近日美國國土安全部（DHS）發布公告稱，其在三屆年度生物識別技術大會上測試了戴口罩面部識別技術，性能最好的算法模型準確率高達96%。

美國國土安全部稱，前幾屆的大會表明，面部識別技術在快速處理大量乘客數據方面表現出色。而今年的重點在于使用面部識別系統來在戴口罩的情況下，檢測和識別乘客，從而在COVID-19時代保護公共場所的一線工人。

美國國土安全部建議將戴口罩人臉識別應用于機場和其他入境口岸的人員篩查中。例如，美國海關和邊境保護局（CBP）的簡化入境計劃（Simplified Arrival program）最近擴展到了拉斯維加斯、舊金山和洛杉磯的機場，該計劃使用面部識別技術來驗證抵達美國的航空旅客的身份。

據悉，本次測試長達10天，涉及60種面部識別配置，使用6種人臉識別系統或虹膜記錄系統、10種匹配算法，以及有來自60個國家的582名的不同測試志愿者參與。

對于戴口罩人臉識別，國土安全部表示，所有系統的中位數準確率是77%，表現最好的系統的準確率是96%。這與美國的一份報告大致相符。該研究發現，在超過150種商業面部識別算法中，表現最好的算法的戴口罩識別誤識率達到5%。

但是DHS承認，在它測試的系統中，性能差異很大，精確識別性能最差算法的準確率只有4%。此外，14%的戴口罩志愿者無法被捕捉到照片，1%的志愿者甚至無法找到人臉。還有一家商業虹膜識別系統捕捉照片的失敗率為33%。

國土安全部科學技術理事會（S&T）生物識別和身份技術中心主任Arun Vemury說：“這不是一個完美的100%解決方案，但它可以避免人們在機場或入境口岸摘下口罩，從而在COVID-19疫情時期減少許多乘客以及機場工作人員的風險。”

早在2016年，美國國土安全部（DHS）最大的聯邦執法機構CBP就開始為面部識別技術的應用打基礎。CBP表示，迄今為止，已有超過5，700萬旅行者參加了生物特征出入境計劃（截至2020年3月，這一數字為2，300萬），并且自2018年9月以來，已經阻止了300多個冒名頂替者非法入境。

外媒表示，尚不清楚CBP的面部識別在多大程度上可能會對某些群體產生偏見。盡管CBP正在進行的工作具有爭議性，但美國運輸安全管理局（US Transportation Security Administration）最近宣布，它也將開始在依賴面部掃描來匹配ID照片的機場試點檢查站。
責編AJX