“什么是面部识别 它有多么险恶”

什么是脸部识别？

面部识别技术正在普及。 出现在facebook上，标记同学的重逢照片，表哥的婚礼，办公室的夏季派对。 谷歌、微软、苹果和其他企业构建在应用程序中，一起出去玩的人的专辑。

是手机最新的生物识别技术，验证在机场的身份，解除脸部识别应用程序的锁定。 要接受000英镑的银行账户转账，需要确认身份吗？ 只是看照相机。

新的应用正在增加。 想知道谁在门口吗？ 你进入那张脸的照片后，带脸部识别功能的视频摄像师会告诉你。 其他系统发现失踪者，拽着懒惰的人，他们在办公室度过的时间是一样的。 当然，广告主正在行动。 为了人脸识别，招牌可以根据你的性别、年龄、心情打广告了。

这听起来像老大哥。 是监视工具吗？

有时候。 中国利用脸部识别进行种族分析，严厉谴责维吾尔族穆斯林的追踪和控制，这是政府可耻的首次。 摄像机还可以发现细小的jaywalkers，在学校门口验证学生，在课堂上监视他们的表现，确认他们在关注。

俄罗斯也接受了这个技术。 莫斯科，照相机在扫描街道上感兴趣的人的同时，还计划为警察配备同样方法的眼镜。

据报道，以色列利用面部识别秘密跟踪西岸深处的巴勒斯坦人。 另外，在英国，大都会和南威尔士的警察部队为了在足球、橄榄球的人们、城市街道、纪念和音乐节上找人而尝试了脸部识别。 泰勒·斯威夫特在加州的演出中也安装了这项技术，淘汰了潜行者。

商店安装了更多的这个技术来阻止和挽留小偷。 明年，我将在东京第一次参加奥运会。

你是怎么来的？

三个技术行业的进步发挥了重要的意义:大数据、深度卷积神经互联网和强大的显卡解决方案或gpu。

感谢flickr、instagram、facebook、google和其他人，互联网上有数十亿张脸部照片，这些照片拼凑在大量的图像数据集上。 用于深度神经网络的训练。 这是现代人工智能的支柱，用于检测和识别脸部。 计算业务一般在gpu上进行，gpu是专门用于解决图形的超高速芯片。 但是有越来越多的东西比华丽的新技术 特别是在过去的十年里，脸部识别系统遍布各地，从那里收集的数据帮助了企业磨练技术。

你是怎么工作的？

首先，计算机需要知道脸是什么。 这可以通过对具有已知位置的脸部大量照片训练算法(一般为深度神经网络)来实现。 每次向算法提示图像时，都会推测脸部的位置。 这个互联网最初像垃圾，像驴子尾巴上的醉鬼。 但是，如果多次这样做，算法会改善发现脸部的艺术，最终掌握。 这是脸部检测步骤。

接下来是识别部分。 这是用各种各样的方法进行的，但一般使用的是第二个神经互联网。 这是一系列的脸部照片和学习。 我学习了很多次。 为什么不互相告诉呢？ 点算法准确地映射脸部，测量眼睛、鼻子、嘴之间的距离等。 其他人使用更抽象的特征来映射脸部。 无论如何，互联网都会向每个面部输出矢量-一系列数字，从而唯一地识别训练集中的所有其他人。

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在实时部署中，该软件可以实时解决视频剪辑。 电脑一般会扫描人群的握把捕捉到的视频帧，例如足球场的入口。 首先检测帧内的面，然后生成各面的矢量。 然后与注意列表中的人进行比较，检查面部矢量。 然后，对要清除默认阈值的匹配进行排序并显示。 在英国警察审判中，匹配的典型阈值为60%，但为了减少误报可以设定更高的标准。

这不是警察采用面部识别的唯一方法。 如果嫌疑人被逮捕，警察可以进入他们的照片，或者搜索闭路电视的镜头，潜在地跟踪嫌疑人的行为，然后返回犯罪现场。

有多准确？

最好的系统令人印象深刻。 根据美国国家标准技术研究所( nist )的独立测试，脸部识别系统在12米肖像照片数据库中的效果是20倍。 在此期间，故障率从4%下降到0.2%，准确性的大幅增加要归功于深度神经互联网。 尼斯特说，互联网正在推进脸部识别的工业革命。

但是，这样出色的表现取决于理想的条件。 检查其他优质照片的数据库中明确确定的未知人物的照片。 在现实世界中，图像可能模糊、光线不足、人们远离照相机、脸上带着围巾、甚至比参考照片还旧。 所有这些都会降低准确性。

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根据nist测试，这项技术对双胞胎来说是可怕的时间，即使最好的算法把他们搞混了。

偏见怎么样？

偏见一直困扰着脸部识别算法。 如果神经互联网在不同组不同数量的面部进行训练，就会出现问题。 因此，一个系统在100万白人男性的脸上接受训练，而女性和有色人种越少，对后者的群体来说就越不准确。 准确性下降意味着越来越多的错误认识，同时也可能导致错误停止和被质疑的人增加。

去年，美国公民自由联盟( aclu )发现，亚马逊的rekognition软件将28名国会议员错误地明确为以前被逮捕的人。 按比例误认了非洲裔美国人和拉丁美洲裔人。 亚马逊表示aclu设置错误。

警方的审判强调了脸部识别的进一步缺点。 卡迪夫大学对南威尔士实验的评论显示，如果屏幕满了，部队的nec neoface系统将冻结，推迟或坠毁，同时在天黑和下午晚变得更糟。 因为照相机提高了光灵敏度，制作了视频比较吵。

在部署后的55个小时内，该系统标记了900个潜在的匹配。 其中2，755是误报。 警方使用该系统逮捕了18人，但卡迪夫没有报告是否有人被指控。

威尔士的实验强调了脸部识别的另一个挑战——羔羊。 虽然不是农场逃亡者，但名单上的人看起来像其他很多人。 在威尔士橄榄球比赛中环顾群众时，neoface系统在南威尔士警方的注意名单上发现了10名女性。 他们都不是她。

谁有这个技术？

世界各地的科技企业正在开发脸部识别，但美国、俄罗斯、中国、日本、以色列、欧洲居领先地位。 一些国家比其他国家更容易接受这项技术。

中国有数百万台摄像机连接了脸部识别软件，俄罗斯表示希望扩大自己的监视互联网。 在欧洲，和其他地区一样，人脸识别是为了监视员工和来客而进入店里的，但在公共场所进行的现场人脸识别大部分还处于试用阶段。

在美国，警察一般使用脸部识别来搜索央视镜头的嫌疑人，而不是扫描现场观众。 但是它越来越普遍了。 乔治敦法律隐私和技术中心年度报告显示，一半的美国人在警察面部识别数据库。 也就是说，算法从守法公民的1亿1100万人以上的虚拟阵容中选出嫌疑人。

法律对此有什么规定？

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不多。 在英国，没有法律赋予警察采用面部识别的权利，也没有政府采用的政策。 结果，发生了生物识别负责人保罗·威尔斯( paul wiles )的所谓混乱，警察自己决定何时何地使用脸部识别和照相机拍摄的图像。

活动组织liberty呼吁全面禁止在公共场所采用实时人脸识别系统，认为这将破坏人们的隐私，迫使人们改变行为。 该组织向南威尔士警方对该技术的采用进行了司法审查。 埃塞克斯大学在大城市警察部队采用面部识别的独立审查中也提出了同样的担忧。 警告人们被错误地拦截，监视蠕动，最终技术被用于追踪法院不通缉的人。 据报告，现场面部识别很可能违反人权法。

另一个争议行业是注意清单。 年高等法院裁定保存无辜者的照片是违法的，但警方稳步建立了2000万人的监护数据库，其中许多人从未被定罪。 尽管如此，来自数据库的图像和从社会交流媒体剪下的其他图像被用于为脸部识别系统制作注意列表。 私营部门的情况更加模糊，店铺和公司的决策被谁秘密监视，与其他企业共享图像。

在美国，情况没有好转。 只有5个州的法律采用了面部识别。 法律的拼凑意味着，西雅图警方和旧金山市禁止现场人脸识别，但位于亚利桑那州马里科帕县的治安官办公室将洪都拉斯每位居民的照片和驾照列入了人脸识别注意名单。

其他生物识别技术怎么样？

面部识别技术已经引起人们的关注，但是警察和其他组织正在生孩子

据说皮肤纹理的分解是通过分解皮肤毛孔之间的距离，来克服由于不同的表情和部分遮盖脸部而导致的脸部识别问题。 虽然测试不多，但开发人员声称能很好地区分双胞胎。

另一个让警察感兴趣的生物识别是，没有人可以协助远程完成，因为是步态分解。 顾名思义，算法以其独特的步伐识别人，反映了解剖学、遗传学、社会背景、习性和个性的差异。

根据静脉识别，光学扫描仪用于描绘手、手指或眼睛的血管。 人们认为扫描仪不太容易被愚弄，因为我们的静脉埋在皮肤下面。 富士通的palmsecure系统利用静脉图监视各种业务人员的往来。

银行和hmrc已经利用说话者识别来确认人们的身份，同时其招聘正在扩大。 与将声音转换为单词的声音识别不同，说话者识别能够检测出个体声道产生的独特的声音模式及其声音习性。

下一个是什么？

无论如何，无处不在。 美国企业vuzix将与迪拜企业nntc合作生产面部识别智能眼镜。 这些镜框有800万像素的小型摄像机，可以扫描行人的脸部，警告佩戴者在100万人的数据库中进行什么样的比赛。 在英国，无线闭路电视正在开发警察用的机体照相机，现在也可以做同样的事了。 最近的美国专利还描述了警察的身体照相机，并在嫌疑人的脸被发现时开始记录下来。

而且，科技企业为了更快地工作，正在改善拥有更多面孔、更困难的图像，例如光线不好或人们面孔被遮住时拍摄的图像。 虽然还处于初期阶段，但正在展开的算法事业可以识别口罩和其他伪装的人。 根据内政部的年度生物识别战术，为了使识别系统更有效，面部生物识别技术将与语音和步态等其他系统结合。 果然，军备竞赛正在准备中。 匹兹堡卡内基梅隆大学的研究者开发自己的太阳镜来欺骗脸部识别:一位男性研究者穿着被认定为milla jovovich的一对。