德國全新人臉識別算法：別以為圖片打了碼就認不出你是誰(shuí)了！

無(wú)臉識別技術(shù)的誕生能否獲得用戶(hù)對于隱私保護的認同？

作為當今最具潛力的生物解鎖科技之一，人臉識別技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應用到了政府機關(guān)、司法部門(mén)甚至是人們日常的生產(chǎn)生活中。眾所周知，大部分人臉識別技術(shù)的應用都是建立在清晰可辨認的面部影像基礎之上的。不過(guò)現在，一項新的研究成果卻徹底顛覆了這一傳統想法。

來(lái)自德國薩爾布呂肯馬克斯·普朗克研究所(Max Planck Institute)的研究人員發(fā)明了一種全新的人臉識別算法——無(wú)臉識別系統（Faceless Recognition System，簡(jiǎn)稱(chēng)為FRS），它可以通過(guò)模糊或被阻擋的圖像來(lái)識別個(gè)體。

據悉，FRS系統采取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習技術(shù)，研究人員使用了大量照片去訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統，其中包含有清晰和不清晰的圖像，使得該系統通過(guò)觀(guān)察人物頭部和身體的相似之處來(lái)成功識別目標個(gè)體。

首先研究人員提供一張清晰的照片供系統學(xué)習，然后FRS會(huì )對照片里的人物臉部特征、頭身比例等參數進(jìn)行分析。隨后再對該照片進(jìn)行模糊處理，此時(shí)系統能夠正確識別目標個(gè)體的概率為69.6%。而在連續使用10張清晰照片進(jìn)行訓練后，該系統對模糊照片的識別準確率就能提升至91.5%。

同時(shí)研究人員還測試了不同模糊方法對系統識別準確率的影響程度。如果當照片中的環(huán)境參數如人物衣著(zhù)、明暗程度等發(fā)生變化，那么FRS系統的識別準確率將會(huì )稍微降低，約為31.9%。另外，當人物面部被黑色方框覆蓋時(shí)，該系統的識別準確率則只有14.7%。

此前Facebook也曾推出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)識別面部模糊相片的算法，其準確率約為83.3%，比FRS要稍遜一籌。

面部識別技術(shù)的發(fā)展雖然給人們的工作生活帶來(lái)了很多便利，比如行政機關(guān)可以利用面部識別技術(shù)去抓捕犯罪分子，但其所造成的隱私保護問(wèn)題也引來(lái)了很多人的詬病。而研究人員所發(fā)明的新無(wú)臉識別系統（FRS）相信會(huì )在很大程度上減少了人們的這一困擾。

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