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          中外人臉識別準確率的巨大差異
          時間:2018-08-06 09-21-06

          人臉識別是AI技術發展較快、應用較多的一個領域,國內警方的人臉識別系統屢屢精準識別逃犯,國外警方的人臉識別準確率為何如此之低?究竟是評價標準不同,還是技術上真有差別?

          隱私憂慮或限制技術發展

          對于中外人臉識別效果的巨大差異,航天科工智慧產業發展有限公司系統總體部專家何東昌在接受科技日報記者采訪時解釋,首先是國外的國情問題?!坝行﹪艺J為,人臉識別存在隱私問題,甚至對視頻監控技術的應用都有一定限制?!崩缭谟?,面部識別和追蹤技術就曾引發巨大爭議,英國各界甚至發起一項“請警方停止用攝像頭進行面部識別”的抗議活動。類似情況在美國也有發生,如亞馬遜公司利用云計算平臺、人工智能技術幫助警方使用人臉識別技術,美國公民自由聯盟對此提出了抗議。

          “國內人臉識別應用已相當廣泛,并積累了相當多的實戰經驗,在人臉圖像采集、預處理以及特征選取等方面的工程優化也做得很好?!焙螙|昌說,除國情外,在國際上我國的人臉識別技術確實發展比較快。

          美國國家標準與技術研究院組織的人臉識別算法測試FRVT 2018結果顯示,我國公司再度摘得桂冠。該測試以評測標準的嚴謹性、一致性和全面性著稱。在測試中,我國的人臉識別算法在千萬分之一的誤報下達到識別準確率95.5%,成為當時全球業界在此項指標下的最好水平。

          清華大學媒體大數據認知計算研究中心主任王生進教授說,當前人臉識別有三種應用模式:1∶1人臉識別、1∶N人臉識別、M∶N動態布控。

          1∶1識別的本質是計算機對當前人臉與人像數據庫進行快速人臉比對,并得出是否匹配的過程,“刷臉”登機、驗票、支付都屬此類;1∶N是在海量的人像數據庫中找出當前用戶的人臉數據并進行匹配,即從N個人臉中找出1個目標;M∶N是通過計算機對場景內所有人進行面部識別,并與人像數據庫進行動態人臉比對,能應用于黑名單監控、VIP客戶管理系統、校園人臉識別系統等多種場景。

          “英國警局出現的情況,也未必是識別準確率低??赡苁窃谔囟ōh境下,采集的圖片不夠理想,或是M∶N的人臉識別,為達到更高的檢出率和檢測速度,在一定程度上犧牲了準確度?!焙螙|昌說。


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