Исследование NIST показало, что при проведении определенного типа поиска в базе данных, известного, как сопоставление «один к одному», многие алгоритмы распознавания лиц ложно идентифицировали афроамериканские и азиатские лица в 10-100 раз больше, чем, к примеру, кавказские лица.
Исследование также показало, что афроамериканские женщины с большей вероятностью будут ошибочно идентифицированы, чем женщины других рас.
Способность системы зависит от разработчиков
При этом программное обеспечение для распознавания лиц, произведенное азиатскими компаниями, способно достаточно точно определять азиатские лица.
Способность системы распознавать людей зависит от тех, кто их разрабатывает. Чаще всего алгоритмы обучают на стандартной базе данных, состоящей из снимков белых людей со стандартной внешностью.
Эксперты изучили 99 систем распознавания лиц, в том числе Intel, Microsoft, Panasonic, SenseTime и Vigilant Solutions.
Компания Amazon не предоставила свое программное обеспечение для исследования, несмотря на то, что эксперты уже выясняли, что ее технология Rekognition допускает намного больше ошибок при идентификации афроамериканцев, чем белых людей.
Подпишитесь на нашу рассылку
Подписаться
Обсудить
Темы
система распознавания лиц
национальный институт стандартов и технологий
Новости партнеров
Актуальная аналитика
Декабрь
21 декабря: «Потемкин», СНГ и календарь майя
Газ
«Третья сила» попытается помешать транзиту газа через Украину
Федеральные
Выборы 2024 будут по схеме: «Медведев-2 плюс Путин — лидер нации»
