把議員識別成罪犯 亞馬遜面部識別準(zhǔn)確度有點(diǎn)懸！

看到這則消息，小編想到了，iPhone推崇的人臉識別，雖然和照片識別不一樣，但蘋果的人臉識別準(zhǔn)確率貌似也不是完全準(zhǔn)確，現(xiàn)在看來，比較安全的識別方式還是指紋識別。

北加州美國公民自由聯(lián)盟周四宣布，它對亞馬遜面部識別系統(tǒng)Rekognition進(jìn)行測試，但發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)不精準(zhǔn)。當(dāng)該聯(lián)盟用國會議員照片做面部識別測試時，Rekognition將其中28名國會議員識別成曾經(jīng)被捕的罪犯。

▲亞馬遜Rekognition面部識別系統(tǒng)出錯

聯(lián)盟從“公開來源”下載2.5萬張警方拍攝的罪犯臉部照片(mugshot)，然后將535位國會議員的官方照片交給Rekognition處理，問它在2.5萬張照片中是否有照片與國會議員匹配，Rekognition給出了“有28張匹配”的結(jié)果。

這28人中，還有6人來自美國國會黑人同盟(Congressional Black Caucus)。一直以來，面部識別系統(tǒng)識別非裔美國人時錯誤率會高一些。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏向白人男性，那么在識別其它白人男性時，系統(tǒng)可能會精準(zhǔn)很多，如果識別其它族群，錯誤率就會提高。

面部識別精準(zhǔn)度還有很大的提高空間，很多人認(rèn)為面部識別應(yīng)用于追蹤犯罪嫌疑人比較方便，不過現(xiàn)在看來，面部識別抓錯人的概率太大了。