FFP2 マスクとあらゆる種類のコロナ マスクは、パンデミックが始まって以来、Covid-19 の急速な蔓延を防ぐ最も安全な方法の 1 つです。しかし、国民の間での使用の増加は、それほど意図されたものではない別の効果をもたらします。正確な顔認識用にプログラムされたプログラムに対して着用者を認識できなくすることで、データ保護に役立ちます。このような場合、コロナマスクのアルゴリズムは失敗します。
FFP2 マスクはウイルスを防ぐマスク以上のものです
口と鼻を覆う FFP2 マスクを着用すると、ほとんどの顔認識アルゴリズムが機能しなくなります。エラー率は 5 ～ 50% に増加します。これは米国国立標準技術研究所 (NIST) による研究結果です。特に黒いコロナマスクは、おなじみの青いマスクよりも顔認識で多くのエラーを引き起こす可能性があります。そして、マスクプロテクターが鼻を覆うほど、アルゴリズムが着用者の顔を正確に識別することが難しくなります。
この研究の著者でNISTのコンピューター科学者であるメイ・ガン氏によると、彼らは主にパンデミック以前、コロナマスクやマスク保護よりずっと前に開発されたアルゴリズムを調査したという。それ以来、彼らは「マスクされた顔向けに意図的に設計されたアルゴリズムの精度をテストしている」とガン氏は続けた。
マスク保護により顔認識が妨げられる
NIST によってテストされた顔認識アルゴリズムは、人間の顔の特徴間の距離を測定することによって機能します。 FFP2 マスクは鼻や口などの顔の要素を覆うため、これらのプログラムは崩壊します。 NISTの研究の焦点は、「1対1照合」顔認識、つまり国境検査やパスポート検査で行われる本人確認の一種で、アルゴリズムが人の顔とIDを照合することになっている。マスクの保護ではこれはそれほど簡単ではありません。
米国国家安全保障省は、2020 年の初めにすでに「フェイスマスクの普及が顔認識システムによる安全対策に与える潜在的な影響」について懸念していました。データ保護の支持者は、おそらくこの展開にもっと満足するでしょう。しかし、おそらく長くは続かないでしょう。なぜなら、ほとんどの企業はすでにマスクを着用していても顔を認識する、より開発されたアルゴリズムに取り組んでいるからです。
これら5 つのコツを使えば、コロナマスクはさらに安全になります。 ウイルス学者のクリスチャン・ドロステンは、このフェイスマスクのバリエーションを推奨しています。 特に珍しいコロナマスクです。