NIST（美国国家标准技术研究所）于2020年7月27日公布了“面部识别算法对戴口罩的面部能够识别到什么程度”的第一次研究结果。

本次公布的研究结果被称为“NIST Interageency Report（NISTIR 8311）”。这次的研究主要是针对“未戴口罩的面部照片”与“经过数字化处理并戴不同口罩”的、同一人的照片识别测试。不过研究结果并不理想，作为研究对象的89种商业面部识别算法中，识别精度最佳的算法错误率也有5%-50%之高。

新冠肺炎疫情爆发之前，面部识别软件几乎都是针对不戴口罩的面部进行识别的，而这项功能在智能手机解锁、检查护照等身份信息等领域都被广泛应用，NIST在第一次的调查中针对口罩的形状、颜色和对鼻子的覆盖程度做了9种测试。

NIST的计算机专家梅·恩甘强调，“从使用图像得到的调查结果中可以得出广泛的结论，但这次的调查算法是设想戴口罩而设计的，而我们所使用的口罩图像是经过数字处理的，并不是真实情况”。

从本次调查的结果中，得出的结论：

1、人们在戴着口罩的情况下，面部识别算法的精准度在总体上来说都有着大幅度的下降。

2、戴口罩的面部图像会令算法陷入频繁处理的窘境之中，无法处理图像。

3、口罩的形状和颜色均会影响识别率。

4、鼻子被口罩覆盖的面积越大，面部的识别率就越低。

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本文标题：研究显示戴上口罩 面部识别错误率高达50%

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