ศูนย์ประสานการรักษาความมั่นคงปลอดภัยระบบคอมพิวเตอร์ประเทศไทย (ThaiCERT) แปลผลการศึกษาต่างประเทศ พบการใส่หน้ากากอนามัย (Masks) อาจทำให้ระบบจดจำใบหน้าทำงานผิดพลาด 5% - 50% สีดำยิ่งทำให้ค่าเพี้ยนสูง | ที่มาภาพประกอบ: Engin_Akyurt (Pixabay License)

ศูนย์ประสานการรักษาความมั่นคงปลอดภัยระบบคอมพิวเตอร์ประเทศไทย (ThaiCERT) รายงานเมื่อปลายเดือน ก.ค. 2563 ที่ผ่านมาว่าการจดจำใบหน้าหรือ face recognition นั้นถูกใช้งานในหลายจุดประสงค์ ไม่ว่าจะเป็นการยืนยันตัวตน การรักษาความปลอดภัย หรือแม้กระทั่งการสอดแนม ขั้นตอนการทำงานหลักๆ จะประกอบไปด้วยการตรวจจับใบหน้า (face detection) และการเปรียบเทียบภาพใบหน้ากับฐานข้อมูลเพื่อระบุตัวบุคคล อย่างไรก็ตาม จากการระบาดของโรค COVID-19 ก็ทำให้การเดินทางในที่สาธารณะหรือการเข้าสถานที่นั้นจำเป็นต้องมีการใส่ใส่หน้ากากอนามัย (Masks) เพื่อป้องกันการแพร่เชื้อ จากพฤติกรรมในลักษณะดังกล่าวจึงทำให้ระบบการจดจำใบหน้านั้นทำงานได้แม่นยำน้อยลง

หน่วยงาน NIST ของสหรัฐอเมริกาได้ศึกษาผลกระทบของการใส่หน้ากากอนามัย (Masks) กับความแม่นยำของระบบจดจำใบหน้า โดยได้ทดลองกับอัลกอริทึมการจดจำใบหน้าจำนวน 89 รายการ ผลการศึกษาพบว่าการใส่ผ้าปิดปากทำให้ความแม่นยำของระบบจดจำใบหน้าลดลง 5% - 50% ตัวแปรสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อความแม่นยำในการจดจำใบหน้าคือความครอบคลุมของผ้าปิดปาก รูปทรง และสี โดยหากใส่ผ้าปิดปากที่ครอบคลุมสันจมูกด้วยจะทำให้ความแม่นยำลดลงมาก และหากใช้ผ้าปิดปากสีดำก็จะทำให้ระบบมีความผิดพลาดสูง ซึ่งทาง NIST คาดว่าสาเหตุของปัญหานี้น่าจะเกิดจากในตอนที่พัฒนาอัลกอริทึมของระบบจดจำใบหน้านั้นการใช้ผ้าปิดปากสีดำยังไม่แพร่หลาย ส่วนใหญ่มักเป็นสีขาวหรือหน้ากากอนามัยสำหรับใช้ในทางการแพทย์

ทั้งนี้ ผลการศึกษาดังกล่าวเป็นการทดสอบกับอัลกอริทึมการจดจำใบหน้าที่ถูกพัฒนาขึ้นมาก่อนช่วง COVID-19 ระบาด ซึ่งในช่วงนั้นการใส่ผ้าปิดปากยังไม่ใช่พฤติกรรมที่มีการทำเป็นเรื่องปกติ หลังจากที่มีการระบาดของโรค COVID-19 ทางผู้พัฒนาก็ได้มีการปรับปรุงระบบเพื่อให้รองรับการตรวจสอบใบหน้าที่ใส่ผ้าปิดปากด้วย ซึ่งทาง NIST ระบุว่ามีแผนจะทดสอบประเด็นนี้อีกครั้งในอนาคตเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน รายงานผลการทดสอบฉบับเต็มอยู่ใน NISTIR 8311 ผู้ที่สนใจสามารถดาวน์โหลดได้จากเว็บไซต์ของ NIST (https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2020/NIST.IR.8311.pdf)