还有什么能挡住人工智能的监视？戴上帽子蒙住脸，AI一样能认出你

   <p style="text-align:center"><img alt="还有什么能挡住人工智能的监视？戴上帽子蒙住脸，AI一样能认出你" src="https://simg.open-open.com/show/3561edd440bc7a121d9a73d633e9edb0.jpg" /></p>    <p>本文来自微信公众号“量子位”（ID：QbitAI）</p>    <p>蒙着脸就没人能认出你了？</p>    <p>Naïve！帽子围巾墨镜，全都挡不住 AI。</p>    <p>人工智能带来的监控能力，超出你的想象。十字路口的摄像头背后，有人脸识别软件，有些甚至具备了同时识别数千人的能力。</p>    <p>一项最新研究表明，人工智能可以用于识别戴着帽子、墨镜或围巾来掩饰自己身份的人。</p>    <p>这篇论文题为 Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network，将发表于下月的 ICCV Workshop，作者是来自剑桥大学的 Amarjot Singh、印度国家理工学院的 Devendra Patil、G Meghana Reddy 和印度科学院的 SN Omkar。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="还有什么能挡住人工智能的监视？戴上帽子蒙住脸，AI一样能认出你" src="https://simg.open-open.com/show/a0888855879131168e5c2cd44bdb6e07.jpg" /></p>    <p style="text-align:left">这项研究表明，在面部被部分遮掩的情况下，进行人脸识别仍是有可能的。不过，提高这项技术的准确性和可靠性仍有很长的路要走。</p>    <p>研究人员使用深度学习算法，找出人脸上的特殊，并分析这些点之间的距离。研究人员拿一张被帽子和围巾遮住的人脸照片，让算法在 5 张普通照片中进行匹配。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="还有什么能挡住人工智能的监视？戴上帽子蒙住脸，AI一样能认出你" src="https://simg.open-open.com/show/8431242ff8e116dc559f1e95f3ec61bd.jpg" /></p>    <p>结果显示，对于戴着帽子和围巾的人，该算法识别的正确率为 56%。如果人脸上还戴着眼镜，那么正确率将进一步下降至 43%。</p>    <p>这些不完美的结果并不意味着论文不值得重视。</p>    <p>研究团队发布了两组经过伪装和未经过伪装的人脸数据集，供其他人测试和优化这项技术。而数据已被证明是推动人工智能发展的关键因素。当深度学习算法有更多数据可分析时，它们就可以更准确地识别出数据中的模式。</p>    <p style="text-align:center"><img alt="还有什么能挡住人工智能的监视？戴上帽子蒙住脸，AI一样能认出你" src="https://simg.open-open.com/show/97c2762545029a4ed0da55225c4fb2a0.jpg" /></p>    <p>这个用于识别的算法在经过掩饰的人脸上绘制 14 个点，随后使用这些点之间的距离来比较这些人和其他照片。其中的重点是眼部周围，同时也会关注鼻尖和嘴角等区域。</p>    <p>这样的取样点表明，即使只佩戴大眼镜也会迷惑算法，不过论文作者并没有披露只佩戴眼镜的测试结果。</p>    <p>此前，研究人员曾研究过利用眼镜来规避面部识别。卡耐基梅隆大学的研究团队打印了订制模式的眼镜，试图欺骗面部识别算法，使其将照片错误识别为他人，例如某个明星。还有研究人员试验了订制图案的围巾，这些图案在机器看来就像是人脸。</p>    <p>不过，面部照片并不是识别某人身份的唯一方法。其他人工智能研究表明，人类走路的方式也能起到类似指纹的效果。研究人员利用深度学习算法，尝试在 154 人中识别出某人的步态，准确率高达 99%。</p>    <p>相对于一般的人工智能研究，这项研究有着更重大的现实意义。例如，如果可以识别经过掩饰的人脸，那么政府就可以找出持不同政见者或抗议者。</p>    <p>《纽约时报》评论员 Zeynep Tufekci 在 推ter 上表示：“许多人都担心，成为独立个体的人工智能会对我们做什么。很少有人关心，权力会运用人工智能做些什么。”</p>    <p>论文地址：<a href="/misc/goto?guid=4959010620365170397">https://arxiv.org/abs/1708.09317</a></p>    <p>来自: 量子位</p>