人脸识

人脸识别技术的真相

人脸识别是机器学习的直接应用,这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用,它可能为我们的日常生活带来了便利,但也有严重的隐私问题。人脸识别已经超过了人类的工作效率,但是,在某些应用中实际实现时还存在问题。

立足于九十年代MIT的Eigenfaces方法,人脸识别第一次成功的大规模实现是2014年Facebook的DeepFace项目,准确性在实验室条件下达到了人类水平。从2014年开始,更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。

人脸识别的应用可以分类两类:身份验证和识别。这两种场景起初都会把一组已知的主体注册到系统中(图库),在测试期间,提供一个新的主体(测试图像)。人脸验证会计算图库和测试图像之间一对一的相似性,从而确定两副图像是否是相同的主体。例如,iPhone X基于人脸的登录功能或者机场的边境检查就是使用了这样的生物特征身份认证解决方案。目前,HSBC和Ticketmaster都考虑在他们的移动应用程序中使用人脸验证。另一方面,人脸识别计算一对多的相似性,从而在预先做好识别的人物图库中正确地识别出测试图像。它的主要应用是把未标记的照片和已知的资料进行匹配。其中,执法机关会使用这项技术从人群中识别出他们感兴趣的人。

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