美国国土安全部测试戴口罩人脸识别技术，准确率达96%

[[376413]]

美国国土安全部称，前几届的大会表明，面部识别技术在快速处理大量乘客数据方面表现出色。而今年的重点在于使用面部识别系统来在戴口罩的情况下，检测和识别乘客，从而在COVID-19时代保护公共场所的一线工人。

美国国土安全部建议将戴口罩人脸识别应用于机场和其他入境口岸的人员筛查中。例如，美国海关和边境保护局(CBP)的简化入境计划(Simplified Arrival program)最近扩展到了拉斯维加斯、旧金山和洛杉矶的机场，该计划使用面部识别技术来验证抵达美国的航空旅客的身份。

据悉，本次测试长达10天，涉及60种面部识别配置，使用6种人脸识别系统或虹膜记录系统、10种匹配算法，以及有来自60个国家的582名的不同测试志愿者参与。

对于戴口罩人脸识别，国土安全部表示，所有系统的中位数准确率是77%，表现最好的系统的准确率是96%。这与美国的一份报告大致相符。该研究发现，在超过150种商业面部识别算法中，表现最好的算法的戴口罩识别误识率达到5%。

但是DHS承认，在它测试的系统中，性能差异很大，精确识别性能最差算法的准确率只有4%。此外，14%的戴口罩志愿者无法被捕捉到照片，1%的志愿者甚至无法找到人脸。还有一家商业虹膜识别系统捕捉照片的失败率为33%。

国土安全部科学技术理事会(S&T)生物识别和身份技术中心主任Arun Vemury说：“这不是一个完美的100%解决方案，但它可以避免人们在机场或入境口岸摘下口罩，从而在COVID-19疫情时期减少许多乘客以及机场工作人员的风险。”

早在2016年，美国国土安全部(DHS)最大的联邦执法机构CBP就开始为面部识别技术的应用打基础。CBP表示，迄今为止，已有超过5,700万旅行者参加了生物特征出入境计划(截至2020年3月，这一数字为2,300万)，并且自2018年9月以来，已经阻止了300多个冒名顶替者非法入境。

外媒表示，尚不清楚CBP的面部识别在多大程度上可能会对某些群体产生偏见。尽管CBP正在进行的工作具有争议性，但美国运输安全管理局(US Transportation Security Administration)最近宣布，它也将开始在依赖面部扫描来匹配ID照片的机场试点检查站。