《紐約時報》如何使用軟體識別國會議員

來自專欄極光日報

簡評：美國國會有 535 名議員，並且每隔幾個月進行一次特別選舉，成員變動頻繁。即使一個長期報道美國國會的紐約時報記者，也常常不知道剛剛說話的那個議員是誰。紐約時報倆實習生，使用亞馬遜 Rekognition API 構建了一個開源軟體工具來識別美國國會議員，免於認人之苦。

這個基於 MMS（彩信）的面部識別 App 是由《紐約時報》交互實習生 Gautam Hathi 和 Sherman Hewitt 製作。

一開始他們覺得這件事很困難，計算機視覺和人臉識別本來就不容易。即使是一個原型，也需要對每個國會議員的面孔進行模型訓練。

不過，他們很快就發現有一個成熟的產品 —— Amazon Rekognition API，它有一個 RecognizeCelebrity 的名人分辨功能，其中包含國會議員以及行政部門成員的臉孔資料庫。有了這些工具，現在只要組合一些 API，就能夠建立一個面部識別系統來幫助記者認臉 —— 只要抓拍一張照片發送回去，App 就能返回議員的名字。

但是開始使用時的狀況卻並不理想，Rekognition 服務會混淆長得很像的名人，而且國會大廳的照明不足，拍出來的臉照品質不佳，測試照片經常受到陰影跟模糊的影響，解析度很低。而且再加上國會大廳地下室的信號很差，傳送與接收照片過程緩慢，容易發生錯誤。

為了解決 Rekognition 服務認錯人的問題，他們建立了一份國會議員名單，系統只標註這些人。另外，他們也調整拍攝照片的方式，以符合系統要求。同時，他們還堅持使用 MMS 的文字界面，因為在網路不佳的地方，Web 服務體驗會很差。

在研究人臉分辨系統時，他們也遇到了隱私問題，因此這個人臉分辨的系統，範疇只限制在公眾人物，這個系統也授權開源了在 GitHub 上。

當然，對於認人這件事，最可靠的方式也是最傳統的方式 —— 直接問問他們。

原文鏈接：How The New York Times Uses Software To Recognize Members of Congress

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