现在,人脸识别系统可以识别任何人,任何将脸遮住的人也一样可以。使用人工智能来描绘脸部轮廓,除了能显示出人物的身份,更能进一步帮助抓出罪犯、抗议示威人士,即便他们戴着围巾、太阳眼镜想遮掩自己。 dfi-facial-recognition-software-624x315 伪装人脸识别系统团队(Disguised Face Identification,简称 DFI)正在进行一个研究,目的是让脸部识别科技更全能。该团队称:“这是一个非常具有挑战性且难度颇高的研究项目”。

但备受争议的弊端也不少,因为系统内部可以匿名方式查看识别结果,这部分也引发隐私问题,有学者认为该系统过于专制。 dfi-facial-recognition-software-2 ▲ 伪装人脸部识别系统(DFI)透过数据测量,面对穿戴配件与衣物的对象,仍借由多点脸部轮廓来读取与识别人物。

曾在 DFI 工作的一名英国剑桥大学研究员 Amarjot Singh 提及,执法单位与其他希望捕捉罪犯的机构对这套系统都十分感兴趣,而且系统潜在的可应用范围绝对超乎想像!Singh 也率领国际团队为此系统发布一篇相关学术性论文

DFI 团队透过不断喂养“各式各样遮盖住颜面的图像”,以此训练系统深入学习 AI 脸部网络,如此训练需要依赖大量的资料库。图像当然混合了这种简单或复杂的背景,便于挑战 AI 的灵敏度与精准性。

AI 透过测量 14 个脸部关键点(facial keypoint)的距离与角度来识别,其中 10 个点为眼睛、3 个为唇部,剩下 1 个给鼻头。系统借由这些读取到的数据,来估计隐藏的脸部结构,接着拿来与曾经汇入的图像进行比较,最后揭示该人的真实身份。

每个脸部关键点都在检视整体系统框架的有效性,与其他先进的系统相比,DFI 证明了自己脸部关键点架构的优越性与分类有效性。在早期的测试阶段中,因为资料库存载的人脸图像尚缺,测试时整套流程只正确识别 56% 遮掩脸部的面孔;如果同时戴上眼镜,精确度会下降到 43%。 dfi-facial-recognition-software-3 即便遭遇了一些障碍,Singh 仍开心表示,“我们已离实现目标不远了!”DFI 也持续呼吁,期望有更多研究人员加入,以扩充并发展系统资料库的技术。 dfi-facial-recognition-software-4 (Source:arXiv.org)

然而这项研究目前仍在等待正式发行,原因来自它引发一些关于“隐私权”隐忧的争议。北卡罗来纳大学的社会学博士 Zeynep Tufekci 在 twitter 发言,认为这项 AI 研究相当专制,且集威权主义于一身。

最后,DFI 团队将在 10 月于意大利威尼斯举办的 IEEE 国际研讨会的计算机电脑工作坊(International Conference on Computer Vision Workshop,ICCVW)发布最新研究报告。

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