CobiNet(寧波)推薦文章： [摘要] 面部識別技術令隱私保護組織苦惱。目前，司法部門甚至一些教堂，都在采用面部識別技術去識別普通人。因此，隨之而來的隱私保護問題正變...

面部識別技術令隱私保護組織苦惱。目前，司法部門甚至一些教堂，都在采用面部識別技術去識別普通人。因此，隨之而來的隱私保護問題正變得越來越嚴重。

通過面部識別技術去識別人臉，這樣的能力在普通人和政府部門之間制造了不平衡。而如果在照片被模糊的情況下仍然能夠成功識別，那么這樣的平衡將消失殆盡。一種名為 無人臉識別系統 (FRS)的算法就實現了這樣的功能。

FRS的開發者是德國薩爾布呂肯馬克斯 普朗克研究所的研究員。這種技術能利用不完美、不清晰的圖片去進行識別。這一系統用大量照片去訓練神經網絡，而這些照片中包含清晰和不清晰的圖像，神經網絡隨后即可利用人物頭部和身體的相似性去完成識別。

這一系統的準確度很高。在觀察一張清晰版照片之后，這一算法識別不清晰照片的準確率只有69.6%。不過，如果觀察過10張某一人臉的照片，那么這一準確率將提升至91.5%。

不過，這一技術也存在局限性。 例如，如果用黑框去遮擋某一人臉，那么識別的準確率會急劇下降至14.7%。不過，這樣的準確率也要比人工高3倍。

FRS并不是唯一的這種算法。Facebook曾開發過面部識別算法，識別模糊人臉的準確率達到83%。為了實現這一功能，Facebook的算法會分析人物的站姿和體型。不過，FRS或許是首個完全基于神經網絡的系統，充分利用多種信息去進行識別。

研究人員也提到了隱私保護問題： 從隱私保護角度來看，這一結果應當引起關注。很有可能，類似這一系統的其他系統已經在線運行。我們認為，計算機視覺行業有責任去量化及宣傳用戶照片的隱私問題。

從理論上來看，這一說法是正確的，行業應當管理好自己的產品。

不過在實際情況下，這類算法被全球各國政府、司法部門和軍方使用可能只是時間問題，這將使人們受到更多地監控。

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