德國(guó)研究者發(fā)明的人臉識(shí)別算法無(wú)需看到照片中的面部也能實(shí)現(xiàn)較高的身份識(shí)別準(zhǔn)確率。

　　人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)引起了人們對(duì)于隱私的擔(dān)憂，而隨著相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步，它所制造的隱私問(wèn)題只會(huì)愈發(fā)嚴(yán)峻。如果說(shuō)僅憑一張照片就識(shí)別當(dāng)中人物身份的能力在掌權(quán)者和普通公民之間制造了嚴(yán)重的不平衡，那最新亮相的“無(wú)臉識(shí)別系統(tǒng)（FRS）”則徹底摧毀了僅有的那一點(diǎn)平衡。

　　無(wú)臉識(shí)別系統(tǒng)是德國(guó)薩爾布呂肯馬克斯普朗克研究所發(fā)明的一項(xiàng)技術(shù)，目的是通過(guò)不完美——模糊或被阻擋——的圖像來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別。這套系統(tǒng)會(huì)使用一套被阻擋和不被阻擋的圖像來(lái)訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其發(fā)現(xiàn)目標(biāo)頭部和身體的相似之處。

　　測(cè)試發(fā)現(xiàn)，這種算法的準(zhǔn)確率相當(dāng)高。在看過(guò)一張面部未被阻擋的照片之后，它能以69.6%的準(zhǔn)確率識(shí)別出面部被阻擋照片當(dāng)中的同一個(gè)人。而如果面部照片數(shù)量增加到10張，那準(zhǔn)確率將攀升至91.5%。

　　但是，這項(xiàng)技術(shù)也存在自己的局限性。如果一個(gè)人的面部被涂黑，那準(zhǔn)確率將下降至14.7%，但即便這樣也要比人類判斷更準(zhǔn)確。

　　至于它所引發(fā)的隱私擔(dān)憂，研究者是這樣回應(yīng)的：

　　“從隱私的角度看，這項(xiàng)技術(shù)所呈現(xiàn)出的結(jié)果的確會(huì)引發(fā)擔(dān)憂。但類似未被披露的系統(tǒng)很有可能已經(jīng)被投入使用了。我們認(rèn)為，計(jì)算機(jī)視覺(jué)社區(qū)有責(zé)任去量化和傳播用戶在線分享照片所存在的隱私問(wèn)題。”