爱吧机器人网 » 技术 > 模式识别 > 正文

面部识别技术兴起:谁掌握你的头像信息?

面部识别技术兴起:谁掌握你的头像信息?

7月4日,《大西洋月刊》近期刊文称,面部识别技术正在快速发展。今年6月,美国政府发起了一项对话,探讨对面部识别技术的监管,但最终未能取得建设性的成果。关于面部识别技术的应用是否需要取得被识别对象的许可,业内目前有着激烈的争论。

以下为文章全文:

知名作家毕克纳(Frederick Buechner)曾在一本书中写过,在早上起床之后,他常常会在洗手间镜子里看着自己的脸。“令我困惑的是,我的脸看起来总是一样。眼睛、鼻子和嘴,这些五官构成的不同表情有着很多的局限。而最惨的悲剧也不过是让人们把眉毛皱得更深一些。”

毕克纳认为,亲朋好友和生活中的其他人大多通过面容来了解自己。他表示:“我被迫得出了这样的结论:在很大程度上,我的面孔就是我自己。”

对于人类的面孔,Facebook也有着自己的想法。去年夏季,Facebook人工智能团队宣布,其面部识别软件已经通过了关键测试,从而接近人工水平的准确度。上周,Facebook又取得了更大的进展:Facebook人工智能负责人延恩·勒昆(Yann LeCun)表示,通过另一种算法,即使照片中没有人脸,对照片中人物的识别准确率也高达83%。这一软件主要分析人物的发型、姿态和体型。

毕克纳的说法只是泛泛而谈,但对计算机安全和身份识别来说也有着重要意义。我们的面孔代表了我们自己,而这是Twitter帐号、社会安全号码,甚至法律意义上的姓名所替代不了的。尽管互联网用户的数据被大量收集,但这些数据通常只与人为的识别信息有关,例如浏览器Cookie和电子邮件地址。在互联网上,代表我们身份的信息仍是数字和字母,而这些都有可能变化,最多只是需要付出一定的代价。而欺诈和家庭暴力的受害者还可以向政府申请更改社会安全号码。

然而,人类的面孔有着完全不同的意义。我们的面孔无法改变。如果希望改变面容,使其无法被识别,那么我们要付出高昂的代价,而且这很难办到。对我们来说,面部特征和其他生物识别信息是无可取代的。一旦我们的身体特征信息被掌握,那么我们就无法再逃脱。

那么,我们应该做些什么?2014年,美国商务部就如何监管面部识别技术举办了研讨会。这一讨论的正式名称是“多利益相关方隐私保护流程”,由美国总统的技术政策顾问机构美国电信和信息协会(NTIA)主导。来自消费者权益组织和科技行业的代表参与了这一讨论。

目前,这一讨论仍在进行中,但消费者权益组织已经退出。隐私保护组织,包括电子前线基金会(EFF)和美国消费者协会于6月份退出了对话,它们认为科技行业在这一问题上存在根深蒂固的问题。例如,科技行业及其游说者不愿承认,在一些最极端的情况下,需要消费者许可才能使用面部识别软件。因此,这一对话并无意义。它们的退出也引起了媒体关注,这或许是由于,关于数字隐私的谈判失败听起来太过超前,甚至像是科幻小说。

阅读这些报道令人不禁思考这一对话的真正意义,以及面部识别技术究竟已经发展至什么阶段。Facebook人工智能团队开发的算法是否已可以全面使用?如果不是,在这一步之前,我们还有多长的路要走?

更令人关注的是,导致目前僵局的症结究竟何在?消费者权益组织和科技行业代表的分歧究竟在何处?对面部识别软件的监管应当如何执行?如果面部识别技术变得更强大,那么谁将掌握我们的面部识别信息?

多种面部识别技术

面部识别技术有多种。第一种方式最简单,即面部探测。例如,手机摄像头可以做出这样的判断:“嗨,这里有一张脸。”随后,摄像头会对人脸进行自动对焦。第二种方式被称作面部描绘,即识别面部的某些特征。这种技术不但能识别出人脸,还能识别出这张脸属于30多岁的白人男性。(这种软件可以带来“智能广告牌”。例如,德国的一块视频屏幕只会在女性走过时播放啤酒广告。)

其他类型的面部识别技术有着更深远的影响。一些软件通过面部识别技术去验证用户身份,只有在摄像头完成识别之后才能解锁笔记本或手机。不过,面部识别技术带来的最大影响在于识别陌生人的面部,即通过数据库去匹配陌生人的面部信息和姓名。

这种面部识别技术引起的争议最大,而这也是美国政府举办研讨会的目的所在。首先需要指出的是,这种面部识别也有着两种不同形式。第一种是在线的、经过计算机增强的形式:软件能否识别你上传至Facebook的一张照片?而第二种则是离线的“户外”形式:软件能否在你路过时拍摄照片,进而识别你的身份?

隐私保护专家一般认为,在线面部识别技术的发展要远远领先于线下技术。例如,Facebook人工智能团队的算法专注于在线的照片。这一算法能够判断,两张照片中的人物是否是同一个人,而准确率高达97.25%。平均来看,人类在同样的测试中准确率为97.5%。

关于线下的面部识别技术,许多公司都声称取得了突破,但并没有足够的证据去证明。一家名为Face Six的以色列公司表示,全球30所教堂已使用该公司的面部识别软件Churchix去跟踪教区的居民。不过,在接受Fusion记者的采访时,该公司拒绝透露具体详情,因此该公司的宣传并未得到充分的验证。另一家名为FaceFirst的公司则宣称,当有案底的小偷来到商店时,该公司的技术能立刻识别并发出提醒。

不过,即使不在Facebook工作,你也可以接触到强大的面部识别技术。在2014年的一项研究中,卡耐基梅隆大学教授阿里桑德罗·阿奎斯蒂(Alessandro Acquisti)发现,对于一家匿名约会网站上的用户照片,通过在

上一页123下一页

上一篇:万事达正研发“刷脸”支付:可面部认证
下一篇:人脸:互联网的下一个ID?
精选推荐
人工神经网络技术解码人类行为和想象时的大脑活动信号
人工神经网络技术解码人类行为和想象时的大脑活动信号

[2017-08-23]  为搜索引擎过滤信息,棋盘游戏对弈,识别图像 人工智能在某些任务中远远超过了人类智能。来自弗莱堡由神经科学家私人讲师Tonio Ball博士领导的几个杰出的BrainLinks-Bra......

农业将为高科技行业 农业机器人的应用领域
农业将为高科技行业 农业机器人的应用领域

[2017-12-17]  农业正在迅速成为一个令人兴奋的高科技产业,吸引了新专业人士,新公司和新投资者。技术发展迅速,不仅提高了农民的生产能力,而且促进了我们所知道的机器人和自动化技术的发展。...

麻省理工正研究植物机器人 让植物自主控制机器人
麻省理工正研究植物机器人 让植物自主控制机器人

[2018-12-08]  控制论通常指人类用机器人部件增强自己。我们听说过动物机器人或昆虫机器人,但我们很少听说植物机器人对吧?一个机器人其实是对植物有很大益处的,因为一般植物根本无法移动......

一个让深度学习惨败的通用人工智能领域——语境处理
一个让深度学习惨败的通用人工智能领域——语境处理

[2019-11-04]  Context是指用来解释一段给定文本或语句的来源框架,我们可以翻译为上下文或语境。维基百科将context定义为:*在符号学、语言学、社会学和 ...

苹果AI主管透露自动驾驶汽车项目关于机器学习方面的进展
苹果AI主管透露自动驾驶汽车项目关于机器学习方面的进展

[2017-12-11]  苹果隐秘的自动驾驶汽车项目多年来一直在转移焦点,但今年似乎正在加速。 4月份,公司获得了在加利福尼亚州进行自动驾驶汽车测试的许可证,而在6月份,苹果公司首席执行官库......

[2018-01-26]  纽约时报的报道,德国的研究人员已经开发出一种长约七分之一英寸的机器人,首先看起来不过是一小块橡皮条。然后它开始移动。机器人走路,跳跃,爬行,滚动和游泳。它甚至爬出......

助力卷积神经网络时空特征学习 史上最大行人重识别视频数据集被提出
助力卷积神经网络时空特征学习 史上最大行人重识别视频数据集被提出

[2017-12-25]  本文提出了一个大型的、长序列的、用于行人重识别的视频数据集,简称LVreID。与现有的同类数据集相比,该数据集具有以下特点:1)长序列:平均每段视频序列长为200帧,包含丰......

智能机器人困惑的时候知道该问什么问题
智能机器人困惑的时候知道该问什么问题

[2017-03-20]   照片:Nick Dentamaro 布朗大学 上周,我们提到了麻省理工学院的一些研究,即通过链接人的大脑来帮助机器人在他们将要犯错误的时 ...

本周栏目热点

苹果公司收购Regaind人工智能初创公司

[2017-10-01]  要说新一代的iPhone有什么新的黑科技,那么就一定要说到配备在iPhone X身上的人脸识别技术了,可以说,这是目前iPhone的最新也是最为惹人 ...

Facebook信使测试语音转换文字功能

[1970-01-01]   Facebook正在测试一项新的功能,该功能是Facebook信使应用的部分功能,它可以自动将语音信息转换为文字 ...

人脸识别:离生活越来越近

[1970-01-01]   你来到家门口,不用再在包里翻来翻去找钥匙,对着门前的 人脸识别 系统刷脸确认身份,便可进门;在超市 ...

人机交互技术:2015指纹识别将大爆发

[1970-01-01]   各项关于人机交互的技术正在不断发展、日益成熟,明年 指纹识别 技术将得到大爆发。所谓指纹辨识,顾名思 ...

科大讯飞第一季营收1.7亿 中移动成单一大股东

[1970-01-01]   4月24日消息,科大讯飞(股票代码:002230)昨日发布公告,公告显示,科大讯飞2013年第一季度营收1 73 ...