Next Gen Facial Recognition May See Through Disguises
下一代臉部辨識可以看穿偽裝
隨著我們世界上攝影機數量的急劇增加，臉部辨識正在迅速發展。臉部辨識是一種生物特徵臉部指紋，其中人工智慧以數學方式映射個人的臉部。然後將該臉印儲存在數據中。之後，可以使用深度學習將儲存的數據，與即時或數位圖像進行比較，以驗證某人的身份。
臉部辨識可以整合到任何有攝影機的地方。因此，臉部辨識的應用數量正在迅速成長，從安全到零售，從消費電子產品到政府服務。人臉辨識正迅速成為生物特徵認證的主要形式。然而，這並非沒有危險，舊金山是第一個剛剛提議，禁止任何城市部門使用臉部辨識的城市。
由於與之相關的明顯隱私問題，舊金山計劃禁止臉部辨識。特別是如果你重視自己的隱私，你可能希望對數據的使用方式有所控制。畢竟，你的臉部指紋是數據，並且這些數據的儲存方式和位置通常不清楚。在中國，他們將人臉辨識提升到了一個全新的水準。對於許多西方人來說，這個水準會被認為是極其可怕的。但讓我們先看看臉部辨識的一些商業應用。
人臉辨識在商業中的商業應用
獲取臉部指紋並將其與數據庫匹配包括 3 個步驟：
- 透過影像或照片即時或數位捕捉人臉圖片；
- AI 將讀取臉部的幾何形狀，以確定獨特的面部特徵。這由各種標誌物組成，例如你的眼睛之間的距離。
- 臉部簽名是一個數學公式，可以很容易地與現有的臉部指紋進行比較。給出機率分數以確定臉部特徵與所示臉部的比對程度。
由於人工智慧的飛速發展，人臉辨識有了很大的進步。因此，它現在被用於各種領域：
政府和臉部辨識
政府是臉部辨識的忠實擁護者，因為它簡化了他們尋找某些人的任務。在世界各地，臉部辨識技術正在機場佈署，以幫助人們在沒有登機牌的情況下登機，或者允許人們在沒有海關的情況下進入一個國家。在登機或抵達某個國家/地區時掃描乘客的臉部，然後將其與基於雲的數據庫進行比對。通常，比對可以在幾秒鐘內完成。這應該會顯著減少機場的等待時間。
零售和人臉辨識
臉部辨識可用於零售店，以檢測潛在小偷的可疑行為。訪問者被掃描，然後將臉部指紋與犯罪數據庫進行核對。如果匹配度足夠高，商店可以採取措施密切監視商店內的這些訪客。此外，零售商可以將該技術用於行銷目的。畢竟，臉部辨識還可用於確定年齡、性別和種族等資訊。可用於店內行銷活動的資訊。更重要的是，零售商還可以使用臉部辨識來判斷訪問者對該廣告的情緒反應。他們是否表現出憤怒、快樂或其他什麼，很大程度上說明了該活動的有效性。
使用臉部辨識支付
臉部辨識是支付過程中合乎邏輯的下一步。畢竟，組織希望使這個過程盡可能無縫。非接觸式汽車幫了很多忙，但如果別人拿到你的卡，它們就不是很安全。顯然，使用臉部辨識為你的衣服付款更安全。線上支付也是如此，可以透過電腦運算的攝影機快速掃描確認。阿里巴巴和支付寶已經在試驗這一點，以使線上產品的支付更快、更安全（但來自中國的產品，是否能給廣大的世界信任？）。
臉部辨識的缺點
臉部辨識並非都是正面的，最大的問題圍繞著隱私。如果你不能再在任何地方匿名，尤其是如果該資訊落入壞人之手，那將是一個問題。駭客可能會竊取你的臉部指紋並將其用於付款、訪問安全位置或進行其他活動。其次，誰有你的臉印將是一個問題。隨著許多不同的組織使用該技術，即使不是不可能，也很難追踪你的臉部特徵。最後，沒有任何技術是 100% 完美的，人臉辨識也不是。錯誤的身份可能會給受影響的人帶來巨大的問題。這是由人工智慧的偏見造成的，這正是我們需要道德人工智慧的原因. 畢竟，臉部辨識軟體將黑人辨識為大猩猩或根本沒有辨識的例子很多。
中國在日常生活中應用臉部辨識方面尤其遙遙領先。從監控教室裡的學生看他們是否集中注意力，到檢測公車司機的疲勞，再到立即對亂穿馬路的人處以罰款。下面是關於如此大規模採用臉部辨識的影響的簡短片：
最後的想法
人臉辨識對社會有著巨大的潛力。它可以讓我們的生活更輕鬆，我們的流程更無縫。但是，如果你的臉部數據沒有得到充分保護，那麼這項技術就有很大的缺點。理想情況下，用戶應該擁有他們的臉部數據，並完全控制誰可以訪問它。但是，未來很可能會有所不同。因此，我們需要建立明確的指導方針和規則，以確保臉部辨識不能被用來對付我們。
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