通過面部識別(bie)技(ji)術去識別(bie)人(ren)臉,這樣(yang)(yang)的(de)能力在(zai)普通人(ren)和政府部門之(zhi)間制(zhi)造了不平衡。而如果在(zai)照片被模(mo)糊的(de)情況(kuang)下仍然能夠成(cheng)功識別(bie),那么這樣(yang)(yang)的(de)平衡將消失殆盡。一(yi)種名(ming)為 無人(ren)臉識別(bie)系統 (FRS)的(de)算(suan)法就實(shi)現了這樣(yang)(yang)的(de)功能。
FRS的開(kai)發者是(shi)德國薩(sa)爾布(bu)呂肯馬克斯 普朗克研究所的研究員。這種技(ji)術能利(li)用不完(wan)美(mei)、不清晰(xi)的圖片(pian)去(qu)進(jin)行(xing)識別(bie)。這一系統用大量照(zhao)片(pian)去(qu)訓練神經(jing)網(wang)絡(luo),而這些照(zhao)片(pian)中包(bao)含清晰(xi)和不清晰(xi)的圖像,神經(jing)網(wang)絡(luo)隨后即可利(li)用人物頭部和身(shen)體的相似性(xing)去(qu)完(wan)成識別(bie)。
這一(yi)(yi)系統(tong)的準(zhun)(zhun)確(que)度很(hen)高。在觀(guan)察一(yi)(yi)張清晰版照(zhao)(zhao)片(pian)(pian)之后,這一(yi)(yi)算法識別不清晰照(zhao)(zhao)片(pian)(pian)的準(zhun)(zhun)確(que)率(lv)只有69.6%。不過,如果(guo)觀(guan)察過10張某(mou)一(yi)(yi)人(ren)臉的照(zhao)(zhao)片(pian)(pian),那(nei)么這一(yi)(yi)準(zhun)(zhun)確(que)率(lv)將(jiang)提升至(zhi)91.5%。
不(bu)過,這一技術(shu)也存在局限性。 例如(ru),如(ru)果用(yong)黑框(kuang)去遮擋某一人(ren)臉(lian),那么(me)識(shi)別的(de)(de)準確(que)率會急劇下降至14.7%。不(bu)過,這樣的(de)(de)準確(que)率也要比(bi)人(ren)工高(gao)3倍。
FRS并(bing)不(bu)是(shi)唯一的這種(zhong)算法(fa)(fa)。Facebook曾開發過(guo)面部(bu)識(shi)別(bie)算法(fa)(fa),識(shi)別(bie)模糊(hu)人臉的準確(que)率(lv)達(da)到83%。為了實現這一功能(neng),Facebook的算法(fa)(fa)會分(fen)(fen)析人物的站姿和體型。不(bu)過(guo),FRS或許(xu)是(shi)首個(ge)完(wan)全基于神經網絡的系統,充(chong)分(fen)(fen)利用多種(zhong)信息去進行識(shi)別(bie)。
研究人員也提(ti)到了隱私保護問(wen)題(ti): 從隱私保護角度來看(kan),這(zhe)(zhe)一(yi)(yi)結果應當引起關注。很有(you)可能,類似這(zhe)(zhe)一(yi)(yi)系統的其他(ta)系統已經(jing)在線(xian)運行(xing)。我們(men)認為,計算機(ji)視覺行(xing)業有(you)責任去(qu)量化及宣傳用戶照(zhao)片的隱私問(wen)題(ti)。
從理論上來看,這一說法(fa)是正確的,行業(ye)應當管理好自(zi)己的產(chan)品(pin)。
不過在實際(ji)情況(kuang)下,這(zhe)類算(suan)法(fa)被全球各(ge)國政府、司(si)法(fa)部門和軍方使用可能只是時(shi)間問題(ti),這(zhe)將使人們受到更多地監控。
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