人臉識別的下一挑戰：識破蒙面人

01-23

原文：The next challenge for facial recognition is identifying people whose faces are covered

首發：人臉識別的下一挑戰：識破蒙面人 - 集智

翻譯：Kaiser

人臉識別應用日漸普及，很多人也會想到規避監控，但問及方法，大家都說：很簡單，戴個面具不就行了。這個辦法現在雖然管用，以後可能就不好使了。人臉識別技術的一個發展方向就是識別蒙面人——也即是說，想在光天化日之下還真人不露相，會越來越難。

arXiv上的一篇論文就講了這樣一個系統，也成了本周的業界熱點。研究者使用戴各種面具的人像做訓練集，訓練深度神經網路。社會學家Zeynep Tufekci在Twitter上分享了這一研究成果，他認為這樣的技術可能會成為壓迫者的工具，獨裁國家會用來識別蒙面的反對者，以此壓制異見。

這篇論文本身還是應該持保留態度，其結果還遠低於工業標準（對戴帽子、墨鏡、頭巾的人，系統只有55%的準確率）；數據集規模太小；業界專家也對這一研究多有批評。

薩里大學從事人臉定位與分析的研究員Patrik Huber告訴The Verge：「這篇論文給我感覺沒有說服力」。他指出這一系統並沒有真正把遮住的臉和完整人像匹配在一起，而是用了「面部關鍵點」的技術（眼睛，鼻子，嘴唇等面部特徵之間的距離）。

儘管這篇論文有顯著缺陷，但識別蒙面者確實是很多團隊都在努力的一個方向——而且進展飛速。

比如Facebook訓練了一個神經網路，可以根據非面部特徵，如頭髮、體型、姿勢等識別身份。基於部分面部的識別系統也已經研發出來（但是，還不足以商業化）。AI驅動的步態分析，對人的識別已有相當不錯的準確度，甚至可以應對低解析度的視頻片段——就像CCTV（閉路電視）里那樣的。

瑞士巴塞爾大學研發了基於圖像重構目標面部3D模型的技術。該項目科學家Bernhard Egger告訴The Verge，這一領域在短時間內就會有重大突破，但也不是保證有效的，因為人類總有愚弄機器的玩法。「機器或許能在特等任務中超越人類」，Egger說道，「但我相信只要你想避免，總有機會逃過識別」。

比如戴上一個完全擋住整張臉的硬殼面具，就能讓現有的面部識別系統癱瘓。也有研究者搞出出一套特別的眼鏡，專門用來刁難AI系統。清晰照片同樣也是稀缺資源。Egger指出我們現在的人像識別系統之所以好使，是因為環境可控——手機拍照，把臉放在特定區域。

隱私權律師則稱，即便這些系統多有不足，但仍然會隨著法律的進步，被社會所接受。比如上個月，倫敦警方採用實時面部識別工具，掃描參加諾丁山狂歡節的遊客。在活動之前，他們整合了獨家定製的數據集——500多個正被通緝的、或曾被禁止參加此類活動的人的照片，經過訓練的圖像採集設備布置在狂歡節的幹道上。但是根據人權組織的報告，只有一個參會者被成功糾了出來（他的拘捕令還是已經過期的），另有35例假陽性。什麼叫假陽性呢？就是錯殺了良民。就這樣警方仍然認為這是一次成功的嘗試。

如果把人臉識別資料庫、新式AI數據分析技術跟對警方攝像頭的質疑結合起來，就會發現公共匿名性正在逐漸削弱。而且在當下的政治風向里，反對者群體也變得越來越多，且越來越暴力，這種隱患不容忽視。正向Tufekci在Twitter上說的，新技術往往還不知道怎麼正確使用，就就先被發明出來了。

Amarjot Singh，本篇arXiv論文所指項目的領銜研究者，表示他們的系統本身是中立的，至於由此產生的社會影響，取決於如何使用。「裨益總比危害大」，他對The Verge說道，「所有東西都有正反兩面的使用方法，連汽車也是如此」。Singh補充道，他和同事們正在尋求科研資金以改進系統，最終會實現商業化：「我們會擴充數據集並嘗試做出成型的產品。雖然暫時還不是很確定，但數據集是一定要擴充的。」