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多伦多大学开发反人脸识别系统辨认成功率降

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来源: 作者: 2019-05-17 01:15:19

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刷脸 ,作为一种个人身份鉴别技术,在深度学习等技术的护持下精度得以苹果外接电源保护壳拆解内置1877mAh电池(1)
大幅提升,在LFW上,各大玩家在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中提交的成绩普遍能够达到99.5%以上。

人脸辨认技术日益成熟的背后,作为自带AI落地基因的安防行业(数据大、高试错容忍度),这几年,天工程广泛铺开、智能系统全局运用,城市秩序得到了更加高效的管理和防护,民生需求得到了更加及时的处理和反馈,违背乱纪的行为能被精准辨认和处罚。

与此同时,人脸辨认系统的应用也颇受争议。

在大洋彼岸的美国,亚马逊因向美国执法机构提供人脸识别技术而遭到某联盟的谴责。该联盟表示, 亚马逊以十分低廉的价格向美国警方提供人脸辨认服务,可能会致使美国公民的私人数据被滥用及隐私遭到侵犯 。

在他们看来,将人脸识别技术应用到前端视频监控摄像机上,可能会打破隐私及实用性之间的平衡。假定美国警方有若干台这样的安防摄像机,同时拥有可疑人员的 黑名单 照片库,那末其他任何人如果与这些可疑人员有一些相像,一旦进入警察的安防摄像机的镜头之内,都有可能遭到警务人员的盘问。而大多数美国人不希望生活在那样的世界里。

从这来看,技术运用的双刃剑在人脸识别的落地上就得以体现,且不说人脸辨认技术发展对人类来说优多(安全)还是劣多(隐私),硬币抛下落地的可能性还是得到了平衡。

近日,多伦多大学教授Parham Aarabi和他的研究生Avishek Bose开发了一种算法,通过对图象进行 光转换 ,可以动态地破坏人脸辨认系统。

与上述联盟控诉亚马逊的理由一样,这位大学教授也斟酌到了隐私问题, 随着人脸辨认技术愈来愈先进,个人隐私成为了一个真正急需解决的问题,这就是反人脸辨认系统被研发的缘由,也是该系统的用武之地。

根据Aarabi的说法,他们主要采取了对抗训练(ad京东“入驻”工商局如此“联合办公”方便了谁?
versarial training)技术,使得两个神经络相互对抗,一个神经络从数据中获得信息(人脸数据),另一个神经络试图去破坏第一个神经络执行的任务。

据悉,他们的算法是在包括不同种族,不同光照条件和背景环境下的超过600张人脸照片的数据集上进行训练的(业界标准库),两个神经络相互对抗会发形成一个实时的 过滤器 ,它可以应用到任何图片上。由于它的目标 图像中的单个像素是特定的,改变一些特定像素,肉眼是几乎没法察觉的。比如说检测络正在寻找眼角,干扰算法就会调剂眼角,使得眼角的像素不那么显眼。算法在照片中造成了非常微小的干扰,但对检测器来说,这些干扰足以欺骗系统。

此前多年,这些算法必须由人类去定义,现在的神经络可以自主学习。目前我们的算法将人脸辨认系统中被检测到的人脸的比例下降到了0.5%。我们希望在APP或站上提供这类神经络系统,这是一个非常有意思的领域,有着非常大的潜力市场, Aarabi教授说道, 另外研究报告也将在2018年IEEE国际多媒体信号处理研讨会上发表 。

其实,破坏人脸识别产品识别率的产品并不少见。早在2016年,卡内基梅隆大学的研究人员就设计了一种眼镜框,可以误导面部识别系统,使其产生毛病的识别。

该类软件在学习人脸的模样时,它非常依靠于特定的细节,如鼻子和眉毛的形状。卡内基梅隆大学打造的眼镜并不只是覆盖那些脸部细节,还会印上被计算机认为是人脸细节的图案。雷锋雷锋

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