Pour tous ceux qui sont préoccupés par l'audit manuel dans une grande scène de "mort sociale", Qiu Bo a déclaré qu'il n'y avait pas lieu de trop s'inquiéter. Pour les grandes entreprises, la charge de travail de la reconnaissance faciale doit être très importante chaque jour, et la quasi-totalité de ce travail est effectuée par des machines. Et, maintenant fournir la technologie de reconnaissance faciale du chef d'entreprise et les grandes entreprises utilisent la technologie informatique de confidentialité, ils ne fourniront aux clients qu'un code de fonction de désensibilisation à des fins de comparaison, ne seront pas envoyés à l'image d'arrière-plan. Il n'est pas non plus rentable pour les entreprises d'envoyer des images brutes en arrière-plan, simplement à cause du coût de stockage et de transmission. Par conséquent, les situations dans lesquelles un humain en arrière-plan peut voir des images sont "très susceptibles d'être non conformes".
"Cependant, il existe également des entreprises qui stockent des photos de leurs utilisateurs pour des raisons stratégiques, afin de diversifier et d'améliorer leurs algorithmes. "En utilisant l'apprentissage automatique pour optimiser les algorithmes de reconnaissance faciale, nous pouvons développer des algorithmes plus sûrs, plus concis et plus précis. " Qiu Bo a déclaré, d'un point de vue technique, plus il y a d'informations collectées à partir de l'image originale, plus il est difficile de faire face à la reconnaissance. Par exemple, l'arrière-plan de l'image est très complexe, il y a une affiche d'une étoile, donc le l'ordinateur doit d'abord faire le positionnement du visage, et même la comparaison de la reconnaissance faciale sur l'affiche, ce qui augmente la difficulté et le calcul supplémentaires.Ainsi, pour l'entreprise générale, utilisera des moyens tels que la définition d'un cadre de visage pour réduire la nécessité de télécharger le traitement de la caméra zone.
Qiu Bo a souligné que bien que les réglementations actuelles aient un effet restrictif sur les entreprises, il n'y a aucune garantie que personne n'enfreigne les règles tout au long du processus. La meilleure façon pour le public de se protéger est donc de comprendre les risques et d'essayer de les éviter.
La reconnaissance faciale mène à une discussion animée ! Explication d'expert
De nombreux logiciels dans l'authentification de sécurité d'identité, la reconnaissance faciale est un maillon important. Mais pensez-vous vraiment que la reconnaissance faciale ne sert qu'à photographier le "visage" ? Récemment, le blogueur numérique a révélé dans la plate-forme sociale : la reconnaissance faciale pour collecter la zone n'est pas seulement l'affichage à l'écran de la tête, mais l'ensemble de la couverture de la caméra. Et les photos sont téléchargées dans les coulisses, où les critiques humains peuvent les voir.
Peu de temps après, le hashtag # La reconnaissance faciale doit porter des vêtements # était à la mode. Beaucoup s'exclament que si c'est le cas, ils vont sur une autre planète. Alors, les examinateurs d'arrière-plan peuvent-ils vraiment voir plus de nous que nos visages sur l'écran du téléphone ?
À cet égard, le professeur Qiu Bo, directeur du Département d'ingénierie de l'information électronique de l'Université de technologie du Hebei, a affirmé que "l'image prise par reconnaissance faciale doit être toutes les zones couvertes par le champ de vision de la caméra, plutôt que seulement la partie à l'intérieur le cadre que nous voyons au téléphone. C'est un problème de bon sens de base".
"D'un point de vue technique, la technologie actuelle de reconnaissance faciale ne nécessite pas le stockage de l'image originale." Selon Qiu Bo, la caméra intelligente peut extraire les caractéristiques des images de visage en temps réel et encoder les visages, générant ainsi un vecteur de caractéristiques de visage pour les opérations de transmission, de stockage et de comparaison. C'est-à-dire que la machine terminale, le visage s'est déjà transformé en une chaîne de chiffres, on peut en dire autant de la distance entre les yeux, de la taille de la position des coins de la bouche, du visage, de la rugosité de la peau, etc., et exactement ce qui est selon les différentes méthodes de calcul des caractéristiques du visage aura changé, après le calcul de ces caractéristiques, chaque visage s'est transformé en un "mot de passe" - vecteur de caractéristiques.
"Lorsque le visage est converti en valeur vectorielle, le processus de reconnaissance faciale de la machine est similaire à la recherche d'un mot de passe spécifique dans le livre de mots de passe. Il suffit de comparer les chiffres." Selon Qiu Bo, on peut dire que d'un point de vue technique, la reconnaissance faciale peut se faire au niveau vectoriel.
Pour tous ceux qui sont préoccupés par l'audit manuel dans une grande scène de "mort sociale", Qiu Bo a déclaré qu'il n'y avait pas lieu de trop s'inquiéter. Pour les grandes entreprises, la charge de travail de la reconnaissance faciale doit être très importante chaque jour, et la quasi-totalité de ce travail est effectuée par des machines. Et, maintenant fournir la technologie de reconnaissance faciale du chef d'entreprise et les grandes entreprises utilisent la technologie informatique de confidentialité, ils ne fourniront aux clients qu'un code de fonction de désensibilisation à des fins de comparaison, ne seront pas envoyés à l'image d'arrière-plan. Il n'est pas non plus rentable pour les entreprises d'envoyer des images brutes en arrière-plan, simplement à cause du coût de stockage et de transmission. Par conséquent, les situations dans lesquelles un humain en arrière-plan peut voir des images sont "très susceptibles d'être non conformes".
"Cependant, il existe également des entreprises qui stockent des photos de leurs utilisateurs pour des raisons stratégiques, afin de diversifier et d'améliorer leurs algorithmes. "En utilisant l'apprentissage automatique pour optimiser les algorithmes de reconnaissance faciale, nous pouvons développer des algorithmes plus sûrs, plus concis et plus précis. " Qiu Bo a déclaré, d'un point de vue technique, plus il y a d'informations collectées à partir de l'image originale, plus il est difficile de faire face à la reconnaissance. Par exemple, l'arrière-plan de l'image est très complexe, il y a une affiche d'une étoile, donc le l'ordinateur doit d'abord faire le positionnement du visage, et même la comparaison de la reconnaissance faciale sur l'affiche, ce qui augmente la difficulté et le calcul supplémentaires.Ainsi, pour l'entreprise générale, utilisera des moyens tels que la définition d'un cadre de visage pour réduire la nécessité de télécharger le traitement de la caméra zone.
Qiu Bo a souligné que bien que les réglementations actuelles aient un effet restrictif sur les entreprises, il n'y a aucune garantie que personne n'enfreigne les règles tout au long du processus. La meilleure façon pour le public de se protéger est donc de comprendre les risques et d'essayer de les éviter.
Pour tous ceux qui sont préoccupés par l'audit manuel dans une grande scène de "mort sociale", Qiu Bo a déclaré qu'il n'y avait pas lieu de trop s'inquiéter. Pour les grandes entreprises, la charge de travail de la reconnaissance faciale doit être très importante chaque jour, et la quasi-totalité de ce travail est effectuée par des machines. Et, maintenant fournir la technologie de reconnaissance faciale du chef d'entreprise et les grandes entreprises utilisent la technologie informatique de confidentialité, ils ne fourniront aux clients qu'un code de fonction de désensibilisation à des fins de comparaison, ne seront pas envoyés à l'image d'arrière-plan. Il n'est pas non plus rentable pour les entreprises d'envoyer des images brutes en arrière-plan, simplement à cause du coût de stockage et de transmission. Par conséquent, les situations dans lesquelles un humain en arrière-plan peut voir des images sont "très susceptibles d'être non conformes".
"Cependant, il existe également des entreprises qui stockent des photos de leurs utilisateurs pour des raisons stratégiques, afin de diversifier et d'améliorer leurs algorithmes. "En utilisant l'apprentissage automatique pour optimiser les algorithmes de reconnaissance faciale, nous pouvons développer des algorithmes plus sûrs, plus concis et plus précis. " Qiu Bo a déclaré, d'un point de vue technique, plus il y a d'informations collectées à partir de l'image originale, plus il est difficile de faire face à la reconnaissance. Par exemple, l'arrière-plan de l'image est très complexe, il y a une affiche d'une étoile, donc le l'ordinateur doit d'abord faire le positionnement du visage, et même la comparaison de la reconnaissance faciale sur l'affiche, ce qui augmente la difficulté et le calcul supplémentaires.Ainsi, pour l'entreprise générale, utilisera des moyens tels que la définition d'un cadre de visage pour réduire la nécessité de télécharger le traitement de la caméra zone.
Qiu Bo a souligné que bien que les réglementations actuelles aient un effet restrictif sur les entreprises, il n'y a aucune garantie que personne n'enfreigne les règles tout au long du processus. La meilleure façon pour le public de se protéger est donc de comprendre les risques et d'essayer de les éviter.