人脸识别软件普及之后会发生什么事?

今天大部分面部识别软件面临的问题是,如果不是匹配简单的照片,软件的计算就会变得繁重复杂。如果能够加速人脸识别的过程,增加面部特征的跟踪能力,使得任何人在智能手机的APP上都能轻松应用――它可能会带来一些重要的新机会。

近20年来,AI研究者正在研究自动面部表情分析技术。如今,在2016年,它终于可以装在智能手机上,触手可及。谁知道呢?


人脸识别软件普及之后会发生什么事?

即使你从来没有在任何一个人工智能实验室呆过,有可能你也已经熟悉了面部识别软件。例如,Facebook有一个用来鉴别人脸的软件,鉴别准确率达到了97.25%。


然而,今天大部分面部识别软件面临的问题是,如果不是匹配简单的照片,软件的计算就会变得繁重复杂。如果能够加速人脸识别的过程,增加面部特征的跟踪能力,使得任何人在智能手机的APP上都能轻松应用――它可能会带来一些重要的新机会。


上述就是卡内基梅隆大学人类感知实验室AI研究者们的目标。从2016年2月份开始,他们将向同行业的研究者们提供先进的面部图像分析软件。这个快速高效的“IntraFace”软件,能被作为一个APP,内置在手机中。


现在,为了给人们一个预先介绍,研究者们制作了免费的智能手机演示app,用来说明InterFace怎样鉴别面部特征和识别情感。这些演示可以从人类感知实验室的主页上下载,也可以在苹果的应用程序商店或GooglePlay上下载。


项目的首席研究员,卡内基梅隆大学机器技术部门的助理研究教授FernandoDelaTorre,表示他看到了IntraFace在AI领域的巨大利益。「是时候为这项技术开发新的应用了。我们自己已经有一些,但我们相信还有很多人有更多更好的点子。」


例如,杜克大学的医学研究者正将IntraFace用在检测自闭症上。医生们可以用病人的面部表情来监测病症,包括抑郁和焦虑。


人脸识别分析在日常生活中的一个应用例子是用在汽车上,用以检测方向盘后的司机是否走神。在上面这个IntraFace的demo视频中就有一个例子:一个正在开车的父亲转过头安抚后座上的婴儿,很快便因偏离方向而收到了警示。


如果这个技术被商业化,公司的市场和销售团队将会很喜欢这个技术,因为他们将可以从用户的表情中读出他们是否喜爱自己的产品。卡内基梅隆大学的研究者将其称为「观众反应测量」(audiencereactionmeasurement),当众演讲者可以用其来测算自己在人群中有多么受欢迎。但是,它们或许也会以生物识别器的形式出现在广告牌上,以检测人群对广告的反应。


说到这一点,你肯定会想象到,它们可以被用在约会软件上。如果你不知道该不该接近心仪的对象,只需要用IntraFace的app去读取那个小鲜肉或大美女的面部表情就好了。如果app为你开了绿灯,你就大胆去尝试吧。


IntraFace是DelaTorre和他的同事们十年来的工作成果,这其中包括匹兹堡大学的心理学和精神病学教授JeffreyCohn,他同时也是卡耐基梅隆大学机器人研究所的兼职教授。这些研究者使用了机器学习技术来训练软件识别和追踪面部特征。他们创造了一个算法,能够将这种对面部的泛化理解个性化,让表情分析得以成为可能。


然而,对任何潜在的突破性技术,都需要考虑反面的因素。面部识别软件的商业化必然会引发公众对消费者隐私的担忧。Facebook用这种技术来标记照片中的朋友并不可怕,可怕的是照相机在你不希望被拍下的时候,捕捉到了你的脸和表情。去年,Facebook的面部识别软件DeepFace就曾引发了类似的评论。


在国家安全方面,也可以有一些应用――例如,在人群中识别恐怖分子永远是面部追踪软件的潜在应用。这种技术在《终结者》电影中出现时,似乎只是一个科幻的想法,但如今已经被执法机关使用。例如,FBI已经开始基于生物信息数据库,用人脸识别软件来在人群中匹配人脸和名字。


总的来说,自动面部表情分析利大于弊。近20年来,AI研究者正在研究自动面部表情分析技术。如今,在2016年,它终于可以装在智能手机上,触手可及。谁知道呢?或许圣诞老人也会在未来使用这种app来看看哪些孩子很淘气――他甚至不用问问你的意见。

人脸识别软件普及之后会发生什么事?

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