人臉識(shí)別會(huì)留下數(shù)據(jù)嗎？當(dāng)然，首先，有一個(gè)人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)。第二，人臉識(shí)別相當(dāng)于一個(gè)監(jiān)控設(shè)備，它會(huì)留下數(shù)據(jù)首先，2D人臉?biāo)惴ㄊ切∶自趇PhoneX發(fā)布之前推出的，雖然2D的安全性有點(diǎn)差，但是第一次用它來(lái)解

人臉識(shí)別會(huì)留下數(shù)據(jù)嗎？

當(dāng)然，首先，有一個(gè)人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)。第二，人臉識(shí)別相當(dāng)于一個(gè)監(jiān)控設(shè)備，它會(huì)留下數(shù)據(jù)

首先，2D人臉?biāo)惴ㄊ切∶自趇PhoneX發(fā)布之前推出的，雖然2D的安全性有點(diǎn)差，但是第一次用它來(lái)解鎖手機(jī)還是很早的。

第二，人臉?biāo)惴ㄍㄟ^(guò)人工智能檢測(cè)人臉結(jié)構(gòu)，然后進(jìn)行檢查和解鎖。臉部解鎖主要依靠臉部的四個(gè)點(diǎn)，即兩只眼睛、一個(gè)鼻子和一張嘴，中心點(diǎn)是眼睛。事實(shí)上，你應(yīng)該知道你不能閉著眼睛打開(kāi)手機(jī)。也就是說(shuō)，當(dāng)你遮蓋臉部除眼睛以外的其他部位時(shí)，你可以閉上眼睛解鎖手機(jī)，經(jīng)過(guò)對(duì)移動(dòng)AI算法的深入學(xué)習(xí)和分析，你也可以被識(shí)別。

第三，3D人臉識(shí)別比2D人臉識(shí)別更安全。因?yàn)槎S人臉識(shí)別是平面識(shí)別，有時(shí)甚至連照片都可以用來(lái)解鎖手機(jī)。因此，二維人臉識(shí)別只用于解鎖手機(jī)，不用于支付。三維人臉識(shí)別需要手機(jī)產(chǎn)生三維結(jié)構(gòu)光，然后識(shí)別出人臉的三維輪廓。這個(gè)輪廓可以說(shuō)是獨(dú)一無(wú)二的，因?yàn)檫@種安全性非常高，但并不意味著它是絕對(duì)安全的。一些具有高度相似性的純合子還可以解鎖對(duì)方的手機(jī)。

小米10Pro人臉識(shí)別，為什么捂著臉戴著口罩也能解鎖？

我覺(jué)得這應(yīng)該和人臉識(shí)別的算法有關(guān)，可以固定識(shí)別也可以找到最好的部分進(jìn)行識(shí)別。

以蘋(píng)果手機(jī)為例。蘋(píng)果手機(jī)人臉識(shí)別的特征部分并非每次都是固定的。這是一個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程。例如，如果你不戴口罩注冊(cè)人臉識(shí)別，他會(huì)在你每次面對(duì)手機(jī)時(shí)解鎖。當(dāng)你注冊(cè)時(shí)，手機(jī)會(huì)抓取你整個(gè)臉部數(shù)百萬(wàn)個(gè)特征點(diǎn)，每次需要解鎖一定數(shù)量的特征點(diǎn)，但當(dāng)你戴上口罩時(shí)，解鎖失敗。有趣的是，當(dāng)你用面具解鎖數(shù)百次失敗時(shí)，他會(huì)突然成功。此時(shí)，手機(jī)使用的特征點(diǎn)僅為臉部的一半。手機(jī)學(xué)習(xí)成功了，他可以用你一半的特征點(diǎn)解鎖，也就是說(shuō)識(shí)別成功了。這說(shuō)明只要有正確的識(shí)別，他就會(huì)優(yōu)化特征點(diǎn)的輸入。這可能是程序錯(cuò)誤，只能由蘋(píng)果的設(shè)計(jì)師來(lái)解釋。

無(wú)論人臉識(shí)別的哪一部分，都取決于程序和算法的設(shè)計(jì)。它不是一個(gè)固定的位置數(shù)，它可能是數(shù)百個(gè)點(diǎn)，不斷優(yōu)化。

人臉識(shí)別主要是收集面部的哪個(gè)部位？

IBM發(fā)布了來(lái)自dif人臉識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)的100萬(wàn)張人臉圖像，希望幫助AI克服技術(shù)偏見(jiàn)

希望幫助開(kāi)發(fā)者訓(xùn)練基于人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別系統(tǒng)，提高AI在人臉識(shí)別中的多樣性和準(zhǔn)確性，克服了人臉識(shí)別中面對(duì)年齡、性別、種族和膚色差異的技術(shù)偏差問(wèn)題。

之前的研究人員發(fā)現(xiàn)，人臉識(shí)別分析軟件根據(jù)識(shí)別對(duì)象的年齡、性別、種族和膚色的不同，反饋的結(jié)果會(huì)有不同的準(zhǔn)確率表現(xiàn)，存在一定的技術(shù)偏差。

在數(shù)據(jù)庫(kù)圖像中，對(duì)顱面測(cè)量數(shù)據(jù)（頭部高度、鼻梁高度、前額高度、面部比例）、年齡、性別、姿勢(shì)、清晰度等進(jìn)行注釋。

社區(qū)是開(kāi)放的。

https://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/trusted-ai/diversity-in-faces/