Əsas Çıxarışlar
- Üz tanıma alqoritmləri maskalı üzləri oxumaqda getdikcə yaxşılaşır.
- Yeni bir araşdırma alqoritmin maskanın rəngi və forması kimi üz maskasını oxuya bilməsi ilə bağlı məhdudiyyətləri nümayiş etdirir.
- Mütəxəssislər deyirlər ki, üz tanıma sənayesi alqoritmlərinə üz maskalarını daxil etmək üçün fəal işləyir.
Bir çox sənaye, o cümlədən üz tanıma sənayesi pandemiyaya uyğunlaşmalı oldu. Mütəxəssislər deyirlər ki, texnologiya üz maskası taxan insanları tanımaqda yavaş-yavaş yaxşılaşır.
Milli Standartlar və Texnologiya İnstitutu (NIST) tərəfindən dərc edilən yeni hesabatda COVID-19 pandemiyasının başlamasından sonra yaradılmış 65 yeni sifətin tanınması alqoritmlərinin, eləcə də pandemiyadan əvvəl təqdim edilmiş 87 alqoritmin nəticələri göstərilir. Hesabatda məlum olub ki, proqram tərtibatçıları maskalı üzləri tanıyan alqoritmlər hazırlamaqda daha yaxşı olur, hətta adi üz tanıma alqoritmləri qədər dəqiq olurlar.
"Bir neçə pandemiyadan əvvəlki alqoritmlər maskalı fotoşəkillərdə hələ də ən dəqiq olaraq qalmasına baxmayaraq, bəzi tərtibatçılar pandemiyadan sonra əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşmış dəqiqlik göstərən alqoritmlər təqdim etdilər və indi testimizdə ən dəqiq olanlar sırasındadırlar", - hesabatda deyilir..
Tədqiqat Nəyi Tapdı
Tədqiqat NIST tərəfindən sifətin tanınması alqoritmlərini və üz maskalarının mövcudluğunda onların düzgünlüyünü sınamaq üçün nəzərdə tutulmuş eyni verilənlər bazası ilə həyata keçirilən ikinci növ tədqiqat idi. Hesabatın müəllifləri 6,2 milyon fotoşəkildən istifadə edib və bu şəkillərə müxtəlif rəqəmsal maska kombinasiyalarının simulyasiyalarını tətbiq ediblər.
Hesabatın həmmüəllifi və NIST-də kompüter alimi olan Mei Nqan Lifewire-a telefonla verdiyi müsahibədə dedi ki, üz maskalarının mövcudluğu mahiyyət etibarilə sifətin tanınması texnologiyasını iki-üç il geriyə götürüb.
"Xəta dərəcələri ən müasir texnologiyanın 2017-ci ildə olduğu ilə müqayisə edilə bilən 2,5% və 5% arasındadır" dedi.
NIST-in iyul ayında dərc etdiyi əvvəlki hesabatda Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatının qlobal pandemiya elan etməsindən əvvəl 2020-ci ilin martından əvvəl təqdim edilmiş üz tanıma alqoritmlərinin performansına baxılıb. Bu ilk araşdırma pandemiyadan əvvəl bu alqoritmlərin səhv nisbətinin 5% ilə 50% arasında olduğunu tapdı.
Bu alqoritmlər maskalı üzləri oxumaqda getdikcə yaxşılaşsa belə, daha yeni araşdırmalar müəyyən etdi ki, bəzi faktorlar səhv dərəcəsinə təsir göstərir, məsələn, maska rəngi (qırmızı və ya qara kimi daha tünd maskalar daha yüksək xəta nisbətinə malikdir) və maska şəklindədir (dairəvi maska formaları daha az səhv nisbətinə malikdir).
Ngan dedi ki, alqoritmlər maskanın özündən oxumaqdansa üz xüsusiyyətlərini tanımaq üçün kiminsə üzünün görünən hissəsindən, məsələn, göz ətrafı və alın nahiyəsindən istifadə edir.
Üzün tanınması və üz maskalarının gələcəyi
Ngan bildirib ki, tərtibatçılar üz maskalarına gəldikdə üz tanıma alqoritmləri ilə əhəmiyyətli təkmilləşdirmələr ediblər.
"Üz maskaları taxma məhdudiyyətləri altında işləmək üçün üz tanıma sistemlərinə açıq şəkildə ehtiyac var" dedi. "Etdiyimiz işləri və son araşdırmamızın nəticələrini nəzərə alaraq, üz tanıma sənayesinin alqoritmlərinə üz maskalarını daxil etmək üçün fəal şəkildə işlədiyini görürük."
Texnologiya təkmilləşdiyinə görə, bu o deməkdir ki, üz maskası taxarkən telefonlarımızın kilidini açmaq kimi işləri görmək daha asan olacaq, lakin bu şəkildə inkişaf edən sifətin tanınmasına gəldikdə başqa təsirlər də var.
Çoxsaylı araşdırmalar göstərir ki, sifətin tanınması yanlış insanı yanlış tanımaq və irqi meyllərə malik olmaq üçün geniş şəkildə bildirilir. NIST tərəfindən 2019-cu ildə aparılan bir araşdırma, üz tanıma texnologiyasının qaradərili və asiyalı insanları ağ insanlardan 100 dəfə daha çox səhv tanıdığını müəyyən etdi.
Texnologiya üz maskalarını oxumaqda getdikcə yaxşılaşsa belə, səhv faizi – nə qədər kiçik olsa da, üz maskası taxan adamı yanlış tanımaq üçün yenə də narahatlıq yarada bilər.
Ən son NIST hesabatı alqoritmlərin üz maskası tapşırığının öhdəsindən daha yaxşı gəldiyini göstərsə də, Nqan bildirib ki, pandemiya zamanı üz tanıma sisteminin gələcəyinin həqiqətən də buranın olub-olmadığını zaman göstərəcək.
"Bəlkə səhvlərin daha da azaldılmasını gözləyə bilərik və ya bəlkə tərtibatçılar maskalanmamış bölgədə unikal məlumatın miqdarına məhdudiyyətlər tapa bilər," Nqan dedi.
