FacebookDeepFace系統(tǒng)
要是你對實行“老大哥”式監(jiān)視的政府和計算機化的臉部識別心存擔憂，那這個夏天你恐怕要坐立不安了。執(zhí)法部門研究臉部識別也有一段時間，美國聯(lián)邦調查局(FBI)要部署其名為“下一代身份識別”(以下簡稱“NGI”)的自有系統(tǒng)，定于今夏開始全面運行。NGI將匯集數(shù)百萬張照片到一個中央聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫，年底前覆蓋所有的50個州。經過多年的低調運作后，今年似乎會是執(zhí)法部門終于能夠識別你的臉部的一年。
但事實上，F(xiàn)BI的新系統(tǒng)并不是很好。得益于電子前線基金會的廣泛工作，人們得以對NGI有一點了解，數(shù)據(jù)顯示它并不算很擅長識別臉部。給出一個嫌犯的臉部照片，NGI會返回含50個可能性的列表，而且僅承諾85%的返回嫌犯姓名概率。
對比Facebook本月早些時候亮相于IEEE計算機視覺大會的DeepFace系統(tǒng)，NGI顯得更加糟糕。給Facebook兩張照片，它準確識別它們里面的人是否同一個人的可能性高達97%。公平地說，F(xiàn)acebook擁有龐大的數(shù)據(jù)網絡，它可以在更小的范圍內對比每張臉。這并非準確的比較，但無可否認：美國最強大的執(zhí)法機構在那方面比不上一家社交網絡。
雖然有不少承包商承諾能夠提供“精準度接近人類”的識別技術，但現(xiàn)實中的臉部識別比行業(yè)想象的要復雜得多。FSTBiometrics首席技術官沙哈·貝爾金(ShaharBelkin)指出，“那些自稱能夠提供精準臉部識別技術的公司都在說謊。要知道，人腦與計算機大腦之間的差別非常巨大。”
FST的臉部識別系統(tǒng)適用于公寓大樓的住戶，他們屬于愿意配合在鏡頭前拍照的人員，因而識別的難度要遠遠低于FBI的任務。該公司還增加了諸如身高和步態(tài)追蹤的其它識別層來進行篩選。
FBI系統(tǒng)不具備上述的那些條件。它寄望臉部識別能夠像指紋識別那樣操作。目擊者能夠輕松識別人臉，但自動化系統(tǒng)要解決的問題還很多。“將會扼殺這些系統(tǒng)的是誤判率。”貝爾金說道，“我不認為五到十年內會出現(xiàn)很好的解決方案。”
NGI糟糕的原因之一是，F(xiàn)BI使用的照片質量不佳。貝爾金說，臉部識別系統(tǒng)通常需要人正面拍照，與中心軸相差不超過15度。對于干擾性較大的用途，如通過公共攝像頭識別犯人面容，這是一個十分棘手的問題。監(jiān)控攝像頭通常安裝在天花板或者街燈上，因而嫌犯足夠接近鏡頭的時候，拍攝角度通常都很糟糕。所以識別技術難以派上用場。
Facebook能夠避免這一問題，因為它已經知道你有哪些朋友，誰很有可能出現(xiàn)在你的照片中。它也擁有更加龐大的照片庫，托管的照片達到2500億張，遠遠超過FBI的5000萬張。因此，F(xiàn)acebook的工程師更有機會找到質量好的照片以及更多的數(shù)據(jù)來進行歸納。Facebook也有更大的犯錯余地，畢竟照片貼錯標簽的影響不能跟搞錯嫌犯身份相提并論。臉部識別是很好的照片自動化標記工具，但對于識別嫌犯身份并無幫助。
這對于隱私倡導者來說可謂好消息，但也不足以令人放心。FBI還是能夠建立一個可行的臉部追蹤系統(tǒng)的，它需要的就只是更多的照片、更多的姓名信息、更加智能的信息組織網絡：簡單來說，它需要Facebook的幫助，或許只需一個法院指令即可實現(xiàn)。
Facebook正因檢察官能夠多大程度地收集它的用戶數(shù)據(jù)問題陷入激烈的法律爭端。倘若它輸?shù)袅诉@場戰(zhàn)斗，檢察官和執(zhí)法機構就有可能得到足夠多的數(shù)據(jù)來升級它們的臉部識別系統(tǒng)，通過自動標記的照片進行篩選，建立已知聯(lián)系人名單。
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