人臉識別的發展方向：蒙面識別

進入2017年以後，人臉識別迎來了井噴式的爆發，開始走進千家萬戶，人人都有了一把「臉鑰匙」。

人臉部識別已變得愈來愈廣泛，但當問及任何人如何避免它，一些人可能會說只要戴面具就能實現。據外媒報道，目前研究人員正在進一步研發臉部識別技術，即便人們的臉部被覆蓋也能識別出某人，這可能意味着在公衆中匿名的人將比以往任什麼時候候都更加困難。

在本週發表的一篇研究中， 經過使用深度學習和臉部具備各類「假裝」的人物圖片的數據集，研究人員可以訓練出一種神經網絡，能夠識別臉部被覆蓋的人們。社會學家Zeynep Tufekci在Twitter上分享了這項研究成果，指出這種技術可能成爲壓迫的工具。目前這種臉部識別方法的準確率遠遠低於行業標準。

專門從事臉部跟蹤和分析的薩里大學研究員Patrik Huber表示 ：「這篇論文中說起的技術並非特別使人信服。」 他指出，該系統實際上並無將假裝的面孔與臉部照片或肖像進行匹配，而是使用稱爲「面部關鍵點」(如眼睛、鼻子、嘴脣等之間的距離)來進行識別。

雖然這項技術仍然存在缺陷，可是一些臉部識別技術已經取得快速進展。例如，Facebook已經訓練出能夠基於頭髮、體型等特徵來識別人的神經網絡。而瑞士巴塞爾大學也正在開發一個用於識別戴面具者的系統，根據能夠看到的方式從新建立一個目標人物臉部的3D模型。

隱私倡導組織表示，即便這些系統還存在缺陷，仍然有可能被執法者所接受。例如，上個月，倫敦警方使用實時面部識別來掃描參加諾丁山狂歡節的人們。在活動以前，他們組裝了一個包括500多人照片的「定製數據集」，並利用監控攝像頭捕捉識別可能鬧事的人。根據人權組織團體Liberty的一份報告，警方使用來系統成功肯定一名可疑人士。

人臉識別安檢、解鎖、購物、辦理業務等等，人臉識別普及的同時給人們帶來的便利也是沒法估量的，但願在將來人臉識別技術可以好更安全地服務社會。

智慧認知