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隨著人臉識別技術的發展，人臉識別應用在我們生活中的應用已經越來越普及，考勤、安檢、支付、生活服務，甚至是游戲都用上了人臉識別。進入2017年之后，更是迎來了井噴式的爆發，人臉識別開始走進千家萬戶，人人都有了一把“臉鑰匙”。
臉部識別已變得越來越普遍，但當問及任何人如何避免它，一些人可能會說只要戴面具就能實現。據外媒報道，目前研究人員正在進一步研發臉部識別技術，即使人們的臉部被覆蓋也能識別出某人，這可能意味著在公眾中匿名的人將比以往任何時候都更加困難。
在本周發表的一篇研究中，通過使用深度學習和臉部具有各種“偽裝”的人物圖片的數據集，研究人員能夠訓練出一種神經網絡，可以識別臉部被覆蓋的人們。社會學家ZeynepTufekci在Twitter上分享了這項研究成果，指出這種技術可能成為壓迫的工具。目前這種臉部識別方法的準確率遠遠低于行業標準。
專門從事臉部跟蹤和分析的薩里大學研究員PatrikHuber表示：“這篇論文中提及的技術并不是特別令人信服。”他指出，該系統實際上并沒有將偽裝的面孔與臉部照片或肖像進行匹配，而是使用稱為“面部關鍵點”(如眼睛、鼻子、嘴唇等之間的距離)來進行識別。
雖然這項技術仍然存在缺陷，但是一些臉部識別技術已經取得快速進展。例如，Facebook已經訓練出可以基于頭發、體型等特征來識別人的神經網絡。而瑞士巴塞爾大學也正在開發一個用于識別戴面具者的系統，根據可以看到的方式重新創建一個目標人物臉部的3D模型。
隱私倡導組織表示，即使這些系統還存在缺陷，仍然有可能被執法者所接受。例如，上個月，倫敦警方使用實時面部識別來掃描參加諾丁山狂歡節的人們。在活動之前，他們組裝了一個包括500多人照片的“定制數據集”，并利用監控攝像頭捕捉識別可能鬧事的人。根據人權組織團體Liberty的一份報告，警方使用來系統成功確定一名可疑人士。
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