국토 안보부 과학 기술국의 연구 개발 부서 는 마스크를 가진 사람을 최대한 정확하게 식별 할 수있는 얼굴 인식 알고리즘 을 찾기 위해 기술 전문가와 자원 봉사자로 구성된 기술 집회를 조직했습니다.
이벤트는 10 일 동안 계속되었습니다. 60 개의 서로 다른 얼굴 인식 시스템에서 582 명의 지원자를 테스트했습니다. 주요 수집 시스템은 Stone, Vly, West, Dans, Besek 및 Pine이었으며, 얼굴 캡처 능력과 신뢰성에 따라 평가 된 10 가지 다른 매칭 알고리즘 과 짝을 이루는 6 가지 이미지 수집 시스템의 믹스 앤 매치였습니다. 높은 정확도로 얼굴을 식별합니다.
다른 AI 얼굴 인식 시스템 은 다른 결과를 제공했습니다. 마스크되지 않은 개인을 인식하는 평균 정확도는 93 % 였고 마스크를 착용 한 개인의 경우 평균 77 %였습니다. 최고 성능의 기술은 96 %의 시간 동안 가면을 쓴 사람을 식별 할 수있는 Dans 였고 최악의 기술은 4 %의 시간 동안 만 그렇게했습니다. 결과는 효율성, 만족도, FaceFtAR (Failure To Acquire Rate) 및 FacemTIR (True Identification Rate)을 기반으로했습니다.
여기서 효율성 은 테스트 자원자가 각 시스템에서 트랜잭션을 수행하는 데 필요한 평균 시간으로 정의됩니다. 효율성 측면에서 West와 Dans는 거래 시간이 4 초 밖에 걸리지 않아 최고였습니다. 여기서 만족도 는 긍정적 인 응답을 제공 한 테스트 지원자의 비율로 정의됩니다. West, Dans 및 Besek은 95 %의 숫자로 가장 만족스러운 결과를 제공했습니다.
FtAR (Failed to Acquire Rate) 은 이미지 캡처에 실패했거나 MdTF 일치 알고리즘으로 템플릿화할 수있는 이미지 캡처에 실패한 트랜잭션의 비율로 정의됩니다. 여기서 MdTF True Identification Rate (mTIR) 는 제출 된 생체 인식 이미지가 올바른 테스트 지원자와 일치하거나 프로브 대상이 갤러리에없는 경우 식별되지 않은 거래 비율로 정의됩니다. 두 결과 모두 Vly가 1 위를 차지했습니다. FtAR은 20 초 내에 1.7 % 였고 mTIR은 20 초 내에 97.8 %였습니다.
이벤트의 전체 보고서는 아직 확인되지 않았습니다. 앞으로 몇 주 안에 예상되는 MDTF에서 전체 보고서를 확인할 수 있습니다.