無臉識(shí)別技術(shù)的誕生能否獲得用戶對于隱私保護(hù)的認(rèn)同？

作為當(dāng)今最具潛力的生物解鎖科技之一，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到了政府機(jī)關(guān)、司法部門甚至是人們?nèi)粘５纳a(chǎn)生活中。眾所周知，大部分人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用都是建立在清晰可辨認(rèn)的面部影像基礎(chǔ)之上的。不過現(xiàn)在，一項(xiàng)新的研究成果卻徹底顛覆了這一傳統(tǒng)想法。

來自德國薩爾布呂肯馬克斯·普朗克研究所(Max Planck Institute)的研究人員發(fā)明了一種全新的人臉識(shí)別算法——無臉識(shí)別系統(tǒng)（Faceless Recognition System，簡稱為FRS），它可以通過模糊或被阻擋的圖像來識(shí)別個(gè)體。

據(jù)悉，F(xiàn)RS系統(tǒng)采取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技術(shù)，研究人員使用了大量照片去訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其中包含有清晰和不清晰的圖像，使得該系統(tǒng)通過觀察人物頭部和身體的相似之處來成功識(shí)別目標(biāo)個(gè)體。

首先研究人員提供一張清晰的照片供系統(tǒng)學(xué)習(xí)，然后FRS會(huì)對照片里的人物臉部特征、頭身比例等參數(shù)進(jìn)行分析。隨后再對該照片進(jìn)行模糊處理，此時(shí)系統(tǒng)能夠正確識(shí)別目標(biāo)個(gè)體的概率為69.6%。而在連續(xù)使用10張清晰照片進(jìn)行訓(xùn)練后，該系統(tǒng)對模糊照片的識(shí)別準(zhǔn)確率就能提升至91.5%。

同時(shí)研究人員還測試了不同模糊方法對系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響程度。如果當(dāng)照片中的環(huán)境參數(shù)如人物衣著、明暗程度等發(fā)生變化，那么FRS系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率將會(huì)稍微降低，約為31.9%。另外，當(dāng)人物面部被黑色方框覆蓋時(shí)，該系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率則只有14.7%。

此前Facebook也曾推出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別面部模糊相片的算法，其準(zhǔn)確率約為83.3%，比FRS要稍遜一籌。

面部識(shí)別技術(shù)的發(fā)展雖然給人們的工作生活帶來了很多便利，比如行政機(jī)關(guān)可以利用面部識(shí)別技術(shù)去抓捕犯罪分子，但其所造成的隱私保護(hù)問題也引來了很多人的詬病。而研究人員所發(fā)明的新無臉識(shí)別系統(tǒng)（FRS）相信會(huì)在很大程度上減少了人們的這一困擾。

最后，記得關(guān)注微信公眾號(hào)：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！