近日“人臉識別一定要穿上衣服”的話題引發(fā)熱議。在人們看來,人臉識別當然是識別人臉。但實際上,人臉識別圖像上顯示的是人臉,不過后臺能夠看見的畫面已不局限在人臉范圍。人臉識別技術存在明顯的安全漏洞,對社會和財產安全存在重大隱患,亟須進行系統(tǒng)性的安全排查和
近日“人臉識別一定要穿上衣服”的話題引發(fā)熱議。在人們看來,人臉識別當然是識別人臉。但實際上,人臉識別圖像上顯示的是人臉,不過后臺能夠看見的畫面已不局限在人臉范圍。這樣的人臉識別采集圖像,的確有“說話不算數”之嫌。進一步說來,如此人臉識別的App在法律上也涉嫌越權或者侵權。
這個話題之所以引發(fā)熱議,就是大多數App用戶在使用人臉識別功能時,以為僅提供了面部信息,這也是基于“人臉識別”這個概念的基本認知,可以說是常識上的。但行業(yè)內對人臉識別的認知卻不同,認為“攝像頭拍到全入鏡是常識”,還聲稱“用戶應具風險意識”,這種辯解是難以令人接受的。
人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統(tǒng)成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。
人臉識別作為一種易用性強的生物特征驗證技術,目前在政務、安防、金融、生活消費等行業(yè)都有著廣泛應用。人臉識別技術存在明顯的安全漏洞,對社會和財產安全存在重大隱患,亟須進行系統(tǒng)性的安全排查和堵漏。
據天眼查專業(yè)版數據顯示,我國目前共有超過6500家人臉識別相關企業(yè),近50萬家監(jiān)控設備相關企業(yè)。其中近2萬家監(jiān)控設備相關企業(yè)產生過法律訴訟,另外超7萬家監(jiān)控設備相關企業(yè)出現過經營異常,6500多家監(jiān)控設備相關企業(yè)曾遭到行政處罰,2600多家相關企業(yè)有嚴重違法行為。
作為前沿科技,人臉識別技術近年來被廣泛應用于城市安防、支付轉賬等領域,呈現加速落地趨勢。然而去年以來,國內外抵制人臉識別的現象愈發(fā)突出,由于信息泄露風險大、安全漏洞難消除等問題,人臉識別的落地應用正面臨重重阻力。
隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高,人臉識別技術將應用在更多的領域。人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術,以求遠距離快速確認人員身份,實現智能預警。人臉識別技術無疑是最佳的選擇,采用快速人臉檢測技術可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數據庫進行實時比對,從而實現快速身份識別。
毋庸置疑,隨著技術變革和應用需求不斷提升,人臉識別的應用將有廣闊空間,但其所遭遇的困境,也一定程度反映新技術尚有很長的路要走。
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