是“人工智能”，还是“人工智障”？

自从去年开始，全国各地的交通部门都开始在十字路口安装各式各样的人脸识别系统，来拍闯红灯的路人。

看到这个消息，星爸爸的第一反应是：好高科技呀~

第二反应是：好怕怕呀~

      闯红灯的人照片被打码后会在大屏幕上循环播放

         有时候还会找到闯红灯者的身份信息，盖住一部分之后公布；

甚至在有的城市，则直接让闯红灯的人“湿身”

这个系统一旦看到闯红灯的人，就会把这个人闯红灯的照片拍下来，把人脸的部分放大，展示在大屏幕上告诉大家：这个人，刚刚闯了红灯。

“人脸识别”技术，属于“人工智能”的一部分。但是由于技术还不成熟，“人工智能”也可能变成“人工智障”。比如昨天，在宁波，就出现了这么一档“乌龙”事件。

看出来了吗？照片上的人正是大名鼎鼎的格力电器的董事长：董明珠。

这究竟是怎么回事呢？

根据系统的抓拍照片显示，当时的情况是这样的：

当行人红灯亮起时，一辆公交车当时正好经过斑马线，车身上的董明珠头像广告正巧被系统抓拍到。

AI：怪我咯？谁叫你要拍那么多广告的？

这真是“人在家中坐，违章天上来”啊！我想，董小姐在看到这则新闻时的表情，一定是这样的：

那么，“人脸识别”究竟是怎么回事呢？

这项技术究竟发展到了什么程度呢？

人脸检测：检测出图像中人脸的位置

人脸检测算法是“扫描+判别”的过程：在图像范围内扫描，然后判断区域内是否为人脸。

人脸配准：定位人脸五官关键点

人脸配准算法是“人脸图片+人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。

人脸属性算法是“人脸图片+五官关键点”，输出是人脸相应的属性值。

人脸提特征：将人脸图像转化为固定长度的数值

人脸比对：对比两个人脸之间相似度

人脸验证：判断两个人脸图是否为同一人

人脸识别：识别出输入人脸图对应的身份

人脸检索：查找和输入相似的人脸序列

人脸聚类：将人脸根据某种特征进行分组

人脸活体：判断人脸图像来自真人还是假体

星爸爸估计，宁波的这套系统，可能就是“活体判断”这项技术没做好，才闹出来这个乌龙的。

其实，早在2016年，美国北卡罗来纳大学的一个科研团队就曾经证明过当前人脸识别技术的不靠谱。他们借助在社交媒体（Facebook）上收集到的若干照片，利用特殊的电脑合成和渲染技术，生成了一个平面化的3D模型显示在手机上。随后他们利用这个模型进行测试，发现有高达4/5的被测安全系统在55%到85%的被测时间内，都可以被轻松骗过。更重要的是，他们在Facebook上能收集到的照片非常有限，质量也没有保证，有些还只是45度角的侧脸。

据该团队介绍，就像真正的黑客和跟踪狂一样，他们一共收集了20名志愿者发布在社交媒体上的照片，然后根据这些照片制作每位志愿者的面部3D模型，并加入面部表情和眨眼睛等小动作，使得该模型像是在盯着摄像头的样子。更关键的是，由于照片的数量和质量都不能得到保障，因此科学家们还不得不“人造”了一些照片丢失的信息，例如照片中的阴影、面部表情的褶皱等。最极端的例子是，有几位志愿者只在社交媒体上发布了两三张照片，并且像素还很低。

还有，今年7月，英国大都会警察局局长透露，本地警察局部署的人脸识别系统的效果很好，准确率达到了惊人的：2%！

也就是说，在一次识别中，98%的嫌疑犯都为误判。不瞒您说，英国人脸识别系统患上的正是致命的脸盲症啊……

对于这样看起惨不忍睹到无眼看的识别结果，英国警察表示很，满，意。

Excuse me ？

然鹅！在去年6月的欧冠联赛上，当南威尔士警方的人脸识别相机首次应用时，系统发出了2470次警报。也就是说，在这场球赛中每隔三秒就会提示嫌犯来了，系统的努力程度着实令人感动。

但是……在这两千多次的预警中，只有173次是正确的判断，错误率竟然高达92%。

不过话说回来，这个系统还是很客观、公正的，不信你看：连交警叔叔“闯红灯”，它都会“大义灭亲的”！

最后温馨提醒一下主持人汪涵先生，下一个闯红灯的没准就是你咯！

小朋友们，看完今天的文章，你们是不是对“人工智障”，啊不，是“人工智能”有了更多的了解呢？

如果你们有其它的问题，可以留言给我哈！