Новини

Софтуерът за разпознаване на лица има пристрастия, констатира нов доклад на правителството

Софтуерът за разпознаване на лица има пристрастия, констатира нов доклад на правителството

Системите за разпознаване на лица показват пристрастия, когато става въпрос за идентифициране и съвпадение на цветни индивиди, показва ново федерално проучване.

Изследването на забележителността осветява негативна светлина върху софтуера, който все повече се използва от правоприлагащите органи в цялата страна.

СВЪРЗАНИ: ИЗПОЛЗВАН СОФТУЕР ЗА ИЗПОЗНАВАНЕ НА ЛИЦЕ ЗА УЛОВЯВАНЕ НА ПОДОЗРЕВАЩО ЗА УБИЙСТВО В КИТАЙ

Афроамериканци, азиатци 100 пъти по-вероятно да бъдат погрешно идентифицирани

Проучването на Националния институт за стандарти и технологии установи, че афроамериканците и азиатците са до 100 пъти по-склонни да бъдат погрешно идентифицирани чрез софтуер за разпознаване на лица, отколкото кавказците, в зависимост от индивидуалния алгоритъм. Сред алгоритмите, разработени в САЩ, демографските данни на американските индианци имат най-висок процент на фалшиви положителни резултати.

Проучването също така установи, че афроамериканските жени имат най-висок процент на фалшиви положителни резултати за съвпадение един към един, което обикновено се използва от правоохранителните органи за претърсване на милиони хора в база данни, за да се намери заподозрян. Тестът NIST използва само една база данни на ФБР, съдържаща 1,6 милиона домашни снимки.

"Различията във фалшивите положителни резултати при съпоставянето" един към много "са особено важни, тъй като последиците могат да включват фалшиви обвинения", заяви NIST в прессъобщение, изтъквайки резултатите от проучването. NIST отбеляза, че резултатите варират от един алгоритъм до друг, като казва, че "най-справедливите също се класират сред най-точните."

NIST разгледа 189 алгоритма

NIST проведе проучването чрез програмата си за тестване на разпознаване на лица, в която оценява алгоритмите за разпознаване на лица от софтуерни компании и академични разработчици за способността им да изпълняват задачи. В това проучване той използва четири колекции от снимки, възлизащи на 18,27 милиона изображения на 8,49 милиона индивида. Всички изображения са от Държавния департамент, Министерството на вътрешната сигурност и ФБР.

NIST тества 189 софтуерни алгоритма, представени от 99 разработчици, повечето от които са фирми. NIST разгледа колко добре алгоритмите съвпадат със снимки на един и същ човек, което обикновено се използва за отключване на смартфон или проверка на паспорт и е известно като съвпадение „един към един“. Правителствената агенция също така тества способността на алгоритъма да съчетава човек на снимка с изображения в база данни. Известен като съвпадение „един към много“, той може да се използва за идентифициране на лице, представляващо интерес.

„При индивидуално търсене фалшивият негатив може да е просто неудобство - не можете да влезете в телефона си, но проблемът обикновено може да бъде отстранен при втори опит“, Патрик Гротер, компютърен учен от NIST и основният автор на доклада. „Но фалшивият положителен резултат при търсене„ един към много “поставя неправилно съвпадение в списъка с кандидати, което налага по-нататъшен контрол.“


Гледай видеото: Realme 7 Pro. Супер е I 359GSM (Юни 2021).