本周一，美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化與技術(shù)研究所（NIST）公布最新發(fā)現(xiàn)，即便是最先進(jìn)的人臉識(shí)別算法，面對(duì)戴口罩的被識(shí)別對(duì)象，會(huì)有至少5%的失敗率，遠(yuǎn)超可被接受的0.3%失效率。

人臉識(shí)別算法依賴于獲取盡可能多的數(shù)據(jù)點(diǎn)位，而佩戴口罩后，大量有價(jià)值的信息被帶走。研究發(fā)現(xiàn)，盡管算法已經(jīng)足夠精細(xì)，可改變照明或變換角度就能欺騙一些算法，現(xiàn)在，口罩則讓事情變得更糟糕。

研究選取了89種算法和600萬(wàn)張圖片，一些有趣的結(jié)論包括，鼻子被遮擋得越多，那么識(shí)別失敗的概率就會(huì)增加。此外，黑色口罩相較于藍(lán)色口罩，對(duì)識(shí)別算法的干擾越大。

由于口罩是阻擋新冠病毒傳播的最有效方式之一，可以預(yù)見(jiàn)在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間，在密集公共場(chǎng)合，佩戴口罩都不會(huì)少，NIST希望研究可以幫助到在后疫情時(shí)代應(yīng)用人臉識(shí)別算法的公司。

以蘋(píng)果為例，也已經(jīng)通過(guò)部署iOS更新，降低Face ID識(shí)別失敗給用戶帶來(lái)不好的體驗(yàn)，當(dāng)然，蘋(píng)果并非是攻克了口罩下的穿透算法，而是當(dāng)檢測(cè)到用戶戴口罩時(shí)，快速呼出密碼盤(pán)。