Die Experten untersuchten 152 Algorithmen, die von traditionsreichen Universitäten wie der der portugiesischen Stadt Coimbra, Tech-Unternehmen wie Acer aus Taiwan oder dem chinesischen KI-Konzern Sensetime entwickelt worden sind. 65 dieser Algorithmen waren den NIST-Prüfern erst nach Mitte März dieses Jahres zugänglich gemacht worden, also nachdem die Pandemie voll ausgebrochen war.
Dann wurden entweder nur das"wilde" Webcam-Foto oder beide Bilder mit Covid-19-Masken bedeckt - zumindest virtuell. Um den Aufwand gering zu halten, wurden die Masken per Computer hinzugefügt. Den Autoren ist klar, dass dies die Aussagekraft ihrer Untersuchung schmälert: Weder konnten sie herausfinden, wie sich Masken in realistischen Situationen auswirken - etwa wenn sie schräg im Gesicht sitzen -, noch hatten ihre simulierten einfarbigen Masken Muster.
Auch wenn die Algorithmen dazugelernt haben, heißt das nicht, dass sie maskierte Menschen schon genauso gut erkennen wie unmaskierte. Die Falsch-Zurückweisungsrate für Maskierte liegt insgesamt immer noch deutlich höher als für Unmaskierte - 2,4 bis 5 Prozent statt 0,3 bis 0,5 Prozent. Die NIST-Experten formulieren es so: Die Erkennung Maskierter ist auf dem Stand, auf dem die Erkennung Unmaskierter 2017 war.
entsperrt und in der Anwendung ein maskiertes Bild hinterlegt, macht das Gerät anfälliger dafür, von einem Unbefugten gekapert zu werden. Mit einer Maske hat der dann eine höhere Chance, das System auszutricksen.
jbruehl Eines zeigt die Geschichte der Menschheit beeindruckend: Keine Seuche, kein einziges Virus kann so viel Not, Leid, Krankheit, Elend und auch Tod verursachen wie eine mental kranke Gesellschaft, die menschliche Anmaßung und vor allem die Selbstüberschätzung ‼️Krank ist das 🤮
jbruehl Dann muss ich wohl immer eine Sonnenbrille tragen 😎
jbruehl Wo braucht man diese Freiheitsberaubung ! ? ? ? ? ?😠 😈 😊 😈
jbruehl
jbruehl Blöd, mein Handy hat noch nicht dazugelernt. 🤨
Deutschland Neuesten Nachrichten, Deutschland Schlagzeilen
Similar News:Sie können auch ähnliche Nachrichten wie diese lesen, die wir aus anderen Nachrichtenquellen gesammelt haben.