伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。今天来谈一谈被认为危险的基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术——人脸识别技术。
一、人脸识别概述
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
二、人脸识别技术的双面性
人脸识别技术是无罪的，钢铁有时被用于制造婴儿保育箱，有时被用于制造枪支。”对于人脸识别技术落地所遭遇的“困境”，亚马逊 CTO Werner Vogels如是说。他认为，所有的技术都是双面性的，可以有很好的应用，也可以被恶意利用。决定技术发展的走向，取决于监管部门的选择。当然，所有的技术从0到1，从1到N的过程都是不断补全自身短板的过程，在这方面，众多公司也开始了攻坚之路。Facebook曾发布了Fairness Flow，该工具会自动警告某种算法是否根据检测目标的种族、性别或者年龄，做出了不公平的判断。现在通过与人工智能公平性专家们开展合作，微软公司修改并扩展了其用于模型训练的Face API数据集。Face API是一项微软Azure API，主要提供用于检测、识别及分析图像中人脸内容的算法。通过与肤色、性别以及年龄相关的大量新数据，Face API如今能够将深肤色男性与女性的错误判断率降低至原本的二十分之一，对女性的错误判断率则降低为原先的九分之一。与此同时，初创企业Gfycat公司也于今年表示，其将引入更为严格的检测阈值，从而努力提高其人脸识别算法在判断亚裔人士面部方面的准确性。
三、深入学习人脸识别
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