NIST（美國國家標準技術研究所）于2020年7月27日公布了“面部識別算法對戴口罩的面部能夠識別到什么程度”的第一次研究結果。
本次公布的研究結果被稱為“NIST Interageency Report（NISTIR 8311）”。這次的研究主要是針對“未戴口罩的面部照片”與“經過數(shù)字化處理并戴不同口罩”的、同一人的照片識別測試。不過研究結果并不理想，作為研究對象的89種商業(yè)面部識別算法中，識別精度最佳的算法錯誤率也有5%-50%之高。
新冠肺炎疫情爆發(fā)之前，面部識別軟件幾乎都是針對不戴口罩的面部進行識別的，而這項功能在智能手機解鎖、檢查護照等身份信息等領域都被廣泛應用，NIST在第一次的調查中針對口罩的形狀、顏色和對鼻子的覆蓋程度做了9種測試。
NIST的計算機專家梅·恩甘強調，“從使用圖像得到的調查結果中可以得出廣泛的結論，但這次的調查算法是設想戴口罩而設計的，而我們所使用的口罩圖像是經過數(shù)字處理的，并不是真實情況”。
從本次調查的結果中，得出的結論：
1、人們在戴著口罩的情況下，面部識別算法的精準度在總體上來說都有著大幅度的下降。
2、戴口罩的面部圖像會令算法陷入頻繁處理的窘境之中，無法處理圖像。
3、口罩的形狀和顏色均會影響識別率。
4、鼻子被口罩覆蓋的面積越大，面部的識別率就越低。
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