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pc蛋蛋但大众等待执法安排测试运用面部辨认技能

2018-08-07 21:21 来源:未知 浏览:

  多名美国亚裔消费者投诉,尼康相机的“眨眼提醒”功用总是过错地提示他们摄影时眨眼了;2015年,美国谷歌公司根据面部辨认技能开发的一种图片运用,将一位用户的黑人朋友标记为“猩猩”。
  
  面部辨认技能越来越先进,并不断浸透我们的日常日子。一些人达观地以为,“刷脸”年代正在向我们走来。可是,“刷脸”真的靠谱吗?至少从现在看,还得打上一个问号。
  
  精确度短缺最近一段时间,“刷脸”接二连三地出糗。
  
  在美国,有安排运用亚马逊公司的面部辨认体系扫描了535名国会议员的面部相片,并与相关数据库中的2.5万张罪犯相片比对,成果28名议员被体系辨以为罪犯。
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  英国多个城市的警方开端试运用面部辨认技能。但最近公布的有关数据显现,伦敦警方运用的面部辨认pc28预测体系过错率高达98%,被批评为“几乎完全不精确”。伦敦警察局局长克雷茜达·迪克对此辩护说,她不以为这项技能会带来很多拘捕举动,但大众“等待”执法安排测试运用面部辨认技能。
  
  英国警方曾将面部辨认技能运用在音乐会、节日庆典或足球赛等场合。据英国媒体报道,在威尔士加的夫举行的2017年欧洲冠军联赛决赛中,警方运用的面部辨认体系产生2400屡次匹配,其间2200屡次是“假阳性”匹配,即把普通人错以为犯罪嫌疑人。
  
  美国麻省理工学院“媒体实验室”研讨人员测试了微软、IBM(世界商用机器)和中国旷视科技3家公司的面部辨认体系,让3个体系判别1270张图片中人物的性别。成果显现,3个体系对肤色较浅男性的判别过错率都低于1%,辨认作用较好;但对肤色较深女人pc蛋蛋预测的判别过错率从21%到35%不等,辨认作用差。
  
  练习数据不抱负关于“媒体实验室”的研讨,IBM公司沃森和云渠道事务首席架构师鲁奇尔·普里说,人工智能体系深度学习的有效性有赖于练习的根底数据。即便人工智能模型自身规划优异,不抱负的练习数据只能导致高过错率及带有成见的判别。曾有研讨显现,在美国广泛运用的一套面部辨认体系练习数据中,超越75%的图画为男性,超越80%的人为白人。
  
  英国《天然》杂志在近期一篇谈论文章中也指出,无论在学术界还是产业界,开宣布复杂算法会广pc蛋蛋受赞誉,但相对而言,很少有人重视数据怎么搜集、处理和归类。导致人工智能产生成见的一个主要因素,就是练习所运用的数据质量欠安。
  
  麻省理工学院人工智能研讨人员乔纳森·弗兰克尔以为,许多用于面部辨认的图片质量欠安,尤其是那些街头监控摄像头拍下的图片,也是导致面部辨认技能在实践运用上经常犯错的一个重要原因。
  
  忧心隐私安全除自身存在技能问题,面部辨认很多运用还引发了对个人隐私的忧虑。美国乔治敦大学法令中心一份关于技能与隐私的陈述显现,美国现在有16个州答应美国联邦调查局运用面部辨认技能,将犯罪嫌疑人相片与相关数据库中的驾照相片进行比对。
  
  美国数字化权力维护安排电子前沿基金会的詹妮弗·林奇说,许多人并不赞同警方在寻觅罪犯时比对自己的相片,他们并不知道州政府有这种方针。
  
  出于对隐私和安全的忧虑,一些人乃至研发推出了反监测配备。德国人亚当·哈维曾在德国混沌通讯大会上介绍了自己研发的“假面”产品,比如在衣服上制作起利诱作用的图画,让面部辨认体系难以辨认实在的脸。