眼睛近视的原因迄今最全面研究发现：即使人脸识别算法，依然存在

眼睛近视的原因迄今最全面研究发现：即使人脸识别算法，依然存在！的安乐和隐要敬佩人们私

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源：麻省理工科技评论图 疆域检验护照（来）

T显示NIS，验数据”注明他们的“实，影响“大大批”算法的正确性春秋、性别和种族等特色会。99个构制的种算法该小组测试了来自，面部识别编制供给援助这些算法为环球大大批。

近最，探究了这些早期结果美邦联邦一项新的。探究院（NIST）的探究按照美邦邦度程序与时间，算法都存正在春秋、种族和民族天下上很众顶尖的面部识别。显示探究，人群的纰谬率是识别人群的100倍目前墟市上出售的算法识别某些特定。

的搜刮中正在一对众，常被纰谬地识别非裔美邦妇女最，洋岛民正在一对一的搜刮中常常被纰谬识别而亚洲人、非裔美邦人、印第安人和安静。误识别率也相对更高儿童和暮年人的错。情景下正在某些，的概率是白人的 100 倍亚裔和非裔美邦人被纰谬识别。来说大凡，的正确率最高中年白人男性。

法是这些构制自发提交的NIST 探究测试的算。面部识别软件的亚马逊并没有提交合联算法但向本地警方和联邦考核职员出卖Reko。识别编制的正确性提出了忧郁此前就有探究对亚马逊面部。

来说总的，827 万张图片数据库包含了 1，49 万人涉及 8，最通盘的评估是迄今为止。

年 7 月2018 ，rties Union）测试了亚马逊的面部识别编制美邦同盟（American Civil Libe，议员识别成了罪犯结果编制将28名。阻滞出卖其“有缺陷”的编制人工智能探究职员召唤亚马逊。逊声称但亚马，假使具有近似产物的科技提交算法是没有题目的）它的软件不是 NIST 的测试可能简单的（，eko出卖的呼声其股东也了央求R。

：李亚编辑山

考参：

而然，决了算法尽管解，识另外全数题目也不行治理面部，没有敬佩人们的安乐和隐私由于这项时间的应用格式。

进一步阐明探究结果，不具备正在法律和等要害规模应用的条目天下上很众最优秀的面部识别算法仍。迄今为止最通盘的评估NIST 的探究是，不断如斯普遍地应用提出了疑义考核结果对这些编制是否应当。

i 是一名流工智能探究职员Joy Buolamwin，受采访时显示他正在旧年接，面部识另外题目他继续正在探究。什么好处？时间行使不行脱节其影响“发达面部识别时间并将其火器化有，他说”。

》报道据《，究结果“令人”立法者称该研，该时间来疆域安乐的策画并召唤美邦从头思量应用。

显示专家，用更众样化的磨练数据来淘汰这些算法中的过错可能通过使。如例，员察觉探究人，识别算法发挥更好亚洲邦度的人脸，间的纰谬率分歧很小正在亚洲人和白人之。

前目，和行使规模的应用正正在神速拉长人脸识别编制正在法律、疆域把持。学术探究注明之前就有几项，贸易系统存正在种族和性别人脸识别算法正在流通的。

正在现，眼睛近视的原因羁系这些时间的最佳格式需求战略同意者来寻找。另外者举办更众的探究NIST还促使人脸识，少这些以减。

的四组面部数据！ 美邦住户的面部照片NIST探究了目前正在美邦行使中应用；士的申请照片申请福利人；员的申请照片申请签证人，入美邦的申请照片以及穿越疆域进。

”识别和“一对众”搜刮这项探究测试了“一对一。库中统一局部的另一张照片举办配合“一对一”便是把或人的照片与数据，手机或法律部分检验护照它大凡是用于解锁智能；个更大数据库中的单个纪录配合“一对众”则是将某局部与一，正在考核中识别嫌疑犯这常常被部分用来。

理工科技评论（开头：麻省）

还没做好准人脸识别备