2022年人臉識別技術(shù)的弊端

1、三個方面的缺點：1. 識別精度低 2. 自然性、不易察覺以及非接觸性也致使人臉識別技術(shù)在一些特定領(lǐng)域面臨環(huán)境復雜 性；便于收集的好處也帶來了圖像清楚度不高,角度不好等問題3. 人臉識別不只是隱私問題信息泄露面臨更大安全隱患人臉識別的一個缺點也在于信息的牢靠性及穩(wěn)固性較弱；人臉所包蘊的信息量較指紋、虹膜等生物特點相比是比較少的,其變化的復雜性不夠；例如,如要兩個人的指紋或者虹膜基本相同,大致需要好幾十乃至上百個比特 信息量的度 量單位 達到完全重合才可以；但假如是人臉的話,十幾個比特達到重合就可以了；在全世 界,可以找到許多具有相像性的面孔；所以說,人臉的辨別性不是很高,它并沒有那么獨一 無二；

2、相較 另外,人自身內(nèi)在的變化以及外在環(huán)境的變化都會影響采集時人臉的信息穩(wěn)固度；于之前的人臉識別技術(shù),目前的人臉識別技術(shù)有所提高,但是詳細應用時仍是不能達到完善 狀態(tài),如今,保守估量,人臉識別技術(shù)精確率能達到 99%,但沒有達到 100%；同時,對于雙胞胎,由于相像特點太多,人臉識別基本不行能完成；比如在ATM機上使用人臉識別技術(shù),是在使用密碼信息的基礎(chǔ)上幫助的認證功能；假如脫離了密碼輸入,完全使用人臉識別技術(shù)進行存取款操作,是不太可能的；例如, 2022 年 7 月,美國公民自由聯(lián)盟（ACLU）對美國國會議員的照片應用了亞馬遜算法,該算法確定其中 28 人是因犯罪而被捕的人；假如說雙胞胎根本不

3、應當用此技術(shù)來進行辨論的情形下,的問題？在如今整容手段如此先進的情形下？如何解決整容帶來的無法辨別其一, 應用“ 人臉識別” 技術(shù)的視頻采集機器設(shè)備愈來愈普及化,會否對大家的人身自由權(quán)與隱私權(quán)產(chǎn)生威協(xié),這個問題如何解決？其二,人工智能的市場應用,會否產(chǎn)生新的岐視與不公正,并對人們具有的社會道德紀律產(chǎn)生挑戰(zhàn)？例如：一些商業(yè)算法在識別膚色較深的人員和女性方面不如識別膚色較淺的男人精確；這是以前爭論過的一個話題；二雖然人臉識別技術(shù)經(jīng)受了較長的爭論階段,并且應用也開頭落地,但至今人臉識別技術(shù)仍是被認為是生物特點識別技術(shù)中較為困難的爭論課題之一；另外,人臉識別技術(shù)自身優(yōu)勢也存在兩面性, 自然性、 不易察

4、覺以及非接觸性也致使人臉識別技術(shù)在一些特定領(lǐng)域面臨環(huán)境復雜性；背景環(huán)境的復雜多樣,在進行人臉識別前需要先對監(jiān)控場景中的人臉進行定位,即人臉檢測； 人臉檢測的正確與否直接影響人臉識別性能；當監(jiān)控場景的背景較為復雜時,人臉檢測率也會隨之降低,因此能夠適應復雜背景環(huán)境的人臉檢測算法是人臉識別技術(shù)的難點之一；光照條件的復雜多變在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實際應用中,會由于監(jiān)控環(huán)境光線的變化造成檢測到的人臉圖像存在不同的陰暗變化,如圖 1 所示； FRVT2022測試說明,不同光照條件下人臉識別雖然在性能上比 FRVT2022有顯著提高,但是仍沒在根本上克服光照對識別率的影響；人臉表情的多樣性在實際應用過程中,

5、人臉的表情隨時都可能發(fā)生變化；圖 2 給出了部分表情變化的人臉圖像； 從圖 2 可以看出, 當人的表情發(fā)生變化時,可能會引起人臉輪廓以及紋理的變化,同時由于面部肌肉的牽引,面部的特點點的位置也會隨之轉(zhuǎn)變；不同的表情引起面部的變化都不同, 此外, 不同的人的相同表情影響也不相同,表情對不同人的影響；采集人臉的角度多樣性因此很難用統(tǒng)一的標準來精確劃分各種人臉的角度多樣性主要是指由于拍照角度的不同導致檢測到的人臉圖像的旋轉(zhuǎn),包括平面旋轉(zhuǎn)和深度旋轉(zhuǎn)；圖 3 列出了部分不同角度拍照的人臉圖像；從圖 3 可以看出, 與表情變化對人臉圖像的影響相同,拍照角度的變化同樣會導致人臉輪廓的變化,除此之外, 由于角

6、度的變化,可能會導致人臉的部分特點無法被正確提取,進一步導致人臉的錯誤識別；遮擋問題即使是非人為有意遮擋,在實際應用時檢測到的人臉圖像也常常會顯現(xiàn)如帽子、眼鏡等遮擋物, 除了這些, 胡子以及劉海的變化也直接影響人臉的特點提取,圖 4 舉例給出了顯現(xiàn)遮擋的部分人臉圖像；當人臉圖像發(fā)生遮擋時,人臉的許多信息會丟失,導致人臉識別算法出錯或失效；三最近兩年是人工智能的爆發(fā)年；隨著人工智能的助力,人臉識別技術(shù)以其不行復制性、非接觸性、 可擴展性和快速性等特點在多種生物識別技術(shù)中脫穎而出；人臉識別在安防、金融、訓練等領(lǐng)域得到廣泛應用,特別是在聰明校內(nèi)應用中,門禁出入口、人員識別、消費支付,甚至開頭在課堂上

7、識別同學面部表情,找出不用心的同學；例如去年,某中學使用“ 黑科技”打造“ 聰明教室”,對同學進行表情監(jiān)控,以提高課堂教學效率時；但輿論普遍質(zhì)疑,認為類似做法不敬重孩子人格,侵害同學隱私；前幾日,舊金山市頒布的新條例打算禁止全市53 個部門使用人臉識別技術(shù),其中就包括舊金山警察局； 人臉識別技術(shù)在美國的爭議始終不斷,反對者普遍認為, 假如不對這項技術(shù)進行規(guī)范, 將會為政府供應前所未有的權(quán)力來跟蹤人們的日常生活,侵害人們隱私, 這與健康的民主不相容；同時,“ 美國公民自由聯(lián)盟” （發(fā)覺人臉識別系統(tǒng)的精確性并不高；ACLU）測試了亞馬遜的人臉識別系統(tǒng),除了人們?nèi)粘８杏X到的認為,含有人臉識別技術(shù)的攝

8、像頭侵害了人們的隱私外；另外,由于人臉特點信息作為高敏銳性信息,會有不法人員妄想通過不法手段獵取這些信息；雖然目前不管是政府、爭論單位仍是企業(yè)越來越重視信息安全保證,但仍是存在人臉信息泄露的風險；據(jù)相關(guān)媒體報道, 今年 2 月份, 荷蘭某安全爭論員在社交網(wǎng)站上表示,中國的一家面部識別公司 SenseNets （即深網(wǎng)視界）未對內(nèi)部數(shù)據(jù)庫做密碼愛護,將數(shù)據(jù)庫暴露在公網(wǎng)上,導致超過數(shù)百萬公民的個人信息數(shù)據(jù)能夠不受限制被拜訪；據(jù)其介紹, 此次信息泄露大事主要涉及到深網(wǎng)視界內(nèi)部的一個 MongoDB數(shù)據(jù)庫, 該數(shù)據(jù)庫內(nèi)含超過 250 萬人的信息,包括身份證數(shù)據(jù)、照片、工作信息等；此外,該數(shù)據(jù)庫仍可動態(tài)記錄個人位置信息,僅 2 月 12 日至 2 月 13 日的 24 小時,就有超過 680 萬個地點被記錄在案；從技術(shù)層面講, 人臉識別技術(shù)的大規(guī)模使用,人臉是無法復制的,但是基于人臉特征點的信息是以數(shù)字化信息進行儲備的,相關(guān)數(shù)據(jù)庫就面臨著被黑客攻