脸部识别技术的下一个挑战是识别脸部被覆盖的人 (脸部识别技术的应用)

脸部识别已变得越来越普遍，但当问及任何人如何避免它，一些人可能会说只要戴*就能实现。据外媒报道，现在研究人员正在进一步研究脸部识别技术，即使人们的脸部被覆盖也能识别出某人，这可能意味着在公众中匿名的人将比以往任何时候都更加困难。

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　　在本周发表的一篇研究中，通过运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ZeynepTufekci在Twitter上分享了这项研究成果，指出这种技术可能成为*的工具。现在这种脸部识别方式的准确率远远低于行业标准。

　　专门从事脸部*和分析的萨里大学研究员PatrikHuber表示：“这篇*中提及的技术并不是特别令人信服。”他指出，该*实际上并没有将伪装的面孔与脸部照片或肖像进行匹配，而是运用称为“面部关键点”（如眼睛、鼻子、嘴唇等之间的距离）来进行识别。　　虽然这项技术依旧存在*，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*者的*，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*还存在*，依旧有可能被*所接受。例如，上个月，伦敦警方运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多人照片的“定制数据集”，并利用监控*头捕捉识别可能*的人。根据*组织团体Liberty的一份报告，警方运用来*成功确定一名可疑人士。