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La mascherina blocca i sistemi di riconoscimento facciale? Non come prima

Pubblicato su INFORMAZIONE 24 in: HI-TECH

Uno dei grandi temi legati allo sviluppo tecnologico è quello del controllo, e il riconoscimento facciale sicuramente costituisce un nodo problematico. In questo caso non parliamo di smartphone, ma degli algoritmi studiati per altre applicazioni, e che già prima della pandemia avevano un piccolo margine di fallimento: tant'è che risale a questa estate il primo caso noto, in USA, di arresto dovuto a un errore nell'identificazione imputabile all'algoritmo.

Ad ogni modo, chi ha un iPhone recente (ad eccezione del nuovo SE, che integra ancora il TouchID) in questi mesi si sarà sicuramente accorto di tutti i limiti che può avere il riconoscimento facciale (al netto delle diverse tecnologie e dei differenti parametri adottati) quando di mezzo c'è una mascherina. Difficoltà che, secondo gli studi pubblicati dal NIST (National Institute of Standards and Technology per gli USA) a luglio e ad agosto si sono rivelate effettive anche per gli algoritmi più sofisticati di riconoscimento facciale, con un margine di errore che in alcuni casi è aumentato del 99%.

Questi sistemi basati sul machine learning, però, imparano in fretta: e infatti i risultati dell'ultimo studio, reso pubblico la settimana scorsa, hanno fotografato uno scenario ben diverso, che mostra miglioramenti significativi. I 65 algoritmi presi in esame, e testati su una base di 6,2 milioni ci foto, hanno fatto registrare una percentuale di errore comunque più alta rispetto ad un processo di identificazione senza l'ostruzione della mascherina (0,3% contro 5%), ma comunque nettamente migliori rispetto a solo pochi mesi fa: in alcuni casi, l'efficienza risulta incrementata di dieci volte.


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