人臉技術的應用場景正在日益廣泛，例如36氪曾報道過，支付寶和京東都推出了"刷臉支付"，人臉識別也正在被越來越多地用于機場安檢。不過，當你詢問別人如何不被機器認出來時，一般人都會說，你傻嗎，蒙面就可以。

本周，據外媒報道，一篇arXiv(國外論文的預收錄網站)上的文章引起了學術界討論。論文作者稱利用深度學習和海量照片的數據庫，能夠訓練神經網絡識別被遮擋的面孔。社會學家ZeynepTufekci在Twitter上指出這項研究有成為"專制政府"潛在"鎮(zhèn)壓工具"的可能，因為可以被用于識別匿名抗議者。

不過實際上，技術還遠沒有達到那樣的程度，比如當你戴上帽子、太陽鏡、圍巾，人臉識別的準確率就會下降45%。從事人臉識別與分析的薩里大學研究員PatrikHuber表示，這篇文章的內容無法令人信服，他指出，這個系統(tǒng)并沒真正地將遮蓋的面孔與肖像進行匹配，而是識別了面部的關鍵特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴的距離。

盡管這篇論文未必具備行業(yè)價值，人臉識別的技術的研究確實快速發(fā)展著。例如，Facebook已經訓練出能夠依靠頭發(fā)、身體特征、姿態(tài)識別人的神經網絡;瑞士巴塞爾大學也正在開發(fā)通過3D建模識別遮蔽面部的系統(tǒng)。

除了科技圈的關注，隱私人權倡導者們也提出了諸多質疑。上個月，倫敦警方首次使用實時面部識別技術掃描參加諾丁山狂歡節(jié)的人們。根據人權組織Liberty發(fā)布的報告，最終系統(tǒng)僅識別對了一個潛在危險分子(逮捕令還已經過期了)，其他35個都是錯的，但警方仍然稱之為巨大成功。如果蒙面識別技術也由執(zhí)法者掌握，公眾匿名性就會被削弱。

論文的發(fā)表者AmarjotSingh稱，前沿技術都有潛在破壞性，找到合理的商用模式是最重要的。目前他與同事正在進行項目的融資，希望用于提升技術、擴大數據庫和孵化產品。

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