在本周发表的一篇研究中， 通过使用深度学习和脸部具有各种“伪装”的人物图片的数据集，研究人员能够训练出一种神经网络，可以识别脸部被覆盖的人们。社会学家Zeynep Tufekci在Twitter上分享了这项研究成果，指出这种技术可能成为压迫的工具。目前这种脸部识别方法的准确率远远低于行业标准。

 

 

　　专门从事脸部跟踪和分析的萨里大学研究员Patrik Huber表示 ：“这篇论文中提及的技术并不是特别令人信服。” 他指出，该系统实际上并没有将伪装的面孔与脸部照片或肖像进行匹配，而是使用称为“面部关键点”（如眼睛、鼻子、嘴唇等之间的距离）来进行识别。

 

　　虽然这项技术仍然存在缺陷，但是一些脸部识别技术已经取得快速进展。例如，Facebook已经训练出可以基于头发、体型等特征来识别人的神经网络。而瑞士巴塞尔大学也正在开发一个用于识别戴面具者的系统，根据可以看到的方式重新创建一个目标人物脸部的3D模型。

 

　　隐私倡导组织表示，即使这些系统还存在缺陷，仍然有可能被执法者所接受。例如，上个月，伦敦警方使用实时面部识别来扫描参加诺丁山狂欢节的人们。在活动之前，他们组装了一个包括500多人照片的“定制数据集”，并利用监控摄像头捕捉识别可能闹事的人。根据人权组织团体Liberty的一份报告，警方使用来系统成功确定一名可疑人士。

 

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