Многие программы в аутентификации безопасности личности, распознавание лиц является важным звеном. Но вы действительно думаете, что распознавание лиц — это просто съемка «лица»? Недавно цифровой блоггер показал в социальной платформе: распознавание лиц для сбора области - это не только экран дисплея головы, но и весь охват камеры. И фотографии загружаются за кулисы, где их могут увидеть рецензенты.

Вскоре после этого хэштег #Распознавание лиц должен носить одежду # стал популярным. Многие восклицают, что если это так, то они отправляются на другую планету. Так могут ли фоновые рецензенты видеть больше нас, чем наши лица на экране телефона?

В связи с этим профессор Цю Бо, директор Департамента электронной информационной инженерии Хэбэйского технологического университета, подтвердил, что «изображение, полученное с помощью распознавания лиц, должно охватывать все области, охватываемые полем зрения камеры, а не только часть в кадре, которую мы видим на телефоне. Это проблема элементарного здравого смысла».

«С технической точки зрения современная технология распознавания лиц не требует хранения исходного изображения». По словам Цю Бо, интеллектуальная камера может извлекать характеристики изображений лиц в режиме реального времени и кодировать лица, создавая таким образом вектор характеристик лица для операций передачи, хранения и сравнения. То есть терминальная машина, лицо уже превратились в вереницу цифр, о них можно сказать расстояние между глазами, величина положения уголков рта, лица, шероховатость кожи и т. д., и именно то, что соответствует различным методам расчета характеристик лица, будет меняться, после расчета этих характеристик каждое лицо превращалось в «пароль» - вектор признаков.

«Когда лицо преобразуется в векторное значение, процесс распознавания лица машиной аналогичен поиску определенного пароля в книге паролей. Нужно просто сравнить цифры». Цю Бо сказал, что с технической точки зрения можно сказать, что распознавание лиц может выполняться на векторном уровне.

Цю Бо сказал, что всем, кто обеспокоен ручным аудитом крупной сцены «социальной смерти», не стоит слишком беспокоиться. Для крупных компаний ежедневная нагрузка по распознаванию лиц должна быть очень большой, и почти вся эта работа выполняется машинами. И теперь обеспечивают технологию распознавания лиц руководителей предприятий и крупных предприятий, использующих технологию конфиденциальности вычислений, они будут предоставлять клиентам только код функции десенсибилизации для сравнения, фоновое изображение не будет отправлено. Для компаний также невыгодно отправлять необработанные изображения на задний план просто из-за стоимости хранения и передачи. В результате ситуации, в которых человек на заднем плане может видеть изображения, «с большой вероятностью не соответствуют требованиям».

«Однако есть компании, которые хранят фотографии своих пользователей по стратегическим причинам, чтобы разнообразить и улучшить свои алгоритмы. «Используя машинное обучение для оптимизации алгоритмов распознавания лиц, мы можем разрабатывать более безопасные, лаконичные и точные алгоритмы». Цю Бо сказал, что с технической точки зрения, чем больше информации собрано из исходного изображения, тем больше проблем с распознаванием лица. Например, фон изображения очень сложный, есть плакат со звездой, поэтому компьютер должен сначала выполнить позиционирование лица и даже сравнение распознавания лиц на плакате, что увеличивает дополнительную сложность и вычисления. Таким образом, для общей компании будут использоваться такие средства, как установка рамки лица, чтобы сузить необходимость загрузки обработки области камеры.

Цю Бо подчеркнул, что, хотя действующие правила имеют ограничительный эффект для предприятий, нет гарантии, что никто не нарушит правила в течение всего процесса.Таким образом, лучший способ защитить себя — понять риски и попытаться их избежать