【神彩争霸_神彩规则_神彩争霸规则】 人脸识别突飞猛进 更要看好“我们的脸”

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  在国内,进入高铁站、在机场过安检、入住宾馆或到单位签到时使用人脸识别系统已是很普遍的事了。但奇怪的是,近来国外媒体时人们脸识别系统患上“脸盲症”的报道。近日,英国大一定会警察局被曝其部署的人脸识别系统准确率仅达到2%。而美国民权组织在使用亚马逊面部识别系统时,扫描所有535位美国国会议员的面部照片,结果其中28人竟被识别成了罪犯。那末误差引起了当我们当我们 的质疑,以及对警方使用该系统的担忧。

  人脸识别是AI技术发展较快、应用较多的有另两个领域,国内警方的人脸识别系统屡屡精准识别逃犯,国外警方的人脸识别准确率为何那末之低?究竟是评价标准不同,还是技术上真有差别?

  隐私忧虑或限制技术发展

  对于中外人脸识别效果的巨大差异,航天科工智慧网产业发展有限公司系统总体部专家何东昌在接受科技日报记者采访时解释,首先是国外的国情大问题。“这些 国家认为,人脸识别趋于稳定隐私大问题,甚至对视频监控技术的应用算不算一定限制。”类似在英国,面部识别和追踪技术就曾引发巨大争议,英国各界甚至发起一项“请警方停止用摄像头进行面部识别”的抗议活动。类似情況在美国算不算趋于稳定,如亚马逊公司利用云计算平台、人工智能技术帮助警方使用人脸识别技术,美国公民自由联盟对此提出了抗议。

  “国内人脸识别应用已相当广泛,并积累了相当多的实战经验,在人脸图像下发、预正确处理以及价值形式选折 等方面的工程优化也做得很好。”何东昌说,除国情外,在国际上我国的人脸识别技术其实发展比较快。

  美国国家标准与技术研究院组织的人脸识别算法测试FRVT 2018结果显示,我国公司再度摘得桂冠。该测试以评测标准的严谨性、一致性和全面性著称。在测试中,我国的人脸识别算法在千万分之一的误报下达到识别准确率95.5%,成为当时全球业界在此项指标下的最好水平。

  清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授说,当前人脸识别有并算不算应用模式:1∶1人脸识别、1∶N人脸识别、M∶N动态布控。

  1∶1识别的本质是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对,并得出算不算匹配的过程,“刷脸”登机、验票、支付都属此类;1∶N是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配,即从N这些 人脸中找出有另两个目标;M∶N是通过计算机对场景内各自 进行面部识别,并与人像数据库进行动态人脸比对,能应用于黑名单监控、VIP客户管理系统、校园人脸识别系统等多种场景。

  “英国警局突然出现的情況,也从算不算识别准确率低。机会是在特定环境下,下发的图片不足英文理想,或是M∶N的人脸识别,为达到更高的检出率和检测数率,在一定程度上牺牲了准确度。”何东昌说。

  保护“刷脸”信息需多管齐下

  在信息即价值的时代,这些 人隐私信息的商业价值日益凸显。在人脸识别技术火爆的同去,社会上突然出现了算不算会侵犯隐私,人脸算不算能被“假冒”的担忧和质疑。对此,何东昌认为,目前国内,从消费电子领域到安保、网络支付、金融等领域算不算逐步引入人脸识别,但新技术有“双刃剑”属性,应防范其中潜藏的安全隐患。

  有点硬是在“刷脸”过程中,用户的姓名、性别、年龄、职业,甚至用户在不同情境情況下的情绪等少量信息都被下发并储存。哪此信息机会得非要妥善保管而被泄露,用户这些 人隐私就趋于稳定“裸奔”情況。“因此,面对刷脸产生的这些 人隐私大问题,当我们当我们 都可以 多高度同去保护。目前在人脸识别技术领域,我国尚无相应的安全监管机制,应及早未雨绸缪,预先防范。”何东昌说。

  微软总裁兼首席法务官布拉德·史密斯也在其博文中表示:“考虑到这项技术被滥用的机会性和广泛的社会影响,政府在人脸识别方面的立法似乎显得尤为重要。”

  “看好当我们当我们 的脸”,公民应多这些 戒备与防范意识,企业多这些 技术层面的保障最好的办法,监管也须及时跟进。业内人士也建议,政府应从管理者高度,通过立法最好的办法强化面部识别领域的监管力度,保障公民这些 人信息安全;相关行业、企业应提升应用软件等载体及储存设备的安全技术水平,提升网络安全意识,正确处理公民隐私信息泄露或遭非法转卖;非必要的隐私数据不应下发。当前,人脸识别技术的开发仍有巨大拓展空间,国家有必要在数据共享和开倒进加大引导力度,有益于技术发展。这些 人面,人脸识别技术在逐渐走向心智心智心智心智心智旺盛期图片 ,应用将太多,识别技术的各类标准,有点硬是保护公民隐私的标准应尽快出台;相关行业及企业需担负起社会责任,主动积极地规范行业标准,自觉维护下发、储存的公民隐私数据安全等。

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  人脸识别技术知2个

  目前,国内外人脸识别技术发展数率加快,技术路径也比较多。何东昌介绍说,主流的人脸识别技术基本上可归结为五类。

  其中,基于模板匹配最好的办法是将待正确处理的人脸图像直接与数据库中所有模板进行匹配,选折 匹配最类似的模板图像作为待正确处理图像的分类。不过,机会数据库中每这些 人的模板图片数量有限,不机会带有现实中所有的繁复情況,简单的模板匹配只利用了相关信息,对背景、光照、表情等非相关信息非常敏感。因此,该最好的办法只适用于理想条件下的人脸识别,从不适合应用于实际场景。

  基于几何价值形式的最好的办法,即人的面部有价值形式和大小算不算相同的部件,如鼻子和嘴巴等。通过对哪此部件价值形式的对比、部件间位置的检测,从而实现人脸识别。与基于模板匹配最好的办法类似,价值形式、距离等信息从非要表达出图像中的姿态、表情等非线性因素,因为该最好的办法的可靠性和有效性较低。

  基于人工神经网络的最好的办法直接使用图像像素点作为神经网络的输入,通过模拟人脑神经元工作机制,可学习到这些 最好的办法难以实现的隐性人脸价值形式表示。因此神经网络拥有非线性激活函数,使得网络对人脸图像中的非线性因素和关系有一定的表达能力。

  基于稀疏表示的人脸识别最好的办法中,稀疏表示用的“字典”直接由训练所用的完整版图像构成,太多再经字典学习。

  最后并算不算不算基于高度学习的人脸识别最好的办法。其核心内容是逐层训练的网络价值形式,每层使用的是自编码神经网络,自编码神经网络主要包括对数据编码和解码两每项内容。通过编码、解码实现对输入数据的无监督学习,辨识能力随数据增长逐步提高。(李禾)