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人臉識(shí)別突飛猛進(jìn) 更要看好“我們的臉”( 二 )

小知識(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)面部識(shí)別科普匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


微軟總裁兼首席法務(wù)官布拉德·史密斯也在其博文中表示：“考慮到這項(xiàng)技術(shù)被濫用的可能性和廣泛的社會(huì)影響 ， 政府在人臉識(shí)別方面的立法似乎顯得尤為重要 。 ”
“看好我們的臉” ， 公民應(yīng)多一些戒備與防范意識(shí) ， 企業(yè)多一些技術(shù)層面的保障措施 ， 監(jiān)管也須及時(shí)跟進(jìn) 。 業(yè)內(nèi)人士也建議 ， 政府應(yīng)從管理者角度 ， 通過(guò)立法方式強(qiáng)化面部識(shí)別領(lǐng)域的監(jiān)管力度 ， 保障公民個(gè)人信息安全；相關(guān)行業(yè)、企業(yè)應(yīng)提升應(yīng)用軟件等載體及儲(chǔ)存設(shè)備的安全技術(shù)水平 ， 提升網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí) ， 避免公民隱私信息泄露或遭非法轉(zhuǎn)賣；非必要的隱私數(shù)據(jù)不應(yīng)采集 。 當(dāng)前 ， 人臉識(shí)別技術(shù)的開(kāi)發(fā)仍有巨大拓展空間 ， 國(guó)家有必要在數(shù)據(jù)共享和開(kāi)放上加大引導(dǎo)力度 ， 促進(jìn)技術(shù)發(fā)展 。 另一方面 ， 人臉識(shí)別技術(shù)在逐漸走向成熟 ， 應(yīng)用將越來(lái)越多 ， 識(shí)別技術(shù)的各類標(biāo)準(zhǔn) ， 特別是保護(hù)公民隱私的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)盡快出臺(tái)；相關(guān)行業(yè)及企業(yè)需擔(dān)負(fù)起社會(huì)責(zé)任 ， 主動(dòng)積極地規(guī)范行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) ， 自覺(jué)維護(hù)采集、儲(chǔ)存的公民隱私數(shù)據(jù)安全等 。
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【人臉識(shí)別突飛猛進(jìn) 更要看好“我們的臉”】人臉識(shí)別技術(shù)知多少
目前 ， 國(guó)內(nèi)外人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展速度加快 ， 技術(shù)路徑也比較多 。 何東昌介紹說(shuō) ， 主流的人臉識(shí)別技術(shù)基本上可歸結(jié)為五類 。
其中 ， 基于模板匹配方法是將待處理的人臉圖像直接與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有模板進(jìn)行匹配 ， 選取匹配最相似的模板圖像作為待處理圖像的分類 。 不過(guò) ， 由于數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)人的模板圖片數(shù)量有限 ， 不可能涵蓋現(xiàn)實(shí)中所有的復(fù)雜情況 ， 簡(jiǎn)單的模板匹配只利用了相關(guān)信息 ， 對(duì)背景、光照、表情等非相關(guān)信息非常敏感 。 因此 ， 該方法只適用于理想條件下的人臉識(shí)別 ， 并不適合應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景 。
基于幾何特征的方法 ， 即人的面部有形狀和大小都不相同的部件 ， 如鼻子和嘴巴等 。 通過(guò)對(duì)這些部件形狀的對(duì)比、部件間位置的檢測(cè) ， 從而實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 。 與基于模板匹配方法相似 ， 形狀、距離等信息并不能表達(dá)出圖像中的姿態(tài)、表情等非線性因素 ， 導(dǎo)致該方法的可靠性和有效性較低 。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法直接使用圖像像素點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入 ， 通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元工作機(jī)制 ， 可學(xué)習(xí)到其他方法難以實(shí)現(xiàn)的隱性人臉特征表示 。 而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有非線性激活函數(shù) ， 使得網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉圖像中的非線性因素和關(guān)系有一定的表達(dá)能力 。
基于稀疏表示的人臉識(shí)別方法中 ， 稀疏表示用的“字典”直接由訓(xùn)練所用的全部圖像構(gòu)成 ， 無(wú)需經(jīng)字典學(xué)習(xí) 。
最后一種是基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法 。 其核心內(nèi)容是逐層訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ， 每層使用的是自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括對(duì)數(shù)據(jù)編碼和解碼兩部分內(nèi)容 。 通過(guò)編碼、解碼實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) ， 辨識(shí)能力隨數(shù)據(jù)增長(zhǎng)逐步提高 。 （李禾）

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