美国国家标准技术研究院（NIST）周二发布的数据表明，人脸识别算法在识别蒙面人脸方面越来越好。对150多种不同的面部识别算法的独立测试表明，对于面部识别系统而言，遮罩可能不是一个大问题。作为面部识别供应商测试（FRVT）的一部分，供应商自愿将其面部识别算法提交给NIST进行测试。在提交每种算法时，研究所将推出这些测试的结果。 NIST在7月份首次研究蒙面人脸对面部识别的影响时，发现该算法并不擅长识别蒙面人脸。毫不奇怪，当鼻子和嘴被遮盖时，很难识别人脸。那时，当某些算法面对蒙面的面孔时，其错误率飙升至5％至50％之间。但是，新的王冠流行病使开发人员有足够的时间来关注掩盖问题。 NIST数据表明，人脸识别算法对蒙面人脸的识别率越来越高，错误率下降到5％左右。 NIST对面部识别测试的公开排名证明了这一说法。现在有八种不同的算法可将掩码识别错误率保持在0.05％以下。在这八种算法中，有六种在7月发布第一份报告后提交给了NIST。当前的测试也有局限性。尽管测试使用的是真实签证持有人的照片和实际的过境照片，但他们并未使用实际的遮罩图像。为了方便起见，NIST研究人员转而采用数字方式应用口罩以确保样品的一致性。因此，测试无法完全模拟颜色，设计，形状，纹理，皮带和面罩的无穷变化。数字口罩是一个模拟图像，其蓝色外科口罩覆盖了脸部的整个宽度，但是测试人员注意到，识别性能会根据放置在脸部的口罩的高度而有很大不同。作为生物识别出境计划的一部分，美国在陆地和空中边界均采用了面部识别技术，以比较旅行者的签证或护照照片。 NIST的数据来自签证持有人，尤其是那些无权对在移民过程中收集的生物识别信息进行隐私保护的人。负责编辑AJX