面罩已经成为正常生活的一部分。 它们在许多地方都是安全要求，对一些人来说，是一种时尚声明。 但对于面部识别技术来说，它们构成了一个重大挑战。

美国疾病控制和预防中心建议人们戴上口罩，以防止COVID-19病毒的传播，这种引起的疾病已经在全世界造成30.2万人死亡。 美国一半以上的州政府在各种公共场合都强制使用口罩。

盯着你的iPhone或Android设备解锁，你很快就会看到面部识别的问题。

在新的病毒袭击之前，面部识别服务提供商希望在任何地方安装他们的技术：机场、赌场、餐馆和学校。 口罩有可能改变这一切，但业内人士更多地把这种情况看作是一种减速带，而不是路障。

一些公司声称他们的技术不受面具的影响，人工智能仍然可以检测和识别高准确率的人，即使一半的脸被覆盖。

苹果公司最新发布的iOS公开测试版显示，这家科技巨头正在更新其Face ID，以解释戴口罩的人。 谷歌没有回应对Android是否也是如此的置评请求。

面部识别专家对这种技术没有被面具所迷惑的说法持怀疑态度。 毕竟，即使没有面具，面部识别也会出现失误——研究发现，大多数面部识别算法对有色人种的误报率都要高出“10到100倍”。

而且由于这种大流行，这些算法无法通过美国国家标准和技术研究所(NIST)的口罩进行适当的测试，许多人认为NIST是面部识别准确率的领先权威。

尽管如此，面部识别作为解决方案正在被提出，没有任何证据证明监视措施有任何好处，甚至可以正确地戴上口罩。

罗切斯特理工学院哲学教授埃文·塞林格在一份声明中说：“这些解决方案是使不断扩大的监视基础设施成为COVID-19响应治理的基本组成部分的更大努力的一部分。

跟踪流行情况。

面具一直是避免面部识别的一种方法。 香港的抗议者依靠他们来击败政府的面部识别，促使政府禁止在那里戴口罩。

面部识别公司SAFR人脸识别产品管理高级主管Eric Hess说：“最大的生物特征数据使我们与众不同，它们位于面部的中央部分，一直位于眉线上方，直到下巴。” “当我们戴上口罩时，我们正在阻止进入大量的数据点，这些数据点帮助我们区分一个人和另一个人。”

SAFR说，它的面部识别算法可以识别人们，即使他们戴口罩。

随着口罩现在的普及，几家面部识别公司已经表示，他们的技术仍然可以识别人。

总部位于英国的Facewatch表示，它正在发布一种算法，该算法可以处理基于一个人的眼睛和眉毛区域的检测和识别。 该公司正在为零售商店提出其技术，并表示这一发展将超越面具，扩展到其他覆盖物，如一些穆斯林妇女佩戴的宗教面纱，称为尼卡布。

公司发言人Stuart Greenfield说，FaceWatch已经在努力识别戴帽子和眼镜的人。 该公司的客户，主要是零售商店，希望将购物者保留在监控名单上，直到大流行开始，他们才考虑对口罩进行检测。

格林菲尔德说：“我们所需要的只是政府坚持（面罩），整个部门必须迅速做出反应。” 他补充说，FaceWatch的新算法将能够识别人们，因为他们的眼睛和眉毛是面部的固定点，不会随着时间的推移而改变。

尽管如此，Facewatch预计由于面罩会出现一些并发症。 它的算法通常在半秒钟内识别一个人，格林菲尔德说，由于面具，它可能需要更长的时间。 但该公司表示，它正在尽一切努力使新算法有效。

格林菲尔德说：“每个人现在都在努力确保我们适合市场。 “我们的未来取决于是否有一种准确的产品。”

SAFR也表示，它的工具可以处理口罩。

Hess说：“我们的算法现在被训练成戴口罩的人的图像。” 直到最近，这些面具还没有在社会上出现，“所以他们以前并没有真正被添加为训练动力，”他说。

为了训练它的算法，SAFR依靠的是一堆戴口罩的人的照片，一些是它自己拍摄的，另一些是它的工作人员根据公司的要求提供的。 海斯说，该公司正在对一组不同的图像进行算法培训，以解释性别、种族和年龄的差异。

赫斯说，当人们戴口罩时，工具的准确率是93.5%，但只有在理想的条件下，比如当被试被描绘成一张高质量的照片，有适当的照明。

目前还不清楚这些关于面部识别绕过面罩的说法到底有多准确。 我们还得等一会儿才能找到确切的答案。

5月1日，NIST宣布将进行测试，通过在现有的照片数据库中添加口罩，识别戴口罩的人的面部识别有多准确。 但由于流感大流行，测试已经关闭，没有迹象表明什么时候恢复。

Facewatch和SAFR表示，他们打算在可能的情况下向NIST提交各自的算法。 没有测试，就没有办法有效地将准确性与其他面部识别公司进行比较。

就目前而言，人们将不得不相信一家公司的说法，它的技术实际上是有效的，尽管面具。 面部识别专家持怀疑态度。

凯特·罗斯是数字安全专家，也是对抗时尚背后的设计师。 她做衣服来欺骗监控技术，比如欺骗车牌阅读器的衣服和阻碍面部识别的面具。

罗斯在家里使用开源的面部识别工具测试口罩的有效性，她研究监视技术如何识别人。

面部识别旨在扫描和抓取一个人脸上的许多数据点，例如眼睛相距多远，鼻子和下巴的结构。 为了进行识别，该技术将扫描的人脸与数据库中的图像进行了比较，而数据库中的图像很可能没有脸罩。

罗斯并不怀疑面部识别提供者能够从他们的眼睛和眉毛中识别出人，但她说，在现实世界中，这可能是无效的。

罗斯说：“如果你有我完美的眼睛照片，我肯定你可以让它们匹配。” “但现实世界提供了各种各样的背景、灯光——这些东西让一切变得非常困难。”

在整个面部，有更多的区别特征的人工智能工作。 当特征被简化为眼睛和眉毛时，会产生更多的相似之处，从而引发假阳性。

人工智能监控公司Arthur的联合创始人Liz O‘Sullivan说，面罩也将发挥作用。 经过训练的算法可能能够识别一个戴蓝色面具的人，但可能会被同一个戴红色面具的人绊倒。

O‘Sullivan说：“计算机视觉在很大程度上取决于它的使用方式。 “最有可能的是，他们需要一个数据集，其中有同一个人，有面具，没有面具，从不同的角度和照明条件。 也许只有戴着面具的和未戴面具的两对才能达到同样的目标，但准确率不会那么高。

这是SAFR在测试中遇到的一个问题，Hess说，描述了不同国家的口罩是如何不同的。 例如，在欧洲使用的大多数面具都是蓝色的，他说，而在日本，一些带有皮肤色调的面具出现在公司的数据集中。 这些偏差可能会混淆系统。

“会有一些面具没有被发现，”海斯说。

面部识别长期以来一直存在着准确性问题，特别是在有色人种和妇女方面。 添加面罩会使任务更加复杂。

根据CDC的数据，COVID-19对少数群体的打击尤为严重，“疾病和死亡负担过重”影响了他们的社区。 据纽约警察局称，3月16日至5月5日，纽约警察局发出的社会距离侵犯传票中，80%以上是发给有色人种的。

专家警告说，面部识别和面具的缺陷是少数群体可能因大流行而面临的另一个问题。

罗斯说：“许多不同类型的人的相似性将会上升。 “我们都喜欢认为我们非常独特和独特，但很可能你可以在一个非常相似的眉毛和眼睛的数据集中找到很多人。”

这种新的能力可能在大流行病结束后很长一段时间内仍会产生影响。 由于公共卫生危机，公司正在努力寻找能处理口罩的身份。 但同样的能力后来也可以被警察用来识别戴着面罩的抗议者。

一月份，众议院监督委员会的成员警告说，一旦面部识别被完善，它可能会对言论自由和公民自由产生令人毛骨悚然的影响。 警方已经使用面部识别来监测抗议活动，如果人们可以识别，尽管戴着面具，这会给行使第一修正案权利的人带来新的隐私问题。

SAFR和Facewatch都表示，如果不是针对这一流行病，他们就不会那么快就开始处理口罩的工作。 但是随着面具的流行，顾客的需求也在增加。

罗丝说：“如果不这样做，你就有可能获得不会取得的进展。” “我们应该意识到，这可能是一种在监视方面使所有船只都上升的潮流。”

本文所载信息仅用于教育和信息目的，不打算用作健康或医疗咨询。 始终咨询医生或其他合格的健康提供者，关于任何问题，你可能有一个医疗条件或健康目标。