2022年人脸识别技术的弊端_第1页
2022年人脸识别技术的弊端_第2页
2022年人脸识别技术的弊端_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、三个方面的缺点:1. 识别精度低 2. 自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂 性;便于收集的好处也带来了图像清楚度不高,角度不好等问题3. 人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患人脸识别的一个缺点也在于信息的牢靠性及稳固性较弱;人脸所包蕴的信息量较指纹、虹膜等生物特点相比是比较少的,其变化的复杂性不够;例如,如要两个人的指纹或者虹膜基本相同,大致需要好几十乃至上百个比特 信息量的度 量单位 达到完全重合才可以;但假如是人脸的话,十几个比特达到重合就可以了;在全世 界,可以找到许多具有相像性的面孔;所以说,人脸的辨别性不是很高,它并没有那么独一 无二;

2、相较 另外,人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳固度;于之前的人脸识别技术,目前的人脸识别技术有所提高,但是详细应用时仍是不能达到完善 状态,如今,保守估量,人脸识别技术精确率能达到 99%,但没有达到 100%;同时,对于双胞胎,由于相像特点太多,人脸识别基本不行能完成;比如在ATM机上使用人脸识别技术,是在使用密码信息的基础上帮助的认证功能;假如脱离了密码输入,完全使用人脸识别技术进行存取款操作,是不太可能的;例如, 2022 年 7 月,美国公民自由联盟(ACLU)对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法,该算法确定其中 28 人是因犯罪而被捕的人;假如说双胞胎根本不

3、应当用此技术来进行辨论的情形下,的问题?在如今整容手段如此先进的情形下?如何解决整容带来的无法辨别其一, 应用“ 人脸识别” 技术的视频采集机器设备愈来愈普及化,会否对大家的人身自由权与隐私权产生威协,这个问题如何解决?其二,人工智能的市场应用,会否产生新的岐视与不公正,并对人们具有的社会道德纪律产生挑战?例如:一些商业算法在识别肤色较深的人员和女性方面不如识别肤色较浅的男人精确;这是以前争论过的一个话题;二虽然人脸识别技术经受了较长的争论阶段,并且应用也开头落地,但至今人脸识别技术仍是被认为是生物特点识别技术中较为困难的争论课题之一;另外,人脸识别技术自身优势也存在两面性, 自然性、 不易察

4、觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性;背景环境的复杂多样,在进行人脸识别前需要先对监控场景中的人脸进行定位,即人脸检测; 人脸检测的正确与否直接影响人脸识别性能;当监控场景的背景较为复杂时,人脸检测率也会随之降低,因此能够适应复杂背景环境的人脸检测算法是人脸识别技术的难点之一;光照条件的复杂多变在智能视频监控系统的实际应用中,会由于监控环境光线的变化造成检测到的人脸图像存在不同的阴暗变化,如图 1 所示; FRVT2022测试说明,不同光照条件下人脸识别虽然在性能上比 FRVT2022有显著提高,但是仍没在根本上克服光照对识别率的影响;人脸表情的多样性在实际应用过程中,

5、人脸的表情随时都可能发生变化;图 2 给出了部分表情变化的人脸图像; 从图 2 可以看出, 当人的表情发生变化时,可能会引起人脸轮廓以及纹理的变化,同时由于面部肌肉的牵引,面部的特点点的位置也会随之转变;不同的表情引起面部的变化都不同, 此外, 不同的人的相同表情影响也不相同,表情对不同人的影响;采集人脸的角度多样性因此很难用统一的标准来精确划分各种人脸的角度多样性主要是指由于拍照角度的不同导致检测到的人脸图像的旋转,包括平面旋转和深度旋转;图 3 列出了部分不同角度拍照的人脸图像;从图 3 可以看出, 与表情变化对人脸图像的影响相同,拍照角度的变化同样会导致人脸轮廓的变化,除此之外, 由于角

6、度的变化,可能会导致人脸的部分特点无法被正确提取,进一步导致人脸的错误识别;遮挡问题即使是非人为有意遮挡,在实际应用时检测到的人脸图像也常常会显现如帽子、眼镜等遮挡物, 除了这些, 胡子以及刘海的变化也直接影响人脸的特点提取,图 4 举例给出了显现遮挡的部分人脸图像;当人脸图像发生遮挡时,人脸的许多信息会丢失,导致人脸识别算法出错或失效;三最近两年是人工智能的爆发年;随着人工智能的助力,人脸识别技术以其不行复制性、非接触性、 可扩展性和快速性等特点在多种生物识别技术中脱颖而出;人脸识别在安防、金融、训练等领域得到广泛应用,特别是在聪明校内应用中,门禁出入口、人员识别、消费支付,甚至开头在课堂上

7、识别同学面部表情,找出不用心的同学;例如去年,某中学使用“ 黑科技”打造“ 聪明教室”,对同学进行表情监控,以提高课堂教学效率时;但舆论普遍质疑,认为类似做法不敬重孩子人格,侵害同学隐私;前几日,旧金山市颁布的新条例打算禁止全市53 个部门使用人脸识别技术,其中就包括旧金山警察局; 人脸识别技术在美国的争议始终不断,反对者普遍认为, 假如不对这项技术进行规范, 将会为政府供应前所未有的权力来跟踪人们的日常生活,侵害人们隐私, 这与健康的民主不相容;同时,“ 美国公民自由联盟” (发觉人脸识别系统的精确性并不高;ACLU)测试了亚马逊的人脸识别系统,除了人们日常感觉到的认为,含有人脸识别技术的摄

8、像头侵害了人们的隐私外;另外,由于人脸特点信息作为高敏锐性信息,会有不法人员妄想通过不法手段猎取这些信息;虽然目前不管是政府、争论单位仍是企业越来越重视信息安全保证,但仍是存在人脸信息泄露的风险;据相关媒体报道, 今年 2 月份, 荷兰某安全争论员在社交网站上表示,中国的一家面部识别公司 SenseNets (即深网视界)未对内部数据库做密码爱护,将数据库暴露在公网上,导致超过数百万公民的个人信息数据能够不受限制被拜访;据其介绍, 此次信息泄露大事主要涉及到深网视界内部的一个 MongoDB数据库, 该数据库内含超过 250 万人的信息,包括身份证数据、照片、工作信息等;此外,该数据库仍可动态记录个人位置信息,仅 2 月 12 日至 2 月 13 日的 24 小时,就有超过 680 万个地点被记录在案;从技术层面讲, 人脸识别技术的大规模使用,人脸是无法复制的,但是基于人脸特征点的信息是以数字化信息进行储备的,相关数据库就面临着被黑客攻

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论