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在西方世界人工智能领域中人脸识别技术与行业应用更加精准的落地
2018-11-05

人脸面部识别是一类生物特征识别,它用数学方法映射个人的面部特征,并将数据存储为人脸数据库。使用深度学习算法来比对实时捕捉或数字图像与存储的脸部图像,以便验证个人的身份。在移动设备中的高质量相机已经使得人脸识别成为认证和识别的可行选择。例如,苹果的iPhone X包括人脸识别技术,允许用户使用手机摄像头映射的面部图解锁手机。这款手机的软件采用三维建模设计,以防止被照片或口罩欺骗,可以捕捉并比较超过30000个变量。在撰写本文时,该系统可用于使用Apple Pay和iTunes Store、App Store和iBooks Store对购买进行身份验证。苹果加密和存储人脸数据在云端网络上,但认证直接发生在设备上。开发者可以使用亚马逊人工智能套件的一部分,图像分析服务来向应用程序添加面部识别和分析功能。谷歌提供了与谷歌云视觉API相似的能力。这种利用机器学习来检测、匹配和识别人脸的技术正以各种各样的方式使用,包括娱乐和营销。例如,使用脸部识别来区分玩家。在机场的智能广告现在能够识别性别,种族和大致年龄的过路人,并针对该人的人口统计广告。脸谱网使用面部识别软件对照片中的个人进行标记。每当一个人在照片上被标记时,软件就存储有关那个人面部特征的映射信息。一旦收集到足够的数据,软件就可以利用这些信息来识别出新照片中某个人的脸。为了保护人们的隐私,一个叫做照片审查的功能通知了被识别的脸谱网会员。目前,美国没有专门保护个人生物数据的法律。人脸识别系统目前正在为机场安全而研究或部署,据估计,超过一半的美国人口已经捕捉到了他们的脸谱。根据美国国土安全部,只有这样才能避免生物信息采集时国际旅行是为了避免旅行。欧洲成员国的通用数据保护规则(GDPR)确实涉及生物统计数据。

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