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開(kāi)創(chuàng)了生物識(shí)別技術(shù)落地應(yīng)用先河的指紋識(shí)別技術(shù)剛登場(chǎng)時(shí)風(fēng)頭無(wú)限,數(shù)不清的企業(yè)入局、拓展應(yīng)用,做到后來(lái),慢慢發(fā)現(xiàn),好像指紋識(shí)別技術(shù)再怎么擴(kuò)展也就只能做個(gè)驗(yàn)證模塊,適用面廣不假,市場(chǎng)需求量大不假,但是總在這一畝三分地里玩兒,好像不怎么盡興。而后被提出的指靜脈識(shí)別、掌紋識(shí)別技術(shù),安全性是更高了,作為驗(yàn)證模塊也更讓人放心,但冥冥中有個(gè)聲音越來(lái)越大:生物識(shí)別技術(shù)不該只是為了驗(yàn)證而存在!
再到后來(lái),“接觸式”和“非接觸式”生物識(shí)別技術(shù)的概念被人熟知,指紋、指靜脈、掌紋被歸類為“接觸式”,而人臉、虹膜、步態(tài)等被歸類到了“非接觸式”里。從那時(shí)起,人們就在探討兩類生物識(shí)別技術(shù)的異同與應(yīng)用場(chǎng)景的差異。
近年來(lái),隨著前端設(shè)備超高清化的普及,“非接觸式”生物識(shí)別技術(shù)正在逐步落地。其中,人臉識(shí)別技術(shù)被寄予了更多厚望。
狹義上的“刷臉”,廣義上的“人臉識(shí)別”
說(shuō)起人臉識(shí)別,可能大部分人想到的會(huì)是刷臉開(kāi)門禁、刷臉支付、刷臉解鎖手機(jī),也可能有一部分人體驗(yàn)過(guò)刷臉進(jìn)火車站、登機(jī)的高科技,如果還有人知道刷臉取錢、刷臉當(dāng)電子身份證,那已經(jīng)是了不起的“消息通”了。然而,這些就是人臉識(shí)別的全貌嗎?當(dāng)然不是,這些只是狹義上的“刷臉”。
本文一開(kāi)篇就提到了“可能再也沒(méi)有一項(xiàng)生物識(shí)別技術(shù)如人臉識(shí)別被大規(guī)模應(yīng)用時(shí)這樣備受關(guān)注了!比绻f(shuō)的只是“刷臉”的話,那它和其他生物識(shí)別技術(shù)沒(méi)太大區(qū)別:不都是驗(yàn)證嗎?但要是說(shuō)到人臉識(shí)別,那就不一樣了。
與大數(shù)據(jù)的結(jié)合,使人臉識(shí)別技術(shù)有了更廣泛的應(yīng)用。以公安應(yīng)用為例,公安部門在查辦案、處理事務(wù)時(shí)常常會(huì)遇到一些不明身份的人員,比如走丟的老人、小孩,拒不交代身份的嫌疑犯,無(wú)人認(rèn)領(lǐng)的尸體等。這時(shí)傳統(tǒng)的方法往往不能解決問(wèn)題。利用人臉檢索系統(tǒng),將目標(biāo)人臉輸入到系統(tǒng)中。系統(tǒng)自動(dòng)在海量人口數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查找比對(duì),列出前若干名相似的人員信息。然后再通過(guò)人工干預(yù)的方式,對(duì)系統(tǒng)結(jié)果進(jìn)行篩選,得到目標(biāo)的真實(shí)身份。
在這一個(gè)應(yīng)用的背后,是人臉識(shí)別技術(shù)日益成熟的標(biāo)志,作為自帶AI落地基因的安防行業(yè)(數(shù)據(jù)大、高試錯(cuò)容忍度),這幾年,天網(wǎng)工程廣泛鋪開(kāi)、智能系統(tǒng)全局應(yīng)用,城市秩序得到了更為高效的管理和防護(hù),民生需求得到了更為及時(shí)的處理和反饋,違反亂紀(jì)的行為能被精準(zhǔn)識(shí)別和處罰。
與此同時(shí),人臉識(shí)別應(yīng)用也在受著非議
6月21日,《華爾街日?qǐng)?bào)》發(fā)表的一則文章認(rèn)為,盡管亞馬遜CEO貝索斯表示,將抵制試圖從該公司所生產(chǎn)設(shè)備中獲取個(gè)人信息的政府調(diào)查人員,但該公司卻在向私企和執(zhí)法機(jī)構(gòu)等推銷人臉識(shí)別技術(shù),許多人認(rèn)為,這一技術(shù)的使用將威脅到個(gè)人隱私。
在他們看來(lái),將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到前端視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)上,可能會(huì)打破隱私及實(shí)用性之間的平衡。假設(shè)美國(guó)警方有若干臺(tái)這樣的安防攝像機(jī),同時(shí)擁有可疑人員的“黑名單”照片庫(kù),那么其他任何人如果與這些可疑人員有一些相像,一旦進(jìn)入警察的安防攝像機(jī)的鏡頭之內(nèi),都有可能受到警務(wù)人員的盤問(wèn)。而大多數(shù)美國(guó)人不希望生活在那樣的世界里。
前段時(shí)間,一個(gè)人臉識(shí)別揭示罪犯長(zhǎng)相的研究也引起了軒然大波。上海交通大學(xué)的研究人員收集了1856個(gè)18-55歲的中國(guó)公民照片,不同種族、性別、年齡甚至是不同的面部表情,其中選取的730人均是已定罪的罪犯,隨后利用人工智能技術(shù)對(duì)犯罪進(jìn)行研究,并終得出結(jié)論:
犯人上唇的彎曲度會(huì)比普通人平均高出23%;
犯人雙眼內(nèi)眼角之間的距離比普通人窄6%;
犯人的鼻尖與嘴角之間形成的角度比普通人小20%。
計(jì)算機(jī)通過(guò)4種算法對(duì)這些公民面部特征進(jìn)行分析,推斷出罪犯的共同面部特征。論文結(jié)論:人工智能根據(jù)長(zhǎng)相找出罪犯的準(zhǔn)確性高達(dá)89.51%。
這一高科技研究一經(jīng)披露,立即遭到網(wǎng)友的指責(zé),認(rèn)為如果這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界,很有可能讓好人蒙受不白之冤,而讓真正的壞人逍遙法外。
如果說(shuō)前面兩件事是隱私上的問(wèn)題,那么下面這件就是技術(shù)上的問(wèn)題了。
近有文章指出如今非常熱門的AI應(yīng)用人臉識(shí)別,針對(duì)不同種族的準(zhǔn)確率差異巨大。其中,針對(duì)黑人女性的錯(cuò)誤率高達(dá)21%-35%,而針對(duì)白人男性的錯(cuò)誤率則低于1%。
對(duì)此,有相關(guān)產(chǎn)品廠商回應(yīng)稱,深膚色人種識(shí)別錯(cuò)誤率高是普遍現(xiàn)象,一是深色人種數(shù)據(jù)集的缺乏,二是深色人種人臉特征較難提取。
反人臉識(shí)別產(chǎn)品問(wèn)世
近日,多倫多大學(xué)教授ParhamAarabi和他的研究生AvishekBose開(kāi)發(fā)了一種算法,通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行“光轉(zhuǎn)換”,可以動(dòng)態(tài)地破壞人臉識(shí)別系統(tǒng)。
這位大學(xué)教授也是基于隱私問(wèn)題,給出了發(fā)明該產(chǎn)品的原因,“隨著人臉識(shí)別技術(shù)越來(lái)越先進(jìn),個(gè)人隱私成為了一個(gè)真正急需解決的問(wèn)題,這就是反人 臉識(shí)別系統(tǒng)被研發(fā)的原因,也是該系統(tǒng)的用武之地!
根據(jù)Aarabi的說(shuō)法,他們主要采用了對(duì)抗訓(xùn)練(adversarialtraining)技術(shù),使得兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互對(duì)抗,一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中獲取信息(人臉數(shù)據(jù)),另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖去破壞第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行的任務(wù)。
據(jù)悉,他們的算法是在包含不同種族,不同光照條件和背景環(huán)境下的超過(guò)600張人臉照片的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的(業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)),兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互對(duì)抗會(huì)發(fā)形成一個(gè)實(shí)時(shí)的“過(guò)濾器”,它可以應(yīng)用到任何圖片上。因?yàn)樗哪繕?biāo)——圖像中的單個(gè)像素是特定的,改變一些特定像素,肉眼是幾乎無(wú)法察覺(jué)的。比如說(shuō)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)正在尋找眼角,干擾算法就會(huì)調(diào)整眼角,使得眼角的像素不那么顯眼。算法在照片中造成了非常微小的干擾,但對(duì)于檢測(cè)器來(lái)說(shuō),這些干擾足以欺騙系統(tǒng)。
其實(shí),破壞人臉識(shí)別產(chǎn)品識(shí)別率的產(chǎn)品并不少見(jiàn)。早在2016年,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員就設(shè)計(jì)了一種眼鏡框,可以誤導(dǎo)面部識(shí)別系統(tǒng),使其產(chǎn)生錯(cuò)誤的識(shí)別。
總結(jié)
關(guān)于人臉識(shí)別的熱點(diǎn),筆者粗略講了一遍,你要問(wèn)我怎么看,我會(huì)說(shuō):陽(yáng)光之下并無(wú)新事,大數(shù)據(jù)時(shí)代也沒(méi)有太多隱私,關(guān)鍵還得看企業(yè)的道德觀和政府的監(jiān)管。至于反人臉識(shí)別系統(tǒng)和人臉識(shí)別技術(shù)的斗法,筆者很高興看到這種事的發(fā)生。一矛一盾,互為博弈,才能查漏補(bǔ)缺、完善技術(shù)。