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人脸识别潜入课堂,AI过度“入侵”如何承受隐私之重?

与国内对人脸识别大部分的正向宣传相反,由于人脸识别技术在有色人种、民族、儿童老人等维度的准确率方面存在巨大差异,人脸识别技术应用在国外的推广略显艰难。 加利福尼亚州参议院正在考虑立法禁止在警用随身摄像机中使用人脸识别软件,而旧金山监事也已经开始禁止执法部门使用这项技术。 一个明确的监管框架不仅能确保人脸识别只用于完成合法的任务,也能够帮助消费者理解这项技术的好处。让人脸识别“走上正路”,一边是法律的强势介入,而另一边则是来自民间个人的智慧。 如何保护隐私? 援引美国独立研究员Stephanie Hare的话来解释,人脸识别系统的最大问题之一是涉及到生物特征数据,也就是人体信息,这无疑与人们的隐私有关。 但是每次涉及到隐私问题,我们的担忧都会在一次集中爆发后,又迅速销声匿迹。 随着换脸软件Zao的使用热度过去,对AI教室监控产品的讨伐声结束,大概对隐私被侵犯的控诉仍然不了了之。

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亚马逊人脸识别门铃专利申请受阻,涉及隐私引群众抗议

据了解,这项门铃专利由被亚马逊收购的公司Ring提出,上面搭载有摄像头,能够识别路人的样貌并将他们的照片发送给执法机关。而现在,这一份专利引来了美国民权同盟(ACLU)的指责。 同样的,房主也能够将嫌疑人员的照片上传到系统,然后门铃的人脸识别程序将能够扫描任何从房前经过的人员。不管哪种情况,如果匹配成功,可疑人员的照片将自动发送给执法机关,那样警察就能够在数分钟内到达。” 今年5月份,亚马逊被曝一直在向执法部门推销Rekognition(图像识别系统)产品,这之后,有数百名亚马逊员工写信给CEO贝佐斯,要求他停止向警方出售人脸识别软件。 可以看出,对于向政府机构提供人脸识别产品一事,面对强烈抗议的亚马逊并没有退缩,没有像谷歌一般终止与政府的合作,而是将权利交给了政府,由后者决定如何进行使用。

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    人脸识别错误与性别分类错误相同?(CS)

    本文首次探讨了人脸分析算法错误分类的图像(例如,性别分类)是否更有可能或更少地参与导致人脸识别错误的图像对。 我们分析了三种不同的性别分类算法(一种开源和两种商业)和两种人脸识别算法(一种开源和一种商业)在代表四个人口统计组(非裔美国女性和男性,白人女性和男性)的图像集上的结果。 因此,与生成正确性别分类的图像相比,生成性别分类错误的图像确实产生了不同的识别错误模式,更好的(假匹配)和更坏的(假非匹配)。 人脸识别错误与性别分类错误相同.pdf

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    你觉得人脸识别智能锁方便? | 拔刺

    今日拔刺: 1、你觉得人脸识别智能锁方便? 2、无人驾驶是否涉及伦理问题? 3、如何看待郭台铭痛批三星:再伟大也不会有百年基业? 本文 | 2156字 阅读时间 | 6分钟 你觉得人脸识别智能锁方便? 技术足够完善的话,人脸识别智能锁肯定是方便的。 我们开锁的方式有很多,过去我们用的还是实体锁,需要用钥匙或者密码才能打开。 随着人工智能的发展,人们又开发出了越来越多的智能锁,最近的就是人脸识别了。 人脸识别解锁的功能已经在多款手机上都已经实现,将其应用到生活场景中最大的好处就是马虎的朋友们不用再担心找不到钥匙或者忘记密码了,也不用担心音色变化开不了语音锁。 任何事情不管是有没有人的参与,只要是与人有关,就必然涉及到伦理问题,而伦理问题涵盖的范围甚至可以小到人能不能吃排泄物这种小事情上。咳咳,扯的有点远了。

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    你知道人脸识别技术是如何实现的

    人脸识别,一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。近年来,随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后,人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点。 人脸识别技术经常听,但你知道它是如何实现的人脸识别技术包含三个部分: 人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法: 1、考模板法。 人脸识别的制约因素 在进行人脸识别的时候,也存在一些难题,比如人的姿态、光照、遮挡等都会对人脸识别造成影响。 1、光照。 光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。比如光线太亮,会使面部特征弱化,导致难以识别人脸。 2、表情、姿态。 面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化,影响面部识别的准确率。姿态也是一样,如果一个人侧过脸,只露出部分面部,人脸识别系统就会认不出来啦。 3、遮挡。

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    人脸识别再遭禁令:隐私与偏见争议未休,美国又一州禁用面部识别软件

    机器之心报道 参与:蛋酱 今天,人脸识别技术似乎正面临着前所未有的困境。 ? 据外媒报道,纽约州立法机构刚刚通过了一项法令,禁止在学校中使用人脸识别和其他生物特征识别技术,直至 2022 年。 尽管洛克波特市学区的隐私权政策表明,监视列表中并不包括学生,数据库中也只包含具有潜在威胁性的非学生人士,但被纳入监视系统的名单最终决定权在于学区负责人。 据相关报道,学校的董事主席 John Linderman 也未保证,学生的图像永远不会被纳入系统。 2019 年 5 月,旧金山城市监督委员(Board of Supervisors)以投票方式通过法令,禁止政府机构购买和使用人脸识别技术,成为全球首个禁用人脸识别技术的城市。 技术能够永远中立?越来越广泛的应用,也带来了越来越多的质疑。今天,人脸识别技术似乎正面临着前所未有的困境。

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    分分钟破解人脸识别、声纹验证、银行卡密码……人工智能真的统治人类

    从手机扫码支付、智能穿戴设备,到人脸识别的无人店、人工智能机器人,互联网的应用日新月异,深刻改变着我们每一个人的工作和生活。 但是,如果有黑客瞄上了你的设备,盗取信息,为所欲为,那你的生活还能安全? 不靠整容、不换照片,2分半钟破解人脸识别门禁系统。 半月谈记者在现场看到,评委在一台人脸识别门禁系统中录入自己的脸,只有这张脸才能打开门禁。 tyy解释说,人脸识别系统并不是万无一失。 她通过wifi进入门禁系统,利用系统漏洞直接获取控制权限、修改人脸信息,把设备中存储的评委人脸换成了自己的脸。 这也意味着可以用任意人脸来“蒙骗”人脸识别系统,打开门禁。 “芝麻开门”变成“西瓜开门”,你的声音并非“唯一”。 黑科技带领人类进入激动人心的崭新时空,同时也给人类带来恐慌: 人会被机器取代?机器统治人类?或者,最让人不安的就是人类自己?

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    AI人脸检测和人脸识别是一个概念?有什么区别?

    人脸检测算法通常从搜索人眼开始——这是最容易检测的特征之一。然后该算法可能尝试检测眉毛、嘴巴、鼻子、鼻孔和虹膜。 由于姿势、表情、位置和方向、肤色和像素值、眼镜或面部毛发的存在以及相机增益、照明条件和图像分辨率的差异等因素的可变性,检测图片中的人脸可能很复杂。 虽然人脸检测提供比手动识别过程更准确的结果,但它也更容易被外观或相机角度的变化所干扰。 潜在的隐私泄露。人脸检测技术为协助公安等部门追踪罪犯等提供了巨大的帮助。 然而,由于开发门槛不高,技术滥用也存在隐私泄露问题,必须制定严格的法规,以确保公平使用该技术并符合人类隐私权。 此外,人脸检测可用于帮助确定图像的哪些部分需要模糊以确保隐私

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    拒绝脸盲,7天挑战人脸识别技术,你敢来

    人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。尽管人脸识别曾经只是出现在科幻电影里的“黑科技”,但如今,它早已进入到现实生活的各行各业,在实际场景中被广泛运用。 在ATM机上通过人脸识别进行取款、国家司法考试用人脸识别技术验证考生身份、在地铁等人流密集地将人脸识别应用于反恐活动、利用人脸识别在边检处推行自助通关……可以说,它涉及到社会运作的多个领域,为识别个人身份提供了高效的技术支持 常规情况下人脸识别特指人脸识别技术或系统,而作为技术人员的我们,其实可以把人脸识别简化为人脸检测和人脸识别人脸识别——户籍普查大师 人脸识别算法主要用于回答“这是否为某人”,在给定人脸图片的情况下需要作出判断。人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性,所以人脸识别是最有挑战性的任务。 3、具体识别:将带识别的图像或特征与人脸数据库里的特征进行匹配,得到最终的预测结果。 ?

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    突然间,ImageNet中的人脸就「变糊」了

    而针对数据集中的人脸隐私问题,这个曾经红极一时的数据集最近友不得不作出新的调整。 被模糊掉的图片涉及到数据集中的 243198 张。 具体地说,研究者对人脸模糊图像进行了多个深度神经网络测试,总体识别率略有下降 (≤0.68%)。 然后研究者将学习迁移到 4 个下游任务(目标识别、场景识别人脸属性分类和目标检测),结果表明在人脸模糊图像上学习的特征是同样可以迁移的。 这些图片包含了许多和人相关的目标,构成了潜在的隐私威胁。比如理发椅、哈士奇、啤酒瓶、排球和军装。 论文也声称,模糊掉脸部并不会影响在 ImageNet 上训练的目标识别算法的性能。 不过,人脸模糊化能真正解决问题?是否产生预料不到的后果?例如,算法可能会在搜索特定对象时学会寻找模糊的面孔。此外,有面部表情的图片模糊化后,其训练的 AI 模型性能是否也变得奇怪?

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    走在路上能被识别人脸,该为高科技而喜还是为隐私而忧?

    为了保护好自己的隐私,路上还是戴口罩的好。可是我却只能遗憾地告诉他,警方都表过态,即使是在黑夜里,即使戴上了口罩,高清摄像头加上人脸识别等技术,还是能在茫茫人海中锁定你。 目前常用的技术是,拍摄3D图像时,重点识别不同的点(例如,重点测量眼睛外侧、眼睛内侧和鼻尖等)。 有时候,图像不清晰或者其他原因导致验证或鉴定失败。此时,使用皮肤生物测量技术分析比对皮肤纹理,则有助于提升验证准确性。 根据警方介绍,“电子警察”或人脸识别摄像头预设正常交通流量,如果有逆行、闯红灯等行为触发,就会从监控视频中截取违法者的几张图片作为证据,并获取一张清晰正脸图与数据库进行匹配。 此外,目前的人脸识别系统也尚未配备内部监督机制,不能防止任何滥用。当时,美国公民也对FBI此举侵犯到自己隐私权利而担忧不满,却也无可奈何。 在中国,类似问题也无法忽视。

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    国内人脸识别第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    这也是面部识别技术被推广以来,首例诉诸法庭的案件,被称为“国内人脸识别第一案”。这个事件引起了大众对于个人隐私权的重视,也引起了人们对于相关技术法律监管的思考。 另一件是关于地铁安检的人脸识别应用。 此前,在大家纷纷担心换脸软件可能导致支付密码被破解时,蚂蚁金服官方声称,目前网上各类换脸软件无法突破刷脸支付,因为“刷脸支付”采用的是3D人脸识别技术,会通过软硬件结合的方式进行检测,来判断采集到的人脸是否是照片 在未来,如果类似骗术结合换脸视频,诈骗的成功率恐怕更高。 以上人脸信息被滥用所造成的损失,并非危言耸听。这也难怪大众对于人脸识别技术的使用愈发敏感、较真。 9月,当国务院新闻办公室就第六届世界互联网大会有关情况及筹备工作进展举行新闻发布并答记者问时,有记者提出了如何解决“AI换脸技术涉嫌侵犯个人隐私” 的问题。 很多人就此呼吁,相关部门应组织专家学者,对人脸识别技术在现实运用中的安全隐患、隐私风险等予以评估,建立行业标准和国家标准;探讨相应监管制度甚至立法,规范人脸识别的信息采集与运用程序、隐私边界。

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    最高法两现身说法!为「人脸识别」应用专门立规矩

    “最高法院专门针对一个具体问题专门出台一个司法解释是不多见的” 作者 | 安晔 编辑 | 余快 当前,全国两正在进行时,最高人民法院办公厅主任郭竞坤就最高人民法院工作报告和最高人民检察院工作报告中提到的人脸识别技术被滥用等内容进行了解读 业内律师也表示,如果针对某一特定领域或问题出司法解释,一方面是司法与时俱进的体现,也说明出人脸识别在日常生活中广泛运用且现实中纠纷高发,个人隐私问题已经引起国家的高度重视。 在人脸识别如星光在各大领域落地的同时,隐私安全和数据安全的隐患也大步走向台前。 人脸识别第一案、2元买1000张人脸照片、人脸识别成房地产标配、AI换脸,随着人们对人脸信息被泄露和滥用的热议,背后一系列灰色产业链被扒出。 2021年整个315晚会,更是宛如“隐私专场”。 在这个过程中,BCTC、国家医疗保障局,以及一些公共安全领域的权威机构都针对行业里涉及到人脸识别技术出台了相关规范。 除了各企业从不同角度将AI安全推向正轨,国家也从法律层面保护个人隐私

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    国内人脸识别第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    这也是面部识别技术被推广以来,首例诉诸法庭的案件,被称为“国内人脸识别第一案”。这个事件引起了大众对于个人隐私权的重视,也引起了人们对于相关技术法律监管的思考。 另一件是关于地铁安检的人脸识别应用。 此前,在大家纷纷担心换脸软件可能导致支付密码被破解时,蚂蚁金服官方声称,目前网上各类换脸软件无法突破刷脸支付,因为“刷脸支付”采用的是3D人脸识别技术,会通过软硬件结合的方式进行检测,来判断采集到的人脸是否是照片 在未来,如果类似骗术结合换脸视频,诈骗的成功率恐怕更高。 以上人脸信息被滥用所造成的损失,并非危言耸听。这也难怪大众对于人脸识别技术的使用愈发敏感、较真。 9月,当国务院新闻办公室就第六届世界互联网大会有关情况及筹备工作进展举行新闻发布并答记者问时,有记者提出了如何解决“AI换脸技术涉嫌侵犯个人隐私” 的问题。 很多人就此呼吁,相关部门应组织专家学者,对人脸识别技术在现实运用中的安全隐患、隐私风险等予以评估,建立行业标准和国家标准;探讨相应监管制度甚至立法,规范人脸识别的信息采集与运用程序、隐私边界。

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    人脸识别太强大,张学友演唱又双叒抓逃犯了!

    “他来听我的演唱,送了逃犯手铐一对!” 而且,这是张学友送出的第三副手铐! 到底是怎么回事? 案件回顾 5月20日晚上19时30分,嘉兴体育馆被张学友的歌声点燃。 当晚7时许,于某准时拿着演唱门票,到嘉兴市体育馆西侧看台入口准备检票进场。他没意识到,自己已经被“盯”上了。 ? 直到演唱结束散场,民警从蜂拥而出的人群中一把抓住了意犹未尽的于某。 据了解,这已经是张学友演唱会上,第三次抓到逃犯了…… ? 人脸识别与智能安保 面对海量的视频及图像信息,发现犯罪嫌疑人的线索,对警方来说一直是最迫切的需求。得益于人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面的天然优势,智慧安保人像识别应运而生。 ? 特征提取:利用海量数据,训练卷积神经网络;将人脸图像表示成具有高层语义信息的特征向量。 特征比对:主要是利用Metric Learning等技术,进一步提升识别准确率。

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    猿桌回顾 | 卷积神经网络在人脸识别技术中的应用

    随着 iPhone X 的发布,Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中,当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。 近日,在雷锋网 AI 研习社公开课上,法国蒙彼利埃大学孙启超就讲述了卷积神经网络的基本原理以及人脸识别技术是如何运行的。 解析通用的人脸识别技术 雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下: 我今天跟大家分享一下卷积神经网络在人脸识别技术中的应用。首先介绍一下深度学习和机器学习的关系。 接下来我们进入人脸识别的环节,总体分为四步:第一步就是人脸边框检测,第二步就是图像校准,第三步是图像转向量,第四步是向量对比。 第一步人脸边框检测。一张图片上,有可能不止一张脸,而是有多张脸。 比如做商品智能推荐,如果输入的数据没有经过处理,甚至所设置的维度都是没有用的,机器可能往错误的方向去做推荐。

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    国内人脸识别第一案来了,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。 来源:数据派THU(ID:DatapiTHU) ? 01 屡次被推上舆论风口浪尖的人脸识别事件 最近,又发生了两起关于人脸识别的热议事件。 这也是面部识别技术被推广以来,首例诉诸法庭的案件,被称为“国内人脸识别第一案”。这个事件引起了大众对于个人隐私权的重视,也引起了人们对于相关技术法律监管的思考。 另一件是关于地铁安检的人脸识别应用。 在未来,如果类似骗术结合换脸视频,诈骗的成功率恐怕更高。 以上人脸信息被滥用所造成的损失,并非危言耸听。这也难怪大众对于人脸识别技术的使用愈发敏感、较真。 9月,当国务院新闻办公室就第六届世界互联网大会有关情况及筹备工作进展举行新闻发布并答记者问时,有记者提出了如何解决“AI换脸技术涉嫌侵犯个人隐私” 的问题。 很多人就此呼吁,相关部门应组织专家学者,对人脸识别技术在现实运用中的安全隐患、隐私风险等予以评估,建立行业标准和国家标准;探讨相应监管制度甚至立法,规范人脸识别的信息采集与运用程序、隐私边界。

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    照片能骗过摄像头人脸识别活体检测破解“照片骗局”

    腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。 目前,光线活体识别在使用中正常通过率是98%以上。 离“刷脸时代”更近一步 随着“微信身份证”开始试点,我们离“刷脸时代”又近了一步。 在腾讯优图实验室了解到,判断画面上呈现的是不是一个真的人脸,途径和手段是可以非常多样化的。要验证是不是真正的人脸,光靠一个二维的模式识别,或者人脸特征点的对齐都是远远不够的,存在一定的局限性。 现有的人脸识别/验证中,活体早就作为一个基本的保障加入其中,比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁,就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作,大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时,采用“摇头” 此外,较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月,腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术:光线活体。

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    独家 | 雷军如何秒变军装帅哥?关于腾讯天天P图的8个技术问答(文末有彩蛋)

    从左至右:李彦宏、马云、马化腾 不过,天天P图到底是怎样实现人脸融合的?为什么很多照片的违和感依然很强?用户的图片上传之后会泄露隐私? 实现这一融合结果,是基于对人脸和五官的精准识别定位,利用用户照片和特定形象照片中的五官关键点,进行智能匹配贴合。 AI科技大本营:里面涉及到哪些技术,有哪些难点? 答:首先是最基础的人脸识别技术,这项技术对五官和脸型进行精准的定位,为人脸融合的实现打造了基础。这依托于腾讯优图实验室提供的快速稳定,业内领先的人脸识别技术。 目前除了光照因素影响之外,对于个别用户侧脸照融合后效果还有改进空间,未来我们也尝试利用 3D 信息来对侧脸进行修正,为用户提供更精准的P图效果。 AI科技大本营:使用的人越多,效果越好吗? 彩蛋:你能猜出他是哪位大佬? ?

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