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人臉識別的擔憂

發布信息:2018-12-07 19:08:33 瀏覽量:

盡管目前最好的人臉識別技術水平為千萬分之一誤報下的識別準確率已接近99%,但面對不同膚色的人種其準確率卻相差較大。膚色越黑,識別率就越低。在識別黑皮膚女性時,它的錯誤率幾乎達到了35%,這可算是人臉識別的“技術偏見”了。為了解決充滿偏見的技術,微軟 Face API 團隊對其識別系統進行了三次重大改進,識別膚色較深的人錯誤率降低了 20 倍,識別所有女性的失誤率減低了 9 倍。但問題的根本解決辦法還是收集更多包括不同膚色、發型和面部飾品等的數據,訓練數據庫。

與“技術偏見”相比,人臉識別風險則公平地覆蓋每個人。人臉照片、身份信息在目前互聯網環境下非常容易泄露,在手機端,即使是蘋果的人臉識別功能也可能被”邪惡的雙胞胎”面具攻擊而騙過,確定用戶身份以及進行操作的是本人成為人臉識別大規模應用前必須做到的一環。因此許多企業開始采用活體檢測人臉識別,其方式包括完成指定動作、念出隨機數字以及通過人類自然微動作判斷等,不過仍面臨三維仿真技術的考驗。
與人臉識別技術的發展相伴而生的還有隱私問題。人臉天生就暴露在外,被認為是識別身份的天然特征,然而當人臉與身份證、資金等掛鉤的時候,就會引發擔憂。在技術進一步發展的同時,如何保證用戶數據安全尤為關鍵。盡管目前各大公司都宣布會對照片進行脫敏處理,但人臉識別是一條很長的產業鏈,保護用戶隱私不僅需要靠公司,更需要在政府引導下建立起行業統一標準,共同筑起保護用戶隱私的堤壩。

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