解説!1日5分ビジネス英語
2020/01/08

顔認識、どれくらい正確なのか Facial recognition: How accurate is it really?

今回の記事は「顔認識、どれくらい正確なのか」という内容です。さていったいどういう内容なのでしょうか。

動画

今回の記事の動画です。どうぞご覧ください。

本日のSentence

That could be dangerous because a false positive could give access to an unauthorized person.

誤判定により権限のない人にアクセスされる可能性があるため、これは危険である。

ボキャブラリー

  • pending : [adj] 保留中の、起ころうとしている。まだ決めていない
  • suffer : [verb] 苦しむ。とても困難または不快な状況によって悪影響を受けること
  • bias : [noun] 偏見。個人的で、時に不条理な判断
  • dip : [verb] ちょっとつける。沈める、または落とす
  • enforcement : [noun] 実施、施行、強制。法律や規制が順守されるようにすること

日本語訳

顔認識は人や従業員を識別するための非常に優れたツールだが、精度が低下すると問題が発生する可能性がある。そのため、多くの人々が法執行機関によるその技術とその応用について批判的である。連邦政府機関である米国国立標準技術研究所(NIST)による最近の研究は、そのような疑問を再確認しているようである。

この調査は、開発者99人からの189の顔認識ソフトウェアに基づいて実施された。ソフトウェアの正確性は、849万人の1827万枚の写真のデータベースでテストされた。調査のために顔認識システムを提供した企業には、Intel、Microsoft、Panasonic、SenseTime、Vigilant Solutionなどがあった。

この研究は、多くの顔認識システムが人種的および性的偏見に苦しんでいると結論付けた。この研究は、アジア人、アフリカ系アメリカ人、および女性の場合、この技術では正確な結果が得られなかったことを明らかにした。白人男性と比較して、アフリカ系アメリカ人とアジア人は、誤判定、つまり不正確な識別一致を示す可能性が最大100倍であった。誤判定により権限のない人にアクセスされる可能性があるため、これは危険である。

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