一款新算法:可干扰数字化脸部识别技术

加拿大多伦多大学(University of Toronto)的研究人员宣布开发出了人工智能驱动的程序,可干扰脸部识别系统。

 
人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
一款新算法:可干扰数字化脸部识别技术
该程序设计用于在像素水平精细地改变图像,干扰数字化脸部识别技术,让算法不能区分人眼看上去很相似的面孔。而且,效果很不错。多伦多大学的研究人员声称该程序能极大地限制脸部识别系统的准确度,可降低至0.5个百分点。
 
这是“对抗式”训练模型的产物。在这个模型中,一个神经网络会评价数据、产生输出,而另一个神经网络则寻找输出中的虚假数据。实际上,这对神经网络相互训练,处理包含了600张脸孔的数据库,生成脸部识别-干扰算法。
 
其目标似乎是阻碍在线脸部识别系统,例如给脸谱网带来了法律问题的相片标记程序。研究人员希望开发出一种应用程序或者网站,让用户给他们的在线图像添加一种隐形屏障,干扰脸部识别系统对这些图像的扫描。
 
这并不能有效地干扰越来越多的警察机构所采用的实时脸部识别系统。要干扰这种脸部识别,您需要一些夸张的头饰。但该程序能够有利于保护日常应用程序的用户在线隐私,至少,在目前的人工智能军备竞赛创造出能击败这种程序的脸部识别系统之前,它能有效发挥保护作用。

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发布日期:2019年03月03日  所属分类:工业控制