 ：アルゴリズムでは最大 50% のエラーが発生する可能性がありますマスクの種類、色、着用方法によって異なります。
マスク着用時の顔認識アルゴリズムの誤差は 5% ～ 50%
いくつかの「タイプ」のマスクが、鼻の形、色、覆い具合を変えて、選択したポートレートにデジタルで適用されました。結果は異なり、一部は奇妙ですらあります。ブラックマスクはエラーを引き起こす可能性が高くなります水色のマスクよりも。しかし、研究によると、その理由はまだ解明されていない。さらに、均一な色のパターンのないマスクのみが顔に適用されたため、この研究では、顔認識を妨害することを目的とした特定のテキスト、テクスチャ、またはその他のパターンの有効性は明らかにされていません。
以下も参照してください。マスクの中に5Gアンテナ、まったくばかげた新たな陰謀論
ただし、特定の結果の解釈はより論理的であるように見えます。たとえば、さらに鼻が覆われているマスクによって、アルゴリズムが顔を識別するのに失敗すればするほど。そのため、N95 マスクは、丸みが少なく顔のより多くを覆う布製保護マスクよりもエラー率が低くなります。合計すると、620万以上の画像を含めて使用されました100万人の異なる人々。
ソース ：米国国立標準技術研究所
新型コロナウイルス感染症以前のアルゴリズムのみがテストされています
合計すると、89 のアルゴリズムがテストされました。使用されるアルゴリズムのリストには、Samsung、Synology、Asus、富士通の名前が表示されます。メガネをかけている人のすべての写真のデータが収集されたわけではないことに注意してください。
1 種類の顔認識のみがテストされています。一対一。これは、米国の国境および出国審査で使用されているものと同じ種類のアルゴリズムです。一人の人の顔の場合対応する彼のアイデンティティについては良い。顔認識1対多(例えば群衆で使用されるもの) はテストされていません。チームはまた、この夏から、マスク着用を認識するために上流で開発された、より最新のアルゴリズムをテストする予定です。顔認証のような。 Sensory は現在、隠れたユーザーを識別できる新しい顔認識システム虹彩や音声などのいくつかの生体信号に依存することによって。
