CobiNet(寧(ning)波(bo))推薦(jian)文章： [摘要] 面部識(shi)別技術(shu)令隱(yin)私保護組織苦惱。目前，司(si)法部門甚至一些教堂(tang)，都在采(cai)用面部識(shi)別技術(shu)去識(shi)別普通人。因(yin)此，隨之而來的隱(yin)私保護問(wen)題正變...

面部識別技術令隱私保護組織苦惱。目前，司法部門甚至一些教堂，都在采用面部識別技術去識別普通人。因此，隨之而來的隱私保護問題正變得越來越嚴重。

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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