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美国人脸识别技术的应用已经开始向公共安全方向深入发展
2018-06-20

人脸识别是一种利用人脸识别或验证个体身份的方法。人脸识别系统可以用于识别照片、视频或实时的人。执法也可以使用移动设备来识别警察停止时的人。但是人脸识别数据容易出错,这可能会牵涉到人们没有犯过的罪行。面部识别软件在识别非裔美国人和其他少数民族、妇女和年轻人时尤其糟糕,经常错误地识别或未能准确识别,对某些群体产生了不适当的影响。此外,面部识别已被用于目标人参与保护语音。在不久的将来,人脸识别技术将变得更加普遍。它可以用来跟踪个人在世界上的运动,如自动车牌阅读器追踪车牌号码的车辆。

人脸识别系统使用计算机算法来识别人脸的特定细节。这些细节,如眼睛之间的距离或下巴的形状,然后被转换成数学表示,并与收集在面部识别数据库中的其他面部的数据进行比较。关于特定人脸的数据通常被称为人脸模板,并且与照片不同,因为它的设计仅包括可以用来区分一张脸和另一张脸的某些细节。一些人脸识别系统,而不是积极地识别一个未知的人,被设计来计算未知的人和存储在数据库中的特定脸部模板之间的概率匹配分数。这些系统将提供几个潜在的匹配,按正确识别的可能性排序,而不是仅仅返回单个结果。人脸识别系统在挑战性条件下识别人的能力各不相同,例如光线差、图像质量低、视角次佳(例如从上面拍摄的照片中看不见的人)当涉及到错误时,有两个关键概念需要理解:“假阴性”是指当人脸识别系统无法将人脸与事实上包含在数据库中的图像相匹配时。换句话说,系统将错误地返回零结果以响应查询。“假阳性”是当脸部识别系统将人脸与数据库中的图像相匹配时,但这种匹配实际上是不正确的。这是当一名警官提交一张“乔”的照片,但该系统错误地告诉警官,照片是“杰克”。在研究人脸识别系统时,仔细观察“假阳性”率和“假阴性”率是很重要的,因为几乎总是有一个折衷。例如,如果你使用脸部识别来解锁你的手机,那么如果系统无法识别你几次(假阴性)比系统误认你的其他人,让那些人解锁你的手机(假阳性),那就更好了。如果错误识别的结果是一个无辜的人进入监狱,那么系统应该被设计成尽可能少的假阳性。执法人员如何使用人脸识别执法机构在日常警务中越来越多地使用人脸识别。警方收集逮捕者的照片,并将其与当地、州和联邦面部识别数据库进行比较。一旦一张被捕者的照片被拍下,这张照片就可以在一个或多个数据库中继续使用,每次警察进行另一次刑事搜查时都会扫描。然后执法部门可以查询这些庞大的海量数据库,以识别从社交媒体、中央电视台、交通摄像头拍摄的照片,甚至是他们在野外拍摄的照片中的人物。面部也可以实时地与涉嫌非法活动的人的“热名单”进行比较。移动人脸识别允许官员使用智能手机、平板电脑或其他便携式设备在现场拍摄驾驶员或行人的照片,并立即将该照片与一个或多个人脸识别数据库进行比较,以尝试识别。例如,在圣地亚哥,一个名为TACIDs(战术识别系统)的程序允许来自近25个机构的执法人员停止街道上的人,使用他们的平板电脑或手机拍摄他们的照片,并对该县的MUGHOT数据库运行图像。人脸识别已被应用于机场、边境口岸和奥运会等活动中。脸部识别也可以用于私人空间,如商店和体育场馆,但不同的规则可能适用于私人。
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