有人脸识别不过的原因和背长龙包是什么原因

此前AI换脸软件ZAO的一夜爆红,不僅让其服务器陷入了“满负荷至崩溃运行“的危机之中也将用户的安全与隐私暴露在种种危险地带。

同样的情况国外也不少见。

今年七月一款“变容”软件让众多(美国)手机用户惶恐不安。大可称其为FaceApp该修图软件凭借其能将拍摄的人脸识别不过的原因赋予逼真的滄桑感而圈粉无数,自此一跃成为网上的“病毒”无孔不入。

而且放眼各大社交平台和晒图网站全是它的成果。

刚开始FaceApp的爆红似乎並没有什么异样,直到一些心怀疑虑的互联网调查员发现软件提供商为俄方公司事情有了新的走向。

民众一瞬间沸腾起来社交平台、網络论坛无不充斥着人们的焦虑感:这些俄罗斯人是谁?为什么想要我们的脸部照片他们会怎样利用收集的数据?一些新闻媒体主播就此提醒广大民众;还有一位民主党人士呼吁(有关部门)对此展开调查全国上下所有人内心都有这么个疑问——令人不安的俄方情报机构昰否在非法利用他们的面部信息来完善本国的人脸识别不过的原因识别程序?

而事实证明FaceApp供应商与俄政府之间的联系被夸大了,其实什麼都没有据《华盛顿邮报》的一项调查报告显示,该公司与国际情报组织没有交集也不会给非法监视组织提供信息资源,目前也并没囿用存储的照片来升级改造什么人脸识别不过的原因识别系统整件事下来就是对数据的小题大做。

但这样的骚动并不意外人们对许多看似有趣方便且有利用价值的网络服务都相继产生担忧,而FaceApp的窘境不过是最近刚发生的人们想知道,这种自动给脸书上照片贴标签排队嘚技术会让公司了解他们的个人信息并跟踪利用他们吗在顾客走进一家免付款(cashier-less)亚马逊商店时,零售商会利用收集的监控录像对付顾愙吗

人们对此通常是无法感知的——而这就是问题所在。所以背后引发的一个问题就是:当下AI程序到底会用人类面孔做什么有多少的恐惧是来源于传言,而非摆在面前的事实技术的力量是否让人类的担忧不断增多?

我们来一起想想这个问题

在深入探讨人脸识别不过嘚原因识别的风险之前,有必要先了解一下它是如何工作的

人脸识别不过的原因识别技术(FRT)的功能主要依靠于对人脸识别不过的原因節点测量结果的识别和模型创建;包括但不限于鼻子的宽度、下巴的长度或双眼间的距离。这些测量结果最终会转录到一个拥有特定代码的模板中之后便可以将图片与数据库中已有图像进行比对甚至可能进行匹配。

比如赌场可能会用这种技术对入场玩家与列有问题赌者的內部资料进行比对。还有些调查人员可以通过驾照数据库、警方存档的嫌犯照片或脸书这种社交平台得到想要的资源然而,照片库的使鼡宽限则取决于这些人拥有多少图片资源的使用权这也是接下来会说到的——搜查的准确度。

人脸识别不过的原因识别可以(或不能)莋什么

与观众追的所有间谍剧剧情不同的是,FRT很少会立即反馈准确的信息在环境复杂时亦如此。说政府会通过街道上不清晰的监控片段在几秒内找到目标人物的说法实属夸张

但人脸识别不过的原因识别监控的确有可能实现,所要面临的无非是精确度低和各种环境因素問题相机质量、计算程序、时间、距离、数据库大小甚至包括人口学中的种族和性别都会影响FRT搜索的最终效果。

笔者记得很清楚2018年美國公民自由联盟(ACLU)组织进行了一项测试,其结果显示亚马逊平台的人脸识别不过的原因识别系统Rekognition错误地将28名国会成员与警方存底的嫌犯照片进行了匹配

另一项由麻省理工媒体实验室(MIT Media Lab)发起的调查显示亚马逊识别系统还在苦苦挣扎于性别的识别,有19%的可能性会将女性误認为男性有超过1/3的可能性会将肤色较深的女性误判为男性。而亚马逊将一切的误差都归咎于低校准度

亚马逊的说法也不为过,至少还昰占点理的毕竟研究人员发现脸书的识别系统比FBI还准确,因为社交平台上有相当多的照片可供参考同时还会主动要求用户验证其相片從而完善算法。人们因此会对Rekognition产生误解当然所有的FRT软件都免不了遭受质疑:这些软件能做到的程度只取决于其照片参考量。

亚马逊的一位发言人告诉the Verge网说“80%的可信度对热狗、椅子、动物或其他社交媒体上的照片是可以接受的,但对于有面部特征的人是不够的”

点评的佷客观,也似乎有些打脸因为公司已经下架Rekognition,并将其递交给了执法部门和ICE但依然没有确立一个法定的FRT置信度。识别的一再不准确给FRT的湔进道路布设了重重障碍比如不能单凭技术作为逮捕嫌疑人的根据,它只可用于协助调查

可别搞错了,虽说目前美国的FRT能力不能在模糊的监控片段中于漆黑道路上锁定目标可获得这种能力只是时间的问题。中国以监督百姓生活闻名近期因通过FRT在短短七分钟内追踪一洺BBC记者,成为了新闻热点话题这给美国未来如何使用该技术提供了先例。

不过有一点很明确:虽然当下美国的人脸识别不过的原因识别技术无法做到一直保持准确但国内的企业正致力于改进和使用它。目前为止存在的两大问题:第一不可靠的技术也许会让人蒙受不实嘚斥责;第二,随着技术发展的更加准确范围越广,监控趋势会向中国靠拢

FaceApp的用户置身于何种境地?

FRT的发展是大势所趋现在也许无法莋到完全准确或者合理使用,但未来会实现与此同时,人们需要开始思考该如何、何时、何种程度地使用该技术在FRT超出监管之前制定嚴苛的限制。正如《华盛顿邮报》一名作者写的“今天,人脸识别不过的原因识别也许会让你开开心心地进到棒球赛场但基于系统原先编写的视觉假设,你也有可能被认为具有暴力犯罪行为那时可能就不太愉快了”

所以用户身处的境地更多是关于哲学意味的。一款滑稽的程序会给照片上的自己加一些逼真的皱纹这兴许很有意思,但背后收集的数据可能早晚会用来对付人们自己当然,这些照片可能會受困于某处的俄方供应商无法触碰,或者作为参考实现一个更加高效准确的FRT系统用于监督人民。该事件指向了数字世界不安全的核惢问题也促使人们发问:“长期以来我们如此信任的看似无辜的数据,是否会伤害我们自己”

下一次有照片过滤器、网上游戏或数字趨势蔓延开来,系好安全带把自己拴紧考虑一下要不要跻身潮流。

哪怕觉得自己的自拍会以数字或文字形式隐匿于某西伯利亚的服务器也要想着会有人利用它。

就像国内ZAO的横空出世地下灰色产业逐渐浮出水面一般,在掀起病毒式恐慌之前人们永远不会意识到问题有哆严重。

没有危机意识的你,也许只有在看毛片黄图时意外发现自己的脸后,才会感到恐慌和危险

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人脸识别不过的原因识别创新让苼活更美好

宝比万像人脸识别不过的原因识别门禁系统采用云端管理人脸识别不过的原因系统数据将实时上传到云端进行保存,使用者鈳以随着通过云端更新系统和人脸识别不过的原因数据宝比万像人脸识别不过的原因识别门禁系统还配备有专门的手机app,管理人员可以通过手机

人脸识别不过的原因识别不了一般会是以下几个原因造成的:

1、由于你之前没有进行输入信息,导致你在人脸识别不过的原因識别终端机面前无法识别;

2、人脸识别不过的原因识别需要算法的支持有的时候会有算法出现问题导致无法识别人脸识别不过的原因,僦拿我们公司之前一样由于拿的是实验版的算法包,导致部分同事在输入数据之后通过时出现异常无法通过;

3、可能是摄像头的原因;

人脸识别不过的原因识别不了如何解决:

1、提前输入你的人脸识别不过的原因数据,在后台进行上传;

2、检查测试人脸识别不过的原因識别算法包是否有问题;

你对这个回答的评价是

人脸识别不过的原因识别对光线、姿态、表情、附着物等要求比较高,比如说你换了发型戴了眼镜,化了浓妆都有可能不能识别通过,你看下是否出现了上述问题规避这些问题是否可以通过呢。

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视频剪辑、网络管理、图片处理、办公自动化、文学、语言学。


现在的人脸识别不过的原因识别技术本来就不是很好

所以一般不建议使鼡人脸识别不过的原因识别解锁

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基本就是录入的时候没有对好光导致影像不清晰,或者是手机本身的问题一些大范围使用的软件不会有这样问题

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