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人臉識別的算法有哪些_人臉識別的弊端

姚小熊27 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2020-07-28 11:25 ? 次閱讀

人臉識別的算法有哪些

如果要給人臉識別下個定義,它是利用人的生物特征實現(xiàn)個體區(qū)分的一種技術(shù),一般包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找三個環(huán)節(jié)。簡單來說,人臉識別就是從圖像中提取面部特征關(guān)鍵點,比如骨骼特征、眉毛高度等,通過比對輸出結(jié)果。

雖然iPhoneX的FaceID讓計算機(jī)視覺領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者興奮不已,但此人臉識別非彼人臉識別。蘋果的FaceID并沒有采用普通攝像頭的方式,而是采用紅外主動識別的技術(shù),這樣就可以做到三維立體識別,增強了安全系數(shù)。

在具體的應(yīng)用場景中,人臉識別大致可以分為1:1、1:N、N:N三種。

1:1等級的人臉識別,實現(xiàn)的是最初級的“證明你是你”。從字面上就可以看出,1:1是用戶提前上傳個人照片儲存于系統(tǒng)中,每次驗證時,線下拍照與系統(tǒng)中存儲的照片信息進(jìn)行對比,進(jìn)而確定“你是不是你”。

舉個例子,我們在車站過安檢時,檢票員拿著你的身份證跟你本人做對比,證明你是不是身份證上的本人,這種場景就是1:1的場景。手機(jī)解鎖、刷臉支付、網(wǎng)上買票、醫(yī)院掛號、政府惠民工程項目,以及各種證券開戶、電信開戶、互聯(lián)網(wǎng)金融開戶……這都是1:1人臉識別的應(yīng)用場景。同其他方式相比,1:1識別準(zhǔn)確率高,對算力的要求也相對較低。

而1:N的人臉識別算法則主要用于人臉檢索,“證明你是誰”。與1:1的一一對照不同,1:N需要一張照片同系統(tǒng)中的海量照片進(jìn)行對比,根據(jù)相似度排列出多個對比結(jié)果。而排在第一順位的結(jié)果,未必準(zhǔn)確。

1:N人臉識別算法主要應(yīng)用在安防領(lǐng)域,如用于排查犯罪嫌疑人、尋找走失兒童等。專注于動態(tài)人像識別的初創(chuàng)企業(yè)云天勵飛在2015年開始就與深圳龍崗區(qū)警方合作,在當(dāng)?shù)氐罔F口、火車站、城中村、商超等場所建設(shè)“深目”系統(tǒng)。上線幾個月后,便協(xié)助警方成功告破兩起命案。

應(yīng)用在安防領(lǐng)域的1:N人臉識別,其特點是動態(tài)和非配合。所謂動態(tài),即系統(tǒng)識別的不是圖片,而是攝像頭采集的視頻。非配合是指識別對象不用感知到攝像頭的位置并配合完成識別工作,識別對象處于被動狀態(tài)。這在提高采集便捷性的同時,也意味著你的行蹤已經(jīng)被完全暴露。

同1:1識別相比,使用地點、環(huán)境、光線、采集角度甚至是玻璃反射都會影響1:N識別的準(zhǔn)確度,所以1:N相對更具有挑戰(zhàn)性。

至于N:N人臉識別,實際上相當(dāng)于同時進(jìn)行多個1:N識別,用于“證明誰是誰”

人臉識別的弊端

最近一兩年是人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)年。隨著人工智能的助力,人臉識別技術(shù)以其不可復(fù)制性、非接觸性、可擴(kuò)展性和快速性等特點在多種生物識別技術(shù)中脫穎而出。

人臉識別開始應(yīng)用于生活中

近期,人臉識別更是成為學(xué)校“新寵”,助力校園管理,在門禁、陌生人識別、食堂支付,甚至開始在課堂上識別學(xué)生面部表情,找出不專心的學(xué)生。

而且,一些地方也開始啟用“刷臉”執(zhí)法,人臉識別闖紅燈,核實違法人員的身份。

我相信,在中國,會有很多家長會覺得這樣做挺好的,幫助老師方便地管理孩子,督促孩子學(xué)習(xí)。也會有很多人認(rèn)為,闖紅燈的一個也不放過,加大立法力度,挺好。

但是,我認(rèn)為,此類人臉識別,值得商榷與審視。

人臉識別應(yīng)用需考慮公民隱私

在現(xiàn)在的信息技術(shù)下,方便性必然建立在個人數(shù)據(jù)上。瀏覽器不用填密碼,就得打開cookies;輕點鼠標(biāo)購買物品,必然要交出自己的姓名地址、購物歷史偏好;用APP引導(dǎo)自己鍛煉身體,服務(wù)器沒有積累的過往身體數(shù)據(jù),就無法指導(dǎo);打車,不給出目的地,打車軟件就無法安排;刷臉支付,地鐵刷臉進(jìn)入,就必須透露出自己的行蹤。如果要優(yōu)惠券、要精確推薦,則需要交出自己的消費歷史記錄;新聞類APP,精準(zhǔn)推送自己喜歡的內(nèi)容,則意味著以前看過的東西被記錄下來。

前段時間,百度公司董事長李彥宏一句“中國人不在乎隱私”,引發(fā)了輿論的聲討。但不得不說,他某種程度上說的是事實。中國人有著集體主義的傳統(tǒng),在計劃經(jīng)濟(jì)時代,單位掌控一切,從工作到家庭,從避孕套的大小、多寡,到家庭糾紛、生兒育女,單位負(fù)責(zé)一切。由于單位分房的熟人群居模式,任何一家的瑣碎事情,都會迅速傳播開來。在這種場景之下成長、生活的中國人,缺乏獨立意識,隱私意識自然也較低。

這類用隱私的代價去換取方便,選擇權(quán)在個人的時候,還可以視為一種個體選擇,個人有選擇付出隱私的自由,還無可厚非。但是,教室監(jiān)控面部表情,人行橫道線用面部識別,都是相對更強勢的學(xué)校、公權(quán)力機(jī)關(guān)的一種強制性的行為。

人臉識別代價遠(yuǎn)大于收益

刑法謙抑,是指立法者應(yīng)當(dāng)力求以最小的支出,少用甚至不用刑罰,而用其他刑罰替代措施,同時,獲取最大的社會效益,有效地預(yù)防和控制犯罪。同樣的,在強制公民付出隱私的代價的時候,就必須獲得足夠大的收益,或者減小足夠嚴(yán)重的危險。

雖然人臉識別不是刑法,但是,對于強勢機(jī)構(gòu)、公權(quán)力機(jī)構(gòu),這個原則同樣適用,即以最小的代價,完成最大的目標(biāo)。

人行橫道線是一個必須完全杜絕、一旦有人觸犯就會代價極大的事件嗎?同理,上課不聽講、睡覺、玩手機(jī),甚至?xí)缯n,是一個具有極大危險,威脅到公共安全的事件嗎?顯然,這都不是。從這個角度來說,用面部識別嚴(yán)厲制止橫穿人行道和學(xué)生上課不專心,收益都很小。

防止人臉識別被濫用

那么,與此對應(yīng)的,除開采購成本,還有哪些社會成本呢?

各個領(lǐng)域引入人臉識別,會使得公眾對這一技術(shù)變得麻木。這就會使得在后續(xù)中,這種技術(shù)會不斷地在其他領(lǐng)域使用,規(guī)模效應(yīng)又會導(dǎo)致其更大規(guī)模地進(jìn)入各個領(lǐng)域。

比如,目前,地鐵還做不到不使用身份證,而用閘機(jī)采集乘客人臉,在人口庫里進(jìn)行比對來識別乘客。這是因為乘客規(guī)模巨大,閘機(jī)識別會造成識別準(zhǔn)確率明顯下降,識別過程有一定延時的問題。這些問題在技術(shù)上是可以被克服的,但經(jīng)濟(jì)上卻不可行。

但是,隨著越來越多的領(lǐng)域使用面部識別,需求的規(guī)模效應(yīng)會拉低成本。從經(jīng)濟(jì)上,一個更大、更廉價、更靈敏的識別數(shù)據(jù)庫以及相應(yīng)的硬件系統(tǒng),就會被建立起來。比如,識別一次成本是1塊,這時候應(yīng)用會被限制;但如果成本降到0.01分,那么,這個系統(tǒng)就會無遠(yuǎn)弗屆,無處不在。從而,在現(xiàn)實中,人臉識別離被濫用,就只有一步之遙。

所以,某種程度上看,學(xué)校與人行橫道應(yīng)用人臉識別,這種行為的潛在代價如此之大,現(xiàn)實收益如此之小,并不符合成本——收益的原則,應(yīng)當(dāng)被重新考慮。

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