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IBM宣布放弃人脸识别业务,关停技术研发

当地时间6月8日,IBM高调宣布不再提供任何人脸识别服务和人脸分析软件,正式退出这一市场。不仅如此,今后IBM也不会继续研发相关技术。 IBM的理由是「反对将技术用于种族歧视和大规模监视」。 实际上人脸识别业务并没有为 IBM 带来重大的营收——换句话说,弃之并不可惜。 在人脸识别技术方面,IBM 虽然并不突出。 数据分析系统对于IBM来说,是一项比人脸识别重要得多的业务。 另外,克里什纳在就任 CEO 之初时表示,IBM将专注于混合云和人工智能两大战略,尤其是在云计算方面。 2018 年Joy Buolamwini和Timnit Gebru的研究首次揭示了商业人脸识别系统(包括 IBM 的)的缺陷:人脸识别针对黑人、女性的错误率高达 21%-35%,而针对白人、男性的错误率则低于 对于人脸识别技术的争议,IBM出了自己的答案:直接放弃,而不是继续研究改进。 IBM此举,是否会导致越来越多的美国科技企业放弃探索人脸识别技术?美国会不会最终全面禁用人脸识别呢?

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    伦理与技术之争,IBM首个站出来直言“放弃”人脸识别

    IBM是第一家直言放弃人脸识别相关技术与产品的美国科技巨头。 策划&撰写:韩璐 因担心应用不当,IBM宣布不再开发、提供任何人脸识别相关技术。 值得注意的是,IBM是第一家直言放弃人脸识别相关技术与产品的美国科技巨头。 ? IBM人脸识别生意 对于IBM宣布放弃放弃人脸识别技术,有知情人士承认,此举的确踩中了当前美国社会对警察改革和种族不平等强烈关注的重要时机,但同时IBM也有商业考量。 然而站在业务层面,人脸识别技术并未给IBM带来可观的营收,反而带来了用户的诉讼等负面影响。 以IBM为例,虽然它宣布放弃人脸识别,但也只是不再提供通用的人脸识别或分析软件,也不再宣传、推销和更新这些产品,而有知情人士透露,IBM依旧会在出现需求时,为现有的客户提供支持。

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    人脸图像识别(python人脸识别技术)

    python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别技术的应用和发展 python人脸识别 导入库 实现代码 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对 不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等 学生在进入公寓时需要进行人脸识别,机器会进行识别。系统有两种识别方式,一是识别人像,二是进行刷卡,刷卡会将自己的信息读取,会与数据库的信息对比,也是一种识别的方式。 我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别

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    Android人脸识别识别人脸特征

    本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。 人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别 识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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    树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

    在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给 import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别 : f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测 def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸 f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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    人脸识别demo

    process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来 'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了 你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了 99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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    Android 人脸识别人脸注册

    该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。 人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。 第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (! ,并且将人脸特征信息保存到本地,这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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    人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

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    【深度学习】人脸检测与人脸识别

    基本概念 人脸是个人重要的生物特征,业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别人脸检索等。 人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小;人脸识别是对人脸图像身份进行确认,人脸识别通常会先对人脸进行检测定位,再进行识别人脸检索是根据输入的人脸图像,从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频 人脸检测与识别的应用 实名认证 人脸考勤 刷脸支付、刷脸检票 公共安全:罪犯抓捕、失踪人员寻找 3. 传统人脸检测与人脸识别方法 1)人脸检测 基于知识的人脸检测法。 该数据集包含有200K张人脸图片,人脸属性有40多种,主要用于人脸属性的识别。 5. 在LFW数据集上识别率达到97.25%,接近人类识别能力。 2)人脸对齐处理 和大多数模型一样,DeepFace采用基准点检测器指导对齐过程。

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    人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别(附源码)

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟,不管在什么领域都有特别成熟的应用,比如:无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。 所以人脸识别的精度还是需要进一步提升,那就要继续优化更好的人脸识别框架。 论文:https://arxiv.org/pdf/2103.14803.pdf ? 我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别,以及它是否比cnns更好。 ? 因此,有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。 在Attention Rollout技术的帮助下,研究者分析了Transformer模型(MS-Celeb-1M,ViT-P12S8)如何专注于人脸图像,并发现人脸Transformer模型如何像预期的那样关注人脸区域 随着遮挡面积的增加,人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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    为推动无偏见的AI研究,IBM将发布大型人脸识别数据集

    IBM计划发布一个大型的、无偏见的人脸图像数据集,以推动无偏见的人脸识别研究。 与以往相比,人类社会对人工智能系统中的偏见问题更加关注,尤其是用于识别和分析人脸图像的系统。 在IBM,科研人员采取以下措施来确保以负责任的方式来创建并训练面部识别技术: (1)导致面部分析领域出现偏见的最大问题之一是缺乏训练系统的各种数据。 这将为算法设计人员识别和解决面部分析系统中的偏见提供特别帮助。解决偏见问题的第一步是确认存在偏见--这就是该数据集的目标所在。 (2)2018年早些时候,IBM极大地增强了用于面部分析的Watson视觉识别服务的准确性,这使得面部分析的错误率降低了近十倍。 因此,任何使用AI的组织(包括视觉识别或视频分析功能)都必须对使用AI的团队进行培训,以了解偏见(包括隐性和无意识的偏见),对其进行监控,并知道如何消除偏见。

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