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2020年1月20日 星期一

Facial recognition surveillance 
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人臉辨識技術已經成為了 iPhone 等高端手機的標配,它也成為了協助警方破案的工具。《紐約時報》今天刊文,披露了美國佛羅里達州警方,是如何利用人臉辨識系統確定嫌犯的,它又有哪些缺點呢?

以下是文章全文:
美國佛羅里達州奧蘭多北部,在經過了一番高速追逐後,警方扎破了一輛被盜的道奇 Magnum 汽車的輪胎,將它逼停。他們逮捕了司機,但是無法確定他的身份。該男子沒有身份證,向自己口中塞進了一些東西後昏厥了過去。警察稱,他似乎咬掉了自己的指紋。

於是,調查人員不得不求助,該郡最古老和最龐大的人臉辨識系統之一:一個在近 20 年前開始在皮尼拉斯郡 (Pinellas) ,運作的全州範圍內人臉辨識項目。20 年前,執法部門剛剛開始使用人臉辨識技術。

警察在一個龐大數據庫內,搜索這名男子的照片,發現了一個可能匹配的男子。這樁發生在 2017 年的案件,成為了皮尼拉斯郡人臉辨識系統,自 2014 年以來, 400 多個成功辨識嫌犯案例中的一例。

《紐約時報》對這些佛羅里達州人臉辨識記錄進行了復查,是迄今為止對一家當地執法部門人臉辨識系統最全面的分析,從中可以一窺人臉辨識技術的潛力和局限性。

人臉辨識的潛力和局限性
佛羅里達州警察稱,他們一個月要查詢這個系統 4600 次。然而,人臉辨識技術也並非靈丹妙藥。文件顯示,只有一小部分查詢能夠破解,警察對不明身份嫌犯的公開調查。當圖像清晰時,人臉辨識工具可以有效地辨識出,不予配合的被拘留者,因為嫌犯會使用來自匿名社交媒體賬戶的虛假 ID 和照片。

但是,當調查人員試圖查找,在顆粒狀的監控影片畫面中,短暫出現的嫌犯時,人臉辨識系統的作用會大打折扣。

同時,佛羅里達州人臉辨識項目,還凸顯出了外界對於新技術,可能會違反正當法律程序的擔憂。文件記錄顯示,這個系統的運作幾乎不受監督,它在法律案件中發揮的作用,也不一定會向被告披露。

儘管警察稱調查人員,不會依賴人臉辨識結果來發出逮捕令,但是文件顯示警察有時難以收集到其他證據。

「這項工具被兜售時,號稱足以準確到做各種瘋狂的事情,」喬治城大學法學院隱私和技術中心高級研究員,克萊爾·加維 (Clare Garvie) 表示,「但是它還沒達到這種水準。」

近幾年,儘管人臉辨識已經成為了手機解鎖、社交媒體標記照片的日常工具,但是它也引發了爭議。這一領域已經吸引了亞馬遜等後來者,被紐約、洛杉磯、芝加哥,和其他地方的執法部門,以及美國聯邦調查局 (FBI) 和其他聯邦機構使用。亞馬遜還向警方推廣人臉辨識技術。有關人臉辨識系統的研究數據還很少,但是 2016 年的一項研究發現,半數美國成年人,已經被納入了一個執法部門的人臉辨識數據庫。

警方辯稱,人臉辨識會讓公眾更安全。但是,舊金山等少數城市已經禁止,執法部門使用人臉辨識工具,原因是擔心用戶隱私洩露,人臉辨識技術作出錯誤匹配。公民自由擁護者警告稱,人臉辨識技術可能會遭到惡意使用。

在佛羅里達州,人臉辨識很久就成了日常治安維持的一部分。20 年前,皮尼拉斯郡警長辦公室力排眾議動,用聯邦資金來嘗試人臉辨識技術。現在,它實際上已經成為了佛羅里達州的人臉辨識服務,能夠存取 3000 多萬張圖像,包括司機駕照、嫌犯照片、青少年預約照片。

「人們認為它是新鮮事物,」皮尼拉斯郡警長鮑勃·谷奧地利 (Bob Gualtieri) ,在談到人臉辨識技術時稱,「但是大家現在才用的技術,我們在很久之前就用上了。」

單靠人臉辨識能行嗎?
目前為止,只有一家美國法院就執法部門,對於人臉辨識的使用作出了判決,這愈加令人相信被告的知情權是有限的。

2015 年,威利·艾倫·林奇 (Willie Allen Lynch) 被指控,銷售了價值 5000 萬美元的霹靂古柯鹼,因為皮尼拉斯郡的人臉辨識系統,暗示他就是可能的嫌犯。林奇辯稱,他被錯認為了嫌犯,並尋求獲取其他可能與嫌犯匹配的圖像。佛羅里達州上訴法院駁回了他的請求,判他入獄 8 年。

任何被作為呈堂證供的技術,發現應該透過特別聽證會進行分析,但是人臉辨識結果,從未被認為可靠到足以承受住這種質疑。然而,在更可靠的司法鑒定技術,未得到司法審查前,人臉辨識結果依舊能夠在調查中發揮了很大作用。


皮尼拉斯縣警長辦公室的人臉辨識系統

在哪些調查材料必須與被告分享問題上,美國各州的法律和法院規定各有不同。這使得一些執法部門官員辯稱,他們無須披露人臉辨識的使用。

在一些佛羅里達州案件中,人臉辨識技術並未在初始逮捕令,或法庭書面陳述中被提及。相反,警探在法庭文件中指出了「調查手段」或者「確認嘗試」,並在皮尼拉斯郡文件記錄中,把這些案件列為了人臉辨識應用的成功。辯護律師在接受採訪時稱,人臉辨識的使用有時,會在開示程序 (discovery process) 的尾聲提及,但不一定。

艾梅·懷恩特 (Aimee Wyant) 是覆蓋皮尼拉斯郡的司法巡回區,高級助理公共辯護律師。她表示,辯護律師應該知曉調查中用到的所有資訊。「一旦警察找到了嫌犯,他們就會像狗叼著骨頭一樣,這是他們的嫌犯,」懷恩特稱,「那麼,我們必須弄明白他們是如何發現嫌犯的?」

佛羅里達州和其他地方的執法部門官員強調稱,不應依賴人辨識技術來實施抓捕。「單靠電腦比對技術,不能逮捕任何人,」紐約警察局局長詹姆斯·奧尼爾 (James O’Neill) 在去年 6 月份表示。

在大多數佛羅里達州案件中,調查人員都遵循了類似指導原則。但是法庭文件記錄顯示,在少數案件中,人臉辨識是警方實施逮捕的主要依據。

例如去年 4 月,一位負責調查一款 80 美元手機被盜案的塔拉哈西警官,獲得了一張商店監控圖像,並從人臉辨識系統中,找到了可能與之比對的嫌犯。她在法庭文件中寫道,自己回看了監控影片,確認了嫌犯的身份。

一位警察局發言人暗示,嫌犯的確認經過了人臉比對系統的對照。「我們不會只是說 ‘就是他’,甚至不會去調查,」她表示,「這是一張非常清晰的照片。」本案正在審理中。

「點名遊戲」成歷史
皮尼拉斯郡的人臉分析比較,和檢查系統 的啓動,始於眾議員比爾·楊 (Bill Young) 在 2000 年安排的一筆 350 萬美元的聯邦撥款。比爾·楊是佛羅里達州共和黨人,他領導了眾議院撥款委員會。

其他州的執法部門,對於人臉辨識系統的早期測試結果並不理想,例如加州在四年內只依靠人臉辨識系統逮捕了一人。不過,人臉辨識技術的潛力依舊誘人。

皮尼拉斯郡對於人臉辨識技術的初次使用,計劃是把它用於當前監獄的臉部照片系統。911 發生後,FACES 項目被擴大到了機場。最終,皮尼拉斯郡警察能夠在巡邏時,把用數位相機拍攝的照片,上傳到系統中。

皮尼拉斯郡警長辦公室稱,在該郡 2014 年開始承擔年度維護成本以前,該人臉辨識項目,獲得了逾 1500 萬美元的聯邦撥款,現在大約每年 10 萬美元。

佛羅里達州根據人臉辨識系統實施,逮捕的首例案件發生在 2004 年。根據當地媒體當時的報導,一位因為違反緩刑條件被追捕的女子,向警察提供了一個假名字。

隨著 FACES 的使用擴大到全州,圖像庫融合了駕照系統,逮捕案例越來越多。到 2009 年時,皮尼拉斯郡警長辦公室,已經把近 500 次逮捕,歸結於人臉辨識系統。到 2013 年時,這一數字逼近了 1000。只有少數案例對外公佈。

最新數據顯示,皮尼拉斯郡人臉辨識系統,自 2014 年以來,成功在 400 多個案件中,辨識出了嫌犯。但是,這個數據存在缺陷:並不是所有成功辨識案例,都被記錄在案,存在疑問或者遭到否定的結果,也沒有被記錄。

不過,再加上相關法院文件,大約半數的案件記錄,能夠輕鬆查到。最新的人臉辨識案件清單,還分析了人臉辨識最適合,協助解決商店行竊、偽造支票,以及身份欺詐這些犯罪案件。

在這一連串案件中,警察都在尋求身份檢查。「我們把它稱之為 ‘點名遊戲’,」警長谷奧地利表示,「我們會在大街上攔下某個人,他們會說,‘我叫約翰·多伊’(John Doe),我沒帶任何身份證明。」

在大約 36 個法院案件中,儘管圖像模糊,但是人臉辨識依舊發揮了重要作用。其中接近 20 個案件涉及小偷小摸,其他案件則更為嚴重。

警方利用人臉辨識確定搶劫案嫌犯

皮尼拉斯郡的文件記錄顯示,在 2017 年希爾斯伯勒郡附近的一處 ATM 機,發生了持槍搶劫案後,調查人員使用人臉辨識技術鎖定了嫌犯。他們把 ATM 機的監控影片,拿給嫌犯的女友看,後者確定了嫌犯身份。嫌犯隨後認罪。

在近 20 起皮尼拉斯郡人臉辨識案件中,調查人員在試圖確認,無法知道自己身份的人,例如阿爾茲海默症的病人和謀殺案受害者。皮尼拉斯郡警長辦公室稱,人臉辨識技術有時還會被用於協助確認證人。

人臉辨識技術在破案領域的一些最先進應用,並未展示出積極成果,已經被放棄,例如在機場的使用。

圖像品質是關鍵
「這取決於圖像品質,」皮尼拉斯郡警長辦公室,協助營運人臉辨識系統的技術支持專家,傑克·羅伯托 (Jake Ruberto) 表示,「如果你在系統中輸入的是無用資訊,得到的也是無用的結果。」

FACES 系統由法國公司 Idemia 開發,後者的原型算法也在美國國家標準,與技術研究院的近期多項測試中表現優異。但是,執法部門使用的 FACES 系統不一定包含最新算法。例如,皮尼拉斯郡所使用的 FACES 系統,上一次大幅更新還是在 2014 年,但是該縣一直在評估其他更新產品。Idemia 不予置評。

近幾年,優秀人臉辨識技術的升級令人震驚。在政府測試中,人臉辨識算法能夠與擁有 160 萬張臉部照片的數據庫作對比。2010 年,人臉辨識系統在理想條件下的錯誤率,略低於 8%。這裡的理想條件指的是照明充足、高解析度、前臉照片。到了 2018 年時,這一錯誤率已降至 0.3%。但是在監控影像條件下,執法部門無法指望人臉辨識,達到這麼高的可靠性。

也許,人臉辨識技術最大的爭議,在於它在辨識不同種族人群時的不穩定表現。美國國家標準與技術研究院,去年 12 月發佈的測試數據顯示,在評估黑人女性的圖像時,政府調查所使用的人臉辨識系統類型更容易出錯。佛羅里達州執法官員稱,該技術的表現,並不表示它存在某種程度的種族偏見。

皮尼拉斯郡和其他地方的官員,還強調了人工審核的作用。但是,借助護照圖像進行的測試發現,人類審核員也很難在類似的人臉辨識結果中,確認出正確的那個人。在這些測試中,護照系統員工常常會選錯。

品質較差的圖像,導致了比對的錯誤。照明條件昏暗、臉部扭向一定角度,以及使用棒球帽或太陽鏡,進行的輕度偽裝,會影響人臉辨識的準確性。

在一些公民自由法律更嚴的國家,人臉辨識技術的缺點暴露無遺,尤其是在被用於在人群中發現罪犯時。英國倫敦擁有龐大的閉路電視攝影機網路,但是一項人臉辨識研究發現,該系統在測試時完成了 42 次比對,但是只有 8 次是被證明準確的。

皮尼拉斯郡前任和現任官員表示,他們對於這一結果毫不驚訝。「如果你想調查銀行搶劫案和便利店搶劫案,人臉辨識技術並不管用,」吉姆·梅恩 (Jim Main) 表示,他曾負責皮尼拉斯郡警長辦公室的人臉辨識項目技術部分,在 2014 年退休,「你不可能說 ‘停一下,讓我找到你的照片’。」


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