รายงานการวิจัยดูว่าอัลกอริทึมการตรวจจับใบหน้าไบโอเมตริกซ์ที่รู้จักกันดีที่สุดทั้งสามนั้นมีแนวโน้มที่จะทำงานนอกห้องแล็บพบผลลัพธ์ที่ใช้งานง่ายและน่าผิดหวัง
นักวิทยาศาสตร์มหาวิทยาลัยแมรีแลนด์สามคนกล่าวว่า Google, Microsoft และ Amazon Software มีเวลาตรวจจับได้ยากขึ้น - ไม่รู้จัก - ใบหน้าที่เสียหายโดยเจตนาในชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่
ในขณะที่ไม่น่าแปลกใจสำหรับหลาย ๆ คนแม้จะมีความสามารถในการเพิ่มความสามารถของ AI แต่ใบหน้าบางประเภทก็ตรวจพบได้ง่ายกว่าในการวิจัยทางชีวภาพมากกว่าคนอื่น ๆ ที่จริงแล้วปรากฏว่าใบหน้าที่เป็นชายนำเสนอนั้นถูกซ่อนไว้อย่างง่ายดายจากการตรวจจับอัลกอริทึม
นักวิจัยพูดพวกเขาได้พัฒนามาตรฐานรายละเอียดเป็นครั้งแรกสำหรับวิธีการ rekognition ของ Amazon ที่แข็งแกร่ง Azure ของ Microsoft และแพลตฟอร์มคลาวด์ของ Google อยู่ในสถานการณ์จริง
รูปภาพจากชุดข้อมูลสี่ชุดรวมถึง Adience, Utkface, MIAP และ CCD ถูกทำลายโดยการทุจริตที่สร้างขึ้น 15 อัลกอริทึม ข้อบกพร่องที่กำหนดรวมถึงพิกเซล, การเคลื่อนไหวเบลอ, เสียงเกาส์เซียน, หมอก, น้ำค้างแข็งและการบีบอัด JPEG
ภาพที่มีแสงสว่างเพียงพอของวิชาที่นำเสนอผู้หญิงด้วยผิวที่มีน้ำหนักเบาที่สุดในการตรวจจับใบหน้า วิชาที่มีอายุมากกว่าผู้ชายที่มีผิวคล้ำได้รับการยอมรับอย่างน้อยบ่อยครั้ง
นักวิจัยไม่ได้รายงานเกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาด ไม่มีการตรวจสอบความทนทานของผู้ขายในการเผชิญกับการโจมตีของฝ่ายตรงข้ามหรือความสามารถของกล้องที่หลากหลาย พวกเขาไม่ได้ดูว่าอัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนอย่างไร
โดยทั่วไปการตัดสินใจเกี่ยวกับภาพของวิชาที่นำเสนอของผู้ชายในชุดข้อมูล MIAP นั้นมีแนวโน้มที่จะผิดพลาดมากกว่าผู้ที่เกี่ยวข้องกับวิชาที่เกี่ยวข้องกับผู้หญิง 20 % ชุดข้อมูล UTKFACE สร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดที่เกี่ยวข้องกับเพศตามรายงานที่มีความแตกต่างอย่างไม่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างผู้ชายและผู้หญิง
โดยรวมแล้วภาพของกลุ่มประชากรสองกลุ่มที่เก่าแก่ที่สุดมีแนวโน้มที่จะตรวจพบได้อย่างผิดพลาด 25 เปอร์เซ็นต์โดยใช้มากกว่าสองกลุ่มที่อายุน้อยที่สุดในชุดข้อมูล adience
และสอดคล้องกับผลการทดสอบทางชีวภาพจำนวนมากกระดาษพบว่าภาพที่มีวิชาผิวหนังที่มีน้ำหนักเบากว่า (ขึ้นอยู่กับการโต้เถียงมาตราส่วน Fitzpatrick) มีอัตราความผิดพลาดการทุจริตสัมพัทธ์เฉลี่ย 8.5 เปอร์เซ็นต์และอัตราความผิดพลาดสำหรับผิวสีเข้มคือ 9.7 เปอร์เซ็นต์
หัวข้อบทความ
ความแม่นยำ-อัลกอริทึม-อเมซอน-Amazon Rekognition-ซอฟต์แวร์ไบโอเมตริกซ์-การทดสอบไบโอเมตริกซ์-ไบโอเมตริกซ์-การวิจัยทางชีวภาพ-การตรวจจับใบหน้า-Google-Microsoft
