現在口罩成為日常必需品之一，近年開始流行的臉部辨識技術，對口罩卻束手無策。最近美國 NIST 發表研究報告，表示市場大部分臉部辨識演算法不能應付口罩。

美國國家標準暨技術研究院（NIST）報告測試目前市場 89 個臉部辨識演算法，包括 Panasonic、Canon、騰訊和其他公司方案，結果發現戴上口罩後錯誤率為 5%~50%，未戴口罩時，最準確的演算法錯誤率低至 0.3%，顯示口罩的影響力相當大。報告指，戴口罩後很多系統甚至無法獲得足夠數據。

NIST 報告撰寫人之一 Mei Ngan 表示：「針對戴口罩者的準確性而言，我們希望技術繼續改進，但目前為止，我們所收集的數據顯示與以前 FRVT 測結果一樣的結論，也就是各演算法的性能不同。用戶應該徹底了解使用的演算法，並在自己的工作環境測試。」這次研究並未測試特別針對戴口罩設計的演算法，未來測試相信會再次檢視這些標榜特別為疫情設計的方案。

（本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：Unsplash）