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2020-05-03 作者:科学研究   |   浏览(110)

人脸识别新系统首超人类

人脸识别在美国

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人脸识别技术正在突飞猛进,但是,在它最先兴起的地方,一些人已经警惕起来。

本报讯 对于电脑来说,区分两个面孔是很困难的。像眼镜、胡子、妆容、发型和低照明度等波动因素很容易让系统出错,不过人却可以看穿这些。在比较两张照片并判断它们是否为同一人时,人类的表现超越了人脸识别系统。不过,据物理预印本博客称,一种被称为GaussianFace的新算法可以打败人类的识别能力。人们识别面孔的准确率为97.53%,而该算法可以达到98.52%。该系统可以用于访问智能手机或者登陆电脑游戏,从而使人脸验证成为可能。

今年1月29日,美国旧金山市议会的一位议员提交了《停止秘密监视条例》的立法提案。如果该提案通过,旧金山将成为美国第一个禁止政府使用人脸识别技术的城市,并将对政府部门购买和使用监控技术加以监督。

《中国科学报》 (2014-04-28 第2版 国际)

这份提案声称,人脸识别技术的威胁,大大超过了它所宣称的好处。这项提案受到了包括美国公民自由联盟(ACLU)等公民团体的支持。

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关于这项技术的争议在美国也甚嚣尘上,从普通公民,到联邦及各州议员,开始呼吁为人脸识别技术降温,并及早立法予以监管。当然也有网友觉得此举略显荒谬,在相关新闻下评论说:就好像禁止马车的城镇,只因为他们害怕马。

ACLU曾用美国国会议员的照片,对亚马逊公司的人脸识别系统Rekognition进行了测试,结果是,系统将28位议员错误地识别为涉嫌犯罪的被捕者。ACLU怀疑系统存在种族歧视,因为在测试中,被错误识别者中约40%是有色人种,但有色人种只占国会议席的20%。

麻省理工学院对于微软、Facebook、IBM等公司人脸识别系统的研究也表明,系统在检测肤色较深的女性时,出错率要比检测肤色较浅的男性高出35%。这将强化社会对于少数族裔与边缘群体的偏见。

问题的原因之一是在用于训练识别算法的人脸里,男性和白人面孔占了大多数。通常,识别的准确度与喂食算法的人脸数量和多元性成正比。技术无偏见,技术的偏见源于人类的偏见和不加纠正的利用。

因为该系统涉嫌非法歧视或侵犯人权、公民权利或隐私权,遭到了不少人的抵制,其中包括亚马逊的员工及股东。一封由473人签署的公开信也敦促亚马逊停止向警察局和政府机构销售其面部识别技术。

如果不对面部识别加以限制和监管,它对于隐私与自由的威胁远比想象的要多。面部识别主要依赖的是人的面部信息,而这是具有唯一性特征的生物信息,类似信息包括指纹、虹膜,一旦泄露将是终身泄露。何况面部识别训练的背后,也隐藏着许多的肮脏的小秘密,例如我们的照片在未经允许的情况下被用于训练人脸识别系统,而这个系统最终可能被出售或用于监视。

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