Die Forschungs- und Entwicklungseinheit der Direktion für Heimatschutz, Wissenschaft und Technologie organisierte eine technische Kundgebung, die sich aus technischen Experten und Freiwilligen zusammensetzte, um einen Gesichtserkennungsalgorithmus zu finden, mit dem Personen mit Masken mit der höchstmöglichen Genauigkeit identifiziert werden können.
Die Veranstaltung dauerte 10 Tage. 582 Freiwillige wurden mit den 60 verschiedenen Gesichtserkennungssystemen getestet. Die wichtigsten Erfassungssysteme waren Stone, Vly, West, Dans, Besek und Pine, bei denen es sich um ein Mix-and-Match aus sechs verschiedenen Bildersammelsystemen handelte, gepaart mit zehn verschiedenen Matching-Algorithmen, die nach ihrer Gesichtserfassungsfähigkeit und Zuverlässigkeit bewertet wurden ein Gesicht mit hoher Genauigkeit zu identifizieren.
Die verschiedenen AI-Gesichtserkennungssysteme ergaben unterschiedliche Ergebnisse. Die durchschnittliche Genauigkeit der Erkennung nicht maskierter Personen betrug 93% und die gleiche Genauigkeit für maskierte Personen betrug durchschnittlich 77%. Die Technologie mit der besten Leistung war Dans, die in 96% der Fälle maskierte Personen identifizieren konnte, und die Technologie mit der schlechtesten Leistung war dies nur für 4% der Fälle. Die Ergebnisse basierten auf Effizienz, Zufriedenheit, FaceFtAR (Fehler beim Erfassen der Rate) und FacemTIR (True Identification Rate).
Effizienz ist hier definiert als die durchschnittliche Zeit, die Test-Freiwillige benötigen, um eine Transaktion mit jedem System durchzuführen. In Bezug auf die Effizienz waren West und Dans die besten, da sie nur 4 Sekunden Transaktionszeit benötigten. Zufriedenheit ist hier definiert als der Anteil der Test-Freiwilligen, die positive Antworten gegeben haben. West, Dans und Besek erzielten mit 95% die zufriedenstellendsten Ergebnisse.
Fehler beim Erfassen der Rate (FtAR) ist hier definiert als der Anteil der Transaktionen, bei denen ein Bild nicht erfasst werden konnte oder bei denen ein Bild nicht erfasst werden konnte, das vom MdTF-Abgleichalgorithmus als Vorlage verwendet werden konnte. Die MdTF True Identification Rate (mTIR) ist hier definiert als der Anteil der Transaktionen, bei denen das eingereichte biometrische Bild mit dem richtigen Test-Freiwilligen übereinstimmte oder nicht identifiziert wurde, wenn sich das Probandensubjekt nicht in der Galerie befand. In beiden Ergebnissen war Vly an der Spitze. Sein FtAR betrug innerhalb von 20 Sekunden 1,7% und sein mTIR innerhalb von 20 Sekunden 97,8%.
Der vollständige Bericht der Veranstaltung ist noch nicht bekannt gegeben. Sie können den vollständigen Bericht bei MDTF einsehen, der in den kommenden Wochen erwartet wird.