ment 12/21 '19 posted
• NIST 팀은 각 시스템이 얼마나 정확한지 확인하기 위해 각 시스템을 통해 187 만 명이 18,27 백만 개의 이미지를 실행했습니다.
• 심지어 정부 과학자들조차 이 감시 기술에 결함이 있고 편향되어 있음을 확인하고 있습니다.
• 아시아에서 개발된 알고리즘은 아시아 인과 백인의 얼굴 사이의 일대일 매칭에서 오검출(위양성, false positives )에 대한 극적인 차이는 없었습니다.
• Rekognition은 Amazon이 미국의 법 집행 기관에 판매하는 안면 인식 플랫폼입니다.
• 각 개별 알고리즘이 얼굴 인식의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나인 두 가지 작업 중 하나를 얼마나 잘 수행하는지에 중점을 둡니다.
• "일대 다"검색으로 알려진 두 번째 방법은 누군가의 사진이 데이터베이스에서 일치하는지 여부를 확인하는 것입니다.
• 관심있는 사람을 식별하기 위해 법 집행 기관에서 사용하는 일대 다 매칭에서 아프리카 계 미국인 여성의 얼굴은 다른 그룹보다 더 많은 오탐지를 반환했습니다.
• “Grother는 NIST가 얼굴 인식 시스템의 대다수가 사람의 나이, 성별 또는 인종에 따라 정확도를 떨어 뜨릴 수있는“인구 학적 차이”를 가지고 있다는 '경험적 증거 '를 발견했다고 결론 지었습니다.
• 얼굴 인식은 개인의 신원을 인증하거나 파악하는 데 유용하지만, 여성과 유색인을 식별 할 때 덜 효과적이라는 것이 입증되었습니다.




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