Ученые оценивают точность ПО для распознавания лиц при посадке на самолет

схожие новости

Согласно недавним тестам программного обеспечения (ПО), проведенным в Национальном институте стандартов и технологий (NIST), наиболее точные алгоритмы распознавания лиц продемонстрировали способность подтверждать личность пассажиров авиакомпаний, совершая при этом минимальное количество ошибок.

Результаты сосредоточены на производительности алгоритмов распознавания лиц (FR, face recognition) в определенном наборе смоделированных обстоятельств: сопоставление изображений путешественников с ранее полученные фотографии хранятся в базе данных. В настоящее время использование FR является частью процесса регистрации на международных рейсах, как для подтверждения личности пассажира в списке рейсов авиакомпании, так и для регистрации официального иммиграционного выезда пассажира из Соединенных Штатов.

Результаты показывают, что несколько алгоритмов FR, протестированных NIST, могут выполнить задачу, используя лишь одно сканирование лица пассажира с точностью 99,5% или лучше, особенно если база данных содержит несколько изображений этого человека.

— Мы произвели моделирование, чтобы охарактеризовать систему, выполняющую две задачи: идентифицирует пассажиров у ворот и регистрирует их выезд для иммиграции, — сказал Патрик Гротер, компьютерный ученый NIST и один из авторов исследования, — Мы обнаружили, что точность варьируется в зависимости от алгоритма, но современные обычно работают лучше. Если авиакомпании будут использовать более точные алгоритмы, пассажиры смогут безошибочно сесть на множество самолетов.

Конкретное применение распознавания лиц в исследовании NIST, сопоставление изображений путешественников с ранее полученными их фотографиями, в настоящее время является частью процесса регистрации для международных рейсов в США

Предыдущие исследования были сосредоточены на оценке того, как алгоритмы выполняют одну из двух различных задач, входящих в число наиболее распространенных приложений FR. Первая задача, подтверждающая, что фотография совпадает с другим снимком того же человека, известна как сопоставление «один-к-одному» и обычно используется для работы по проверке, такой как разблокировка смартфона. Второй метод, определяющий, есть ли у человека на фотографии соответствие в большой базе данных, известен как сопоставление «один ко многим».

Этот последний тест касается конкретного применения сопоставления «один ко многим» в условиях транзита в аэропорту, где лица путешественников сопоставляются с базой данных лиц, которые должны там присутствовать. В этом сценарии только несколько сотен пассажиров садятся на данный рейс. Тем не менее ученые NIST также изучили, может ли технология быть жизнеспособной где-нибудь в аэропорту, особенно на линии безопасности, где в течение определенного временного окна можно ожидать в 100 раз больше людей.

Как и в предыдущих исследованиях, команда использовала программное обеспечение, которое разработчики добровольно отправили в NIST для оценки. На этот раз команда рассмотрела исключительно ПО, разработанное для выполнения задачи сопоставления «один ко многим», оценив в общей сложности 29 алгоритмов. Полную информацию об исследовании можно прочесть здесь.

Читать еще

Комментарий

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь