Naïve！帽子圍巾墨鏡，全都擋不住AI。
人工智能帶來(lái)的監(jiān)控能力，超出你的想象。十字路口的攝像頭背后，有人臉識(shí)別軟件，有些甚至具備了同時(shí)識(shí)別數(shù)千人的能力。
一項(xiàng)最新研究表明，人工智能可以用于識(shí)別戴著帽子、墨鏡或圍巾來(lái)掩飾自己身份的人。
這篇論文題為Disguised Face Identification （DFI） with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network，將發(fā)表于下月的ICCV Workshop，作者是來(lái)自劍橋大學(xué)的Amarjot Singh、印度國(guó)家理工學(xué)院的Devendra Patil、G Meghana Reddy和印度科學(xué)院的SN Omkar。
這項(xiàng)研究表明，在面部被部分遮掩的情況下，進(jìn)行人臉識(shí)別仍是有可能的。不過(guò)，提高這項(xiàng)技術(shù)的準(zhǔn)確性和可靠性仍有很長(zhǎng)的路要走。
研究人員使用深度學(xué)習(xí)算法，找出人臉上的特殊，并分析這些點(diǎn)之間的距離。研究人員拿一張被帽子和圍巾遮住的人臉照片，讓算法在5張普通照片中進(jìn)行匹配。
結(jié)果顯示，對(duì)于戴著帽子和圍巾的人，該算法識(shí)別的正確率為56%。如果人臉上還戴著眼鏡，那么正確率將進(jìn)一步下降至43%。
這些不完美的結(jié)果并不意味著論文不值得重視。
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布了兩組經(jīng)過(guò)偽裝和未經(jīng)過(guò)偽裝的人臉數(shù)據(jù)集，供其他人測(cè)試和優(yōu)化這項(xiàng)技術(shù)。而數(shù)據(jù)已被證明是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。當(dāng)深度學(xué)習(xí)算法有更多數(shù)據(jù)可分析時(shí)，它們就可以更準(zhǔn)確地識(shí)別出數(shù)據(jù)中的模式。
這個(gè)用于識(shí)別的算法在經(jīng)過(guò)掩飾的人臉上繪制14個(gè)點(diǎn)，隨后使用這些點(diǎn)之間的距離來(lái)比較這些人和其他照片。其中的重點(diǎn)是眼部周?chē)?，同時(shí)也會(huì)關(guān)注鼻尖和嘴角等區(qū)域。
這樣的取樣點(diǎn)表明，即使只佩戴大眼鏡也會(huì)迷惑算法，不過(guò)論文作者并沒(méi)有披露只佩戴眼鏡的測(cè)試結(jié)果。
此前，研究人員曾研究過(guò)利用眼鏡來(lái)規(guī)避面部識(shí)別?？突仿〈髮W(xué)的研究團(tuán)隊(duì)打印了訂制模式的眼鏡，試圖欺騙面部識(shí)別算法，使其將照片錯(cuò)誤識(shí)別為他人，例如某個(gè)明星。還有研究人員試驗(yàn)了訂制圖案的圍巾，這些圖案在機(jī)器看來(lái)就像是人臉。
不過(guò)，面部照片并不是識(shí)別某人身份的唯一方法。其他人工智能研究表明，人類(lèi)走路的方式也能起到類(lèi)似指紋的效果。研究人員利用深度學(xué)習(xí)算法，嘗試在154人中識(shí)別出某人的步態(tài)，準(zhǔn)確率高達(dá)99%。
相對(duì)于一般的人工智能研究，這項(xiàng)研究有著更重大的現(xiàn)實(shí)意義。例如，如果可以識(shí)別經(jīng)過(guò)掩飾的人臉，那么政府就可以找出持不同政見(jiàn)者或抗議者。
《紐約時(shí)報(bào)》評(píng)論員Zeynep Tufekci在Twitter上表示：“許多人都擔(dān)心，成為獨(dú)立個(gè)體的人工智能會(huì)對(duì)我們做什么。很少有人關(guān)心，權(quán)力會(huì)運(yùn)用人工智能做些什么。”
