现在口罩成为日常必需品之一，近年开始流行的脸部辨识技术，对口罩却束手无策。最近美国 NIST 发表研究报告，表示市场大部分脸部辨识算法不能应付口罩。
美国国家标准暨技术研究院（NIST）报告测试目前市场 89 个脸部辨识算法，包括 Panasonic、Canon、腾讯和其他公司方案，结果发现戴上口罩后错误率为 5%~50%，未戴口罩时，最准确的算法错误率低至 0.3%，显示口罩的影响力相当大。报告指，戴口罩后很多系统甚至无法获得足够数据。
NIST 报告撰写人之一 Mei Ngan 表示：“针对戴口罩者的准确性而言，我们希望技术继续改进，但目前为止，我们所收集的数据显示与以前 FRVT 测结果一样的结论，也就是各算法的性能不同。用户应该彻底了解使用的算法，并在自己的工作环境测试。”这次研究并未测试特别针对戴口罩设计的算法，未来测试相信会再次检视这些标榜特别为疫情设计的方案。
- NIST study finds that masks defeat most facial recognition algorithms
（本文由 Unwire Pro 授权转载；首图来源：Unsplash）
