借助AI高速面部识别就在这里

面部识别技术是老新闻。它已经足够广泛地存在于每台iPhone 10中，并且在Facebook上标记了我们的照片。但是，大多数面部识别技术只能在相当窄的范围内工作–可能谁在照片中或谁属于设备的可能性有限。面部识别中的新功能是高速处理以及使用AI从众多可能性中识别个人的能力。

最近在使用面部识别技术成为新闻。该技术位于边境附近，是众多的家园，旨在识别可能正在漫游该市的监视名单上的人。不幸的是，这种监视在并不令人惊讶，在极端程度上限制了互联网访问和公共话语，但它也暗示了一切可能的可能性，并且它可能会如您所愿。

几种不同的技术改进是AI驱动的面部识别的基础，其中第一个是更高质量的视频。毫不奇怪，众所周知，旧视频由于像素化且定义不清而难以分析。但是，现代的CCTV摄像机提供的监视视频至少要具有1080P高清视频，就像您喜欢的电视节目一样。

人工智能平台Pixmettle的创始人Kapil Dhingra表示：“在监控中支持面部识别的另一项重大技术改进是人工智能和机器学习。在这一点上，面部识别技术不仅可以扫描数据库来寻找潜在的匹配对象，还可以真正学习如何分组并有效地消除整个面部。它可以识别性别和种族标记，颜色等。问题是，它们仍然不够精确-面部识别不是DNA或指纹识别-而且存在一定的风险。”

在面部识别技术的所有潜在实时应用中，目前领先的竞争者之一是警用摄像机。这项技术的拥护者认为，它可以帮助官员根据数据库信息更容易地识别嫌疑人，并认为这是反暴力活动家对人体摄影机的自然延伸。另一方面，反对者则认为，可以使用这种技术来证明判断力不足并增加针对少数群体的暴力行为。

建议不要将面部识别技术用于戏剧性方面，而应与目前的功能相结合，建议将其用作业务识别和验证策略的一部分。例如，TrueFace.ai的设计者希望他们的软件将使金融科技和电子学习小组更轻松地验证用户，并通过将面部数据与密码和挑战性问题相结合而添加到多键过程中。随着多因素授权成为常态，为什么不使用像用户面部一样不变的东西?

在我们的正常环境中安装的摄像机越多，大数据公司就越有可能从中获取数据-例如，不仅要确定有多少人走着广告走动，而且要确定这些人是谁。公司可以确定有人去实体店的频率，即使他们以现金付款也是如此。视频数据可以采用新颖且越来越个人化的方式进行操作。

那么，企业或政府知道您在哪里吗?也许不是-但不要小看这种可能性。电脑很快就会在看着你。

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