微軟總裁兼首席法務官布拉德·史密斯也在其博文中表示：“考慮到這項技術被濫用的可能性和廣泛的社會影響 ， 政府在人臉識別方面的立法似乎顯得尤為重要 。 ”
“看好我們的臉” ， 公民應多一些戒備與防范意識 ， 企業(yè)多一些技術層面的保障措施 ， 監(jiān)管也須及時跟進 。 業(yè)內人士也建議 ， 政府應從管理者角度 ， 通過立法方式強化面部識別領域的監(jiān)管力度 ， 保障公民個人信息安全；相關行業(yè)、企業(yè)應提升應用軟件等載體及儲存設備的安全技術水平 ， 提升網絡安全意識 ， 避免公民隱私信息泄露或遭非法轉賣；非必要的隱私數(shù)據不應采集 。 當前 ， 人臉識別技術的開發(fā)仍有巨大拓展空間 ， 國家有必要在數(shù)據共享和開放上加大引導力度 ， 促進技術發(fā)展 。 另一方面 ， 人臉識別技術在逐漸走向成熟 ， 應用將越來越多 ， 識別技術的各類標準 ， 特別是保護公民隱私的標準應盡快出臺；相關行業(yè)及企業(yè)需擔負起社會責任 ， 主動積極地規(guī)范行業(yè)標準 ， 自覺維護采集、儲存的公民隱私數(shù)據安全等 。
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人臉識別技術知多少
目前 ， 國內外人臉識別技術發(fā)展速度加快 ， 技術路徑也比較多 。 何東昌介紹說 ， 主流的人臉識別技術基本上可歸結為五類 。
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)據庫中所有模板進行匹配 ， 選取匹配最相似的模板圖像作為待處理圖像的分類 。 不過 ， 由于數(shù)據庫中每個人的模板圖片數(shù)量有限 ， 不可能涵蓋現(xiàn)實中所有的復雜情況 ， 簡單的模板匹配只利用了相關信息 ， 對背景、光照、表情等非相關信息非常敏感 。 因此 ， 該方法只適用于理想條件下的人臉識別 ， 并不適合應用于實際場景 。
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 。 通過對這些部件形狀的對比、部件間位置的檢測 ， 從而實現(xiàn)人臉識別 。 與基于模板匹配方法相似 ， 形狀、距離等信息并不能表達出圖像中的姿態(tài)、表情等非線性因素 ， 導致該方法的可靠性和有效性較低 。
基于人工神經網絡的方法直接使用圖像像素點作為神經網絡的輸入 ， 通過模擬人腦神經元工作機制 ， 可學習到其他方法難以實現(xiàn)的隱性人臉特征表示 。 而且神經網絡擁有非線性激活函數(shù) ， 使得網絡對人臉圖像中的非線性因素和關系有一定的表達能力 。
基于稀疏表示的人臉識別方法中 ， 稀疏表示用的“字典”直接由訓練所用的全部圖像構成 ， 無需經字典學習 。
【人臉識別突飛猛進 更要看好“我們的臉”】最后一種是基于深度學習的人臉識別方法 。 其核心內容是逐層訓練的網絡結構 ， 每層使用的是自編碼神經網絡 ， 自編碼神經網絡主要包括對數(shù)據編碼和解碼兩部分內容 。 通過編碼、解碼實現(xiàn)對輸入數(shù)據的無監(jiān)督學習 ， 辨識能力隨數(shù)據增長逐步提高 。 （李禾）
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