Yoti가 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 제출한 새로운 얼굴 연령 추정 알고리즘이 몇 가지 주요 카테고리에서 정확도 1위와 2위를 차지했습니다.

NIST는 10월 7일에 얼굴 분석 기술 평가(FACE) 연령 추정 및 확인(FATE Age Estimation & Verification)을 업데이트했습니다.

Yoti는 9월 24일에 제출한 알고리즘으로 13세에서 16세 어린이에 대해 가중 평균 절대오차(WAMAE) 1.88과 진양성률(TPR) 0.57로 가장 낮은 수치를 기록했습니다. 동일한 알고리즘은 8세에서 12세 어린이의 경우 거짓양성률(FPR) 0.083으로 3위를 기록했으며, '어플리케이션' 데이터 세트(품질이 더 좋은 데이터 세트)를 사용한 Challenge 25 시나리오에서도 FPR 0.072±0.018로 3위, 중간 품질의 '국경(Border)' 데이터 세트에서는 FPR 0.190±0.029로 4위를 차지했습니다.

이 회사는 올해 초 NIST에 의해 기술이 평가된 최초의 연령 추정 제공 업체 중 하나였으며, 아동 온라인 안전성 테스트에서도 좋은 성적을 거두었습니다.

NIST는 11개의 벤더사로부터 13개의 알고리즘을 테스트했으며, Yoti의 공동 설립자이자 CEO인 로빈 톰즈는 LinkedIn 게시물에서 얼굴 생체 인식 연령 추정 기술을 개발한 다른 8개의 회사를 언급했습니다. 그는 내부 테스트 데이터도 공유했습니다.

톰즈는 게시물에서 영국 연령 확인 인증 체계(ACCS)가 현재 휴대전화로 캡처한 18세 데이터로 회사의 생체 인식 기반 연령 추정 기술을 테스트 중이라고 밝혔습니다. 또한 Yoti는 ACCS가 동의한 테스트 데이터를 얻는 대로 6세에서 17세 어린이에 대한 테스트도 요청할 것이라고 밝혔습니다.

이 회사는 최근 블로그 게시물에서 "정확도는 어느 정도인가?"라는 질문이 초래하는 미묘한 차이를 설명하며 진양성률과 거짓양성률, 진음성률과 거짓음성률 사이의 관계에 대해서도 논의했습니다.

약 3명 중 2명 얼굴 연령 추정 선택

Yoti의 정책 및 규제 책임자인 줄리 도슨은 DIACC(디지털 신원 및 인증 협회) 회장 조니 브레넌과 함께 새로운 팟캐스트 "Trust Talks & Digital Dives" 에피소드에서 정책 동향, 다양한 형태의 연령 확인 방식이 서로 어떻게 다른지, 얼굴 연령 추정에 사용되는 데이터가 왜 GDPR(유럽 일반 개인정보 보호법) 하에서 생체 인식 데이터로 간주되지 않는지에 대해 논의했습니다.

도슨은 Yoti의 자체 테스트와 NIST의 평가에서 제공되는 것과 같은 투명성이 기술에 대한 신뢰를 증진하는 데 어떻게 기여하는지 강조했습니다.

도슨에 따르면, 사람들이 여러 연령 확인 옵션 중에서 선택할 수 있을 때, 65% 이상의 사람들이 얼굴 연령 추정을 선택하는 경향이 있다고 합니다.