グラスゴー大学の心理学研究者たちは、自動顔認識の精度を100%にまで向上させたと発表した。もしこの主張が真実であれば、この進歩は現代社会のプライバシーとセキュリティに広範な影響を及ぼすことになるだろう。
グラスゴー大学の心理学教授マイク・バートン氏と講師ロブ・ジェンキンス氏は、年齢、髪型、表情、照明、様々なカメラ機材などによる変動的な影響を排除することで、大幅に改善された結果を達成したと述べている。これは、年齢、照明などが異なる20枚の異なる写真から合成された、ある人物の合成「平均顔」を作成することによって実現された。
典型的な悪党ギャラリーから生成された「平均的な顔」。
二人の研究者によれば、
私たちは、画像の平均化を用いて、自然に変化する写真から安定した顔表現を導き出すことで、人間の親近感をモデル化しました。このシンプルな手順により、業界標準の顔認識アルゴリズムの精度が54%から100%に向上し、自動化システムにおいて親近感を持つ人間の堅牢なパフォーマンスを実現しました。
グラスゴー出身の心理学者たちは顔認識の分野では一流かもしれないが、明らかにエンジニアではない。100%の信頼性を持つシステムを開発したと主張するエンジニアは、笑い飛ばされるだろう。今回のケースでは、彼らのシステムがテストで毎回正しく動作したという意味であり、実際に精度を100%にまで高めたという意味ではない。
しかし、もし本当に99.9 ...
結局のところ、100%の精度という主張は明らかに誇張であり、それが研究の信憑性を低下させる傾向にあります。とはいえ、平均化技術は自動顔認識ソフトウェアの性能向上に大きく貢献する可能性は十分にあります。犯罪者が標準的な顔写真ではなく、異なる照明条件下で20枚以上のスナップ写真を入手する日もそう遠くないかもしれません。
将来の平均画像CCTVスキャナーシステムに必ずしもこのような警察ファイルが必要になるわけではない。バートン氏とジェンキンス氏は、多くの場合、インターネットからランダムに収集したスナップ写真の編集版を使用することで良好な結果が得られたと主張している。
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