这一举措是未来更广泛禁止面部识别运动的一部分，呼吁地方、州和联邦立法者防止政府和执法部门使用面部识别。 虽然面部识别在美国校园中的应用并不广泛，但Fight for the Future的副主管Evan Greer声称，随着企业越来越多地将这项技术推向学校，面部识别可能会威胁到隐私、公民自由和权益： “面部识别监控扩展到大学校园将使学生 面部识别在去年的美国新闻中，出现的频率可能比任何其他人工智能应用都要高。在学校内使用面部识别系统的许多努力都遭到了家长、学生、校友、社区成员和立法者的抵制。 这两项研究发现，促使越来越多的活动家、学者和立法者呼吁限制或彻底禁止面部识别技术。 去年秋天，加利福尼亚州在旧金山禁止警察和城市部门使用面部识别系统之前，对执法机构摄像头中的面部识别系统实施了为期三年的禁令。奥克兰也在6月份效仿，随后伯克利也通过了自己的禁令。
新智元报道 来源：venturebeat等 编辑：小芹、张佳 【新智元导读】近日，美国又一城市通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的法令，成为继旧金山之后全美第二个禁止面部识别技术的城市。 近日，马萨诸塞州的萨默维尔市议会通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的投票。新政策生效后，该市各机构、分局或下属部门，均不得在公共场所使用面部识别技术。 ? 面部识别技术在美国的推进困难重重。 美国会两党共同提案：立法暂停使用人脸识别软件 上个月，美国国会两党在一场国会听证会上正式讨论了对执法部门使用面部识别软件所带来的日益担忧。 两党一致认为面部识别软件有侵犯公民隐私权和抗议权的隐忧，寻求立法暂停此类工具的使用。包括面部识别软件专家在内的团队认为，在更完善的监管出台或技术充分成熟之前，此类面部识别工具应由国家叫停。 肤色、性别歧视引争议，专家批判面部识别技术被滥用 大约一年前，美国公民自由联盟（ACLU）首次公开了亚马逊的面部识别软件已在使用的事实。
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随后，她开始解读这些情感的表达，并且开发了一套“面部动作组织系统”（FACS）来将每个人的表情分解为许多面部动作单元（Action Units），单独这些面部单元并不能够代表任何的情感，但是利用它们的组合特征我们可以进行一些面部表情识别 回到电脑的情绪识别，其实做法就是在面部提取一些关键的点，将那些相对不变的“锚点”，比如鼻尖，最为一些参考的固定点，然后用像嘴角这样的点来判断你做出的表情。 就这样他们有了足够的资料开发 MindReader，一个可以在几乎各种环境下检测出复杂情绪的软件，也是 Affdex 的原型。 Ekman，那个提出 FACS 的心理学家则和别人合作创立了 Emotient，也是一款情绪识别的软件，同样是利用机器学习的方法通过海量的数据学习构建一个准确的表情识别框架。 ? 利用”微表情“检测，研究员们可以捕捉到人们拒绝经济援助前一闪而过的厌恶表情，这是普通人用肉眼很难做到的。 这些软件自然有广泛的应用前景。
面部识别如何工作 您可能擅长识别面孔。您可能会发现识别家人、朋友或熟人的面孔非常容易。您熟悉它们的面部特征，他们的眼睛、鼻子、嘴巴，以及它们如何结合在一起。 技术各不相同，但以下是基本步骤： 步骤1.从照片或视频中捕获您的脸部照片。你的脸可能单独出现，也可能出现在人群中。你的图像可能会显示你直视前方或几乎是侧面。 步骤2.面部识别软件读取您的脸部几何形状。 关键因素包括眼睛之间的距离以及额头到下巴的距离。该软件可以识别面部标志（一个系统可以识别其中的68个），这是识别你的脸的关键。结果是：你的面部特征。 利用面部ID进行身份验证，可以确保您在访问手机时的身份。苹果公司表示，随机面部解锁手机的机会约为百万分之一。 大学教室。面部识别软件可以用来点名。如果你决定翘课，你的教授会知道的。 或许有人在网上追踪你的照片并出售这些数据。 安全。面部识别可能会导致在线骚扰和跟踪。例如，某人在地铁或其他公共场所拍摄您的照片，然后使用面部识别软件准确地找出您的身份。 错误的身份。
我们将使用一些简单的代码来实现实时面部识别代码，我们可以对个人的面部进行预测。 现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。 人脸识别 “面部识别”名称本身就是一个非常全面的定义，面部识别是通过数字媒体作为输入来识别或检测人脸的技术执行过程。 人脸识别的准确性可以提供高质量的输出，而不是忽略影响其的问题因素。 为什么我们使用OpenCV作为实时Face_Recognition中的关键工具？ 人类可以轻松检测到面部，但是我们如何训练机器识别面部？ • 识别图像中的面部。 • 提取独特的特征，以建立预测思想。 • 该特定人的性格特征，如鼻子，嘴巴，耳朵，眼睛和面部主要特征。 • 实时人脸识别中人脸的比较。 • 识别出的人脸的最终输出。 /master/Real-Time Face RecognitionGitHub 导入所有软件包： import face_recognition import cv2 import numpy as
在iOS的本身功能里，苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验，比如在iPad上利用机器学习识别手写便签的文本、在iPhone上通过学习和预测用户的使用习惯来让iOS更省电、在照片app里自动创建的回忆相册以及面部识别 苹果首先拿出了在已经自家应用中使用的Vision API和Natual Language API，分别负责图像识别处理和自然语言识别处理。 ? Vision API，已经运用在照片app中，提供了如下功能： 面部追踪 面部识别 地标 文本识别 正方形识别 条码识别 物体追踪 图像匹配 ? Natual Language API，已经运用在邮件和iMessage中： 语言检测 符号化识别 词形还原 对话分段 实体名称识别 还有一个GameplayKit API也会开放，它的主要功能是评估决策树 ，在图像识别benchmark中比Google Pixel和三星S8快6倍。
长期处于技术革命核心的旧金山，采取了反对潜在滥用的立场，禁止警察和其他机构使用面部识别软件。 美国监管委员会以8比1的投票结果通过了这一提议，使旧金山成为美国第一个禁止使用这一工具的主要城市。 奥克兰和波士顿以外的马萨诸塞州萨默维尔正在考虑类似的禁令。在马萨诸塞州，州立法机构的一项法案将暂停面部识别和其他远程生物识别监控系统。 他补充说，旧金山的提案看起来非常具有前瞻性，并希望防止这种危险技术针对公众。 面部识别的广泛应用 面部识别已经以这种或那种形式在许多美国机场和大型体育场以及其他一些警察部门中使用。 偏见与担忧 在过去几年中，由于云计算，机器学习和极其精确的数码相机的兴起，面部识别技术以闪电般的速度得到了改进和传播。 去年，两位研究人员发表了一项研究，显示一些最受欢迎的面部监视系统的偏见，这项技术的争夺愈演愈烈。这项名为性别阴影的研究报告称，IBM和微软的系统在识别白人男性面部要比识别黑皮肤或女性面部要好得多。
美国国家标准与技术研究院（NIST）宣布将启动一项新的面部识别测试项目。 面部识别供应商测评（FRVT）允许开发人员提供生物识别系统由NIST进行正式的测试，NIST是因严格测试指纹识别系统而享有盛誉的组织。 与以前NIST的评估计划不同，FRVT将持续开放地评估面部识别系统，欢迎开发人员随时提交产品。 ? FRVT还将使用这些系统来识别更困难的图像，这些面部图像不是在清晰的正面静止的图像中捕获的。 由于NIST的标准已经成为指纹识别产品质量的重要标志，再加上政府机构的考虑和偏好，FRVT很快会成为面部识别开发过程的关键部分。
如果说2016还是人工智能市场生命周期的“兴起”阶段，那么今年就是AI市场经历“成长”至“成熟”阶段的一年。伴随AI产业落地的，是一半人的狂欢，一半人的哀叹⬇。 机器人在为快递包裹贴上电子面单 位于北京亦庄的京东“无人仓”采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等诸多先进技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为 机器人也能独立解决常见问题，7x24小时待命，寒暄交互，意图识别，客户能随时享受拟人化的智能服务。目前，中国联通，滴滴，每日优鲜，新东方等企业均已采用智齿智能客服方案。 Pepper的眼睛很有神，会随情绪变化 Pepper机器人身高1.2米，配备了语音识别技术、呈现优美姿态的关节技术以及分析表情和声调的情绪识别技术，可与人类进行交流。 在Pepper额头和嘴巴的位置，分别设置有两颗摄像头，借助这两颗摄像头，可以进行人脸识别。此外，Pepper胸前还设计有一块10.1英寸触控屏，使用户和产品之间更畅快的交互。
等好不容易终于选中一张满意的表情包，却发现对方早已切到下一回合。 要是有个功能可以把表情包一键分类就好了。这可能，会随着FER（面部表情识别技术）的发展成为现实。 表情识别vs人脸识别 面部表情识别技术源于1971年心理学家Ekman和Friesen的一项研究，他们提出人类主要有六种基本情感，每种情感以唯一的表情来反映当时的心理活动，这六种情感分别是愤怒（anger 基于深度学习的面部表情识别系统 3）特征学习深度网络 传统表情识别技术和深度表情识别技术最大的区别就在于特征学习的方式不同。 以CNN为例，面部表情识别的CNN框架如下图所示，与经典的卷积神经网络无甚差别，主要也是包含输入层、卷积层、全连接层和输出层。 面部表情识别CNN架构（改编自 埃因霍芬理工大学PARsE结构图） 其中，通过卷积操作来创建特征映射，将卷积核挨个与图像进行卷积，从而创建一组要素图，并在其后通过池化（pooling）操作来降维。
此前，旧金山、马萨诸塞州萨默维尔市等多地也已正式通过了在公共场所禁用人脸识别软件的法案。 洛克波特市学区位于纽约州西部，是美国首个明确规定校园内人脸识别技术使用的学区。 众所周知，人脸识别是不准确的，尤其是在识别有色人种和女性时。对于外表随年龄增长不断变化的儿童而言， 生物识别的准确甚至值得怀疑。” ? 人脸识别，向来是最具争议的技术类别之一。 美国政府机构使用人脸识别技术的历史有 10 余年之久。得益于近年来深度学习技术的发展，人脸识别的准确度也得到了极大提升。 但是，人脸识别系统的准确率和其中存在的偏见问题，却在学界和舆论层面均饱受质疑，大众担心这些人脸识别系统在正确识别有色人种和女性方面并没有那么有效。 其中一个原因是用于训练软件的数据集可能更多地来自男性和白人。 自去年以来，美国多地开始陆续禁用人脸识别技术。
据《华尔街日报》2016年3月30日报道，中国的研究人员开发出了一款可以自动扫描行人面部并在犯罪数据库中进行匹配的警车。这款警车由电子科技大学的研究团队开发，现已上路测试。 有关部门计划在2016年9月份的杭州二十国集团峰会期间对其进行实境测试。根据报告，车顶上的360度摄像头可以在车辆以75英里/小时行驶的情况下扫描60米外的人脸。 此外，系统还可以判断行人年龄、种族和性别，还可识别车牌号。 尽管成就突出，但这不是全球第一辆可扫描面部的警车。2015年秋季，阿联酋内政部在迪拜一场大型技术活动上宣布其也在开展类似项目。
用AI进行情绪识别是目前较为热门的领域，像Beyond Verbal，Affectiva和Cogito等初创公司正在利用自然语言处理从声音中检测情绪唤起。 抑郁症和精神疾病不断增加，这样的研究可以推动更先进，个性化和自动化技术发展，抑郁症检测是一个具有挑战性的问题，因为它的许多症状都是隐蔽的。 然后，将这些融合的载体传递到第二个系统，该系统基于个人健康问卷抑郁量表（PHQ-8）预测抑郁的严重程度，PHQ-8是一种常用于大型临床心理学研究的诊断测试。 ? 每个样本都包含大量数据，包括原始音频文件，以及受访者的68个面部坐标文件（带有时间戳，置信度分数和检测成功标志），两个文件都含有参与者的头部姿势和眼睛注视特征，谈话记录文件等。 未来，他们计划研究多任务学习架构，并深入挖掘文本数据的新颖表示。如果这一研究取得成果，那么对于现阶段患有抑郁症的3亿多人来说，这将是一个充满希望的方向。
本文译者：中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 刘斌 微信 shpdlb
据外媒报道，亚马逊及其首席执行官杰夫·贝索斯 ( Jeff Bezos ) 正面临着前所未有的压力， 20 家股东团体，及美国公民自由联盟( ACLU )牵头的 70 多个民权组织分别致信贝索斯，要求停止向执法部门出售面部识别软件 Rekognition 是亚马逊在 2016 年推出的一款面部识别软件，该技术主要用于检测图像和视频中的物体和面孔。 该软件可以分析各种来源的图像，这些图像来自于各种警方监控工具，包括闭路电视摄像头、警用随身相机和无人机等。 随着美国在机场、入境处甚至学校采用人脸识别技术，覆盖到越来越多的生活的地方，人们对隐私的担忧逐渐显现。 我们还担心，亚马逊的销售可能会扩大到外国政府。” 由美国公民自由联盟( ACLU )牵头的 70 多个民权组织在请愿书写道:“面部识别并不是中立的技术，不管亚马逊如何部署。
据加拿大国际广播公司网站2016年1月8日报道，加拿大政府正在边境安全检查中测试面部识别技术。 这一工作由加拿大边境服务局牵头，魁北克大学参与。 系统会扫描摄像机拍摄到的的旅客面孔，并匹配犯罪和恐怖分子数据库，其目标是立即自动识别出可能构成安全威胁的人。 到目前为止，该系统仅在受控环境中进行测试，但据加拿大国际电台报道，加拿大联邦保密监察机构已告诫加拿大边境服务局有关的潜在风险，包括不精准链接而判定无辜旅客疑似威胁的可能性。 美国作为加拿大的邻国，其边境安全局已经测试了类似的技术，对此同样表示顾虑。 虽然这种担心需要谨慎对待，但世界范围内的趋势表明，在未来的几年，这种基于生物特征的安检将越来越受欢迎。
据科技资讯网站The Verge(www.theverge.com)报道，优步公司将对中国司机实施面部识别认证。 这一举措旨在减少司机共用帐户或使用假帐户的行为。 在优步公司开展运营的所有国家，这一现象在中国最为严重。因此，优步现寻求通过面部识别进行抽查，确保司机身份与其声称的身份相符。 该系统将采用Face++开发的技术。 这家公司也是帮助设计支付宝移动支付验证Smile to Pay扫脸技术的公司。司机注册时，将通过自拍登记他们的面部生物信息，然后在提供出租车服务时定期按提示上传新的自拍到优步。 优步向The Verg表示，该公司将自拍检查系统视为“一种安全特性”，但这一举措与优步在其他国家及地区对生物识别安全系统所表明的态度并不一致。
随着全球各地政府均要求人们佩戴口罩，使得很多的面部识别系统无法工作，如手机上的面部识别和解锁功能。 此外，很多面部识别解决方案，也无法在用户口罩部分遮挡面部的情况下(partially covered by mask)正确录入面部信息。 一些依赖面部识别的数据敏感类任务，比如说智能手机的解锁，登录APP，或移动支付(mobile payment)功能均无法正常使用。用户对此会非常的抓狂。 Biometric Fusion of Face and Voice Sensory TrulySecure SDK同时支持面部和声纹识别，帮助开发者灵活应用人生物识别信息解决现实世界的挑战，比如面部戴口罩下的人脸识别和噪音环境下的声纹识别 比如 - 在佩戴口罩的情况下，可以通过声纹辅助识别 在嘈杂环境下，如餐馆和公共空间，可以通过面部识别 Multiple Enrollment 其他人脸识别技术，通常在用户佩戴口罩的情况下
【概要】据市场研究公司Juniper Research发布的一份研究报告，手机面部识别用户将从今年的4.29亿骤增至2023年的15亿，而指纹识别用户将相应减少。 市场研究公司Juniper Research在一份新报告中预测，基于软件的生物识别认证将会兴起。 该报告题为《移动支付安全：生物认证与符号化2018-2023》，预测称这些系统的终端用户将从今年的4.29亿增加到2023年的15亿。 这一预测本质上指向了面部识别的兴起。 当然，所有的移动生物认证系统都是基于软件的；但一些更复杂的系统（如苹果的3D人脸扫描系统和三星的虹膜识别技术）需要专门的硬件。 Juniper Research的报告指向生物识别解决方案的兴起，它不需要比智能手机标配更多的硬件，这意味着将有更多的系统利用移动设备的麦克风，尤其是相机，如此可以促进二维人脸识别，甚至是使用视频而非静态图像的三维面部扫描
面部识别技术存在着一些严重而持久的问题。这项技术作为一个整体在很大程度上受到了不准确和系统偏差的影响。 但是面部识别也可以识别动物，那么如何识别呢？ 至少就目前而言，我们似乎正在利用我们的技术实力来跟踪生态系统，并积极管理人口。 一家挪威公司正在利用面部识别技术捕捉和存储数百万条大西洋鲑鱼的面部信息，以帮助对抗疾病。越来越多的动物面孔被载入数据库，鲑鱼只是其中最新的一个。 这里列出了所有目前（已知）正被面部识别软件识别的动物，以及我们为什么要识别它们： 奶牛 有超过13亿头奶牛在吃草并排放气体破坏环境。 使用谷歌的云自动视觉机器学习软件，这项技术将独特地识别野生大象。根据《标准晚报》的报道，如果检测到盗猎者在同一框架内，这项技术甚至会发出警告。
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