マスク着用時の顔認識エラー率、NISTが最新報告

　顔認識を手がける企業の多くは、マスクを着用した人でも極めて正確に識別できると主張するが、最新の調査結果は、顔を覆うとエラー率が大幅に高くなることを示している。

提供：Sarah Tew/CNET

　米国立標準技術研究所（NIST）は、3月中旬に新型コロナウイルスのパンデミックが宣言されて以降に提出された顔認識アルゴリズム41件を調査し、米国時間8月25日に結果を公表した。これらのアルゴリズムの多くはマスクを考慮して設計され、顔の半分が覆われていても正確に認識できるとしていた。

　今回の調査に先立ち、NISTは7月に公表したレポートの中で、マスクは通常の顔認識アルゴリズムの妨げになり、エラー率は5〜50％になると指摘した。顔認識の正確性テストで優れていると広く認められているNISTは、顔にマスクをつけた人を識別するアルゴリズムの能力は今後向上すると予測していた。

　だが、その日はまだ来ていないようで、今回の調査結果ではどのアルゴリズムでもマスクが写っているとエラー率は上昇した。それでも一部のアルゴリズムは全体的に見れば正確さを保ち、たとえば中国の顔認識関連企業である浙江大華技術（ダーファ・テクノロジー）の場合、エラー率がマスクなしの0.3％からマスクありの6％になった。一方で、エラー率が大幅に上昇したアルゴリズムもあった。

　いずれの顔認識アルゴリズムでもマスクの着用でエラー率が上がったが、その数字は3％にとどまったものもあり、一部が覆われた顔でもアルゴリズムで認識するのは不可能でないことを示している。

　NISTは、マスクが顔認識アルゴリズムに及ぼす影響に関する継続中の調査において、データベースから600万枚の画像を使用し、デジタル処理で写真にマスクを追加した。NISTが実際にマスクを着用した人の写真を使用すれば、これもアルゴリズムを混乱させる要因になり、エラー率がさらに高まる可能性がある。